Files
aiagent/docs/tests/执行功能测试报告.md
renjianbo eabf90c496 feat: add AI学习助手 agent (KG+RAG ideal) and renshenguo feishu bot
- Add AI学习助手 agent creation script with all 39 tools, 3-layer KG+RAG memory
- Add renshenguo (人参果) feishu bot integration (app_service + ws_handler)
- Register renshenguo WS client in main.py startup
- Add RENSHENGUO_APP_ID / RENSHENGUO_APP_SECRET / RENSHENGUO_AGENT_ID config
- Reorganize docs from root into docs/ subdirectories
- Move startup scripts to scripts/startup/
- Various backend optimizations and tool improvements

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-05-06 01:37:13 +08:00

4.7 KiB
Raw Permalink Blame History

执行功能测试报告

📊 测试结果

测试时间: 2024年
测试状态: ✅ 全部通过 (2/2)


✅ 测试详情

测试1: 执行功能测试 ✅

测试内容

  • 创建工作流执行记录
  • 使用DeepSeek执行工作流
  • 更新执行状态和结果
  • 获取执行记录列表

测试结果

  • ✅ 成功创建执行记录
  • ✅ 成功执行工作流(使用DeepSeek)
  • ✅ DeepSeek API调用成功
  • ✅ 工作流执行完成,返回正确结果
  • ✅ 执行记录状态正确更新为 completed
  • ✅ 输出数据正确保存
  • ✅ 执行记录列表查询正常

执行详情

输入: "人工智能是计算机科学的一个分支"
输出: "人工智能是计算机科学中致力于创建能够模拟人类智能行为的系统的分支。"
执行时间: 约2秒(包含DeepSeek API调用)
状态: completed

工作流执行流程

  1. 开始节点 → 接收输入数据 ✅
  2. LLM节点(DeepSeek) → 处理并返回结果 ✅
  3. 结束节点 → 输出最终结果 ✅

测试2: 执行模型测试 ✅

测试内容

  • 验证执行模型字段完整性
  • 验证数据类型正确性
  • 验证created_at字段类型

测试结果

  • ✅ 所有必需字段存在
  • ✅ 数据类型正确
  • ✅ created_at 字段类型为 datetime(符合API响应要求)
  • ✅ 输入输出数据格式正确

字段验证

  • ✅ id: str
  • ✅ workflow_id: str
  • ✅ status: str
  • ✅ input_data: dict
  • ✅ output_data: dict
  • ✅ execution_time: int
  • ✅ created_at: datetime

🎯 功能验证

1. 执行记录创建 ✅

  • 可以成功创建执行记录
  • 输入数据正确保存
  • 初始状态为 pending

2. 工作流执行 ✅

  • 工作流引擎正常工作
  • DeepSeek节点调用成功
  • 数据在节点间正确传递
  • 执行结果正确返回

3. 执行状态更新 ✅

  • 状态从 pending 更新为 completed
  • 输出数据正确保存
  • 执行时间正确记录

4. 执行记录查询 ✅

  • 可以查询执行记录列表
  • 可以按工作流ID筛选
  • 可以获取执行详情

5. 数据格式 ✅

  • JSON数据正确序列化和反序列化
  • created_at 字段类型正确(datetime)
  • 输入输出数据格式正确

📈 性能表现

执行速度

  • 工作流执行: 约2秒(包含DeepSeek API调用)
  • 数据库操作: 毫秒级响应
  • 整体性能: 良好

DeepSeek API调用

  • 响应时间: 约2秒
  • 调用成功: ✅
  • 结果质量: 高(准确理解并处理了输入)

🔍 测试用例详情

用例1: 简单工作流执行

工作流结构:
开始 → LLM节点(DeepSeek) → 结束

输入: {"input": "人工智能是计算机科学的一个分支"}
输出: {"result": {"input": "人工智能是计算机科学中致力于创建能够模拟人类智能行为的系统的分支。"}}
状态: completed

用例2: 执行记录查询

查询条件: workflow_id
结果: 成功返回2条执行记录
排序: 按创建时间倒序

✅ 结论

功能状态

  • 执行记录创建: ✅ 完全正常
  • 工作流执行: ✅ 完全正常
  • DeepSeek集成: ✅ 完全正常
  • 数据存储: ✅ 完全正常
  • 数据查询: ✅ 完全正常

可用功能

  1. ✅ 可以创建执行记录
  2. ✅ 可以执行工作流(使用DeepSeek)
  3. ✅ 可以查询执行记录列表
  4. ✅ 可以获取执行详情
  5. ✅ 执行状态正确更新
  6. ✅ 数据格式正确

前端功能

  • ✅ 执行历史列表页面已实现
  • ✅ 执行详情页面已实现
  • ✅ WebSocket实时推送已实现
  • ✅ 路由配置已完成

📝 测试建议

前端测试

  1. 执行历史列表:

    • 访问 /executions 查看执行记录
    • 测试筛选功能
    • 测试分页功能
  2. 执行详情页面:

    • 查看已完成执行的详情
    • 查看输入输出数据格式
    • 测试WebSocket实时更新
  3. WebSocket测试:

    • 执行工作流时打开详情页面
    • 观察实时状态更新
    • 观察进度条变化
    • 测试连接断开和重连

集成测试

  1. 完整流程测试:
    • 创建工作流
    • 执行工作流
    • 查看执行历史
    • 查看执行详情
    • 验证WebSocket实时更新

🎉 测试总结

所有核心功能测试通过!

  • ✅ 执行记录创建和查询正常
  • ✅ 工作流执行正常(DeepSeek集成成功)
  • ✅ 数据格式正确
  • ✅ 前端页面已实现
  • ✅ WebSocket功能已实现

系统已准备就绪,可以进行前端测试!


测试完成时间: 2024年
测试结果: ✅ 全部通过
系统状态: ✅ 可以投入使用