在軟件測試領域，測試工程師常常面臨測試用例設計復雜、數據生成繁瑣、結果驗證耗時等挑戰。隨著大語言模型（LLM）的迅速發展，Chat類大模型（如GPT、LangChain支持的模型）為測試開發提供了一種全新思路——工具調用（Tool Calling）。本文將用通俗易懂的方式，幫助測試工程師快速掌握如何利用Chat大模型調用工具，提升測試效率和測試質量。
一、什么是工具調用？
工具調用是指：Chat大模型接收到指令后，自動生成調用工具所需的參數，由外部工具執行具體操作（如計算、數據驗證、接口調用等），而不是模型自己直接操作或返回結果。
要點概括：
- 模型負責“決定怎么做”，工具負責“具體去做”；
- 可以應用在測試數據生成、結果校驗、自動化測試等場景；
- 模型輸出的是參數，由測試工程師或測試系統來執行工具，并處理結果。
二、工具調用的標準流程
- 定義工具模式：明確每個工具的功能及參數結構。
- 綁定工具至模型：將工具注冊到Chat大模型。
- 生成調用參數：模型根據自然語言指令自動生成工具參數。
- 執行工具調用：測試工程師或系統根據參數運行工具，獲取結果。
- 結果解析與反饋：將工具結果反饋給模型或自動化測試流程。
三、如何定義工具模式？
不同的業務和測試需求下，工具的定義可以有不同的方式。常見有三種：
1. Python函數
def add(a: int, b: int) -> int:"""兩個整數相加。"""return a + bdef multiply(a: int, b: int) -> int:"""兩個整數相乘。"""return a * b
適合場景：簡單的計算或邏輯校驗。
2. Pydantic類
from pydantic import BaseModel, Fieldclass Add(BaseModel):a: int = Field(..., description="第一個整數")b: int = Field(..., description="第二個整數")class Multiply(BaseModel):a: int = Field(..., description="第一個整數")b: int = Field(..., description="第二個整數")
優勢：參數結構清晰，可自動校驗數據類型，適合復雜參數場景。
3. TypedDict類
from typing_extensions import Annotated, TypedDictclass Add(TypedDict):a: Annotated[int, ..., "第一個整數"]b: Annotated[int, ..., "第二個整數"]
特點：與Python數據生態兼容性好，適合與各類工具鏈集成。
四、如何將工具綁定到Chat大模型？
以deepseek模型為例，通過bind_tools()方法實現綁定：
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_openai import ChatOpenAIllm = ChatOpenAI(model="deepseek-chat",api_key="sk-e3f022d1746f415c9b0f4bc9a52a43xx", # todo 替換deepseek API Key https://platform.deepseek.com/api_keystemperature=0.7,max_tokens=512,timeout=30,max_retries=3,base_url="https://api.deepseek.com"
)
llm_with_tools = llm.bind_tools([add, multiply])
注意事項：
- 需配置好API密鑰（如
deepseek-api-key）；
五、典型測試場景下的工具調用應用
場景一：測試數據自動生成
需求：生成一組隨機的加法測試用例。
query = "Generate 5 test cases for adding two integers between 1 and 100."
response = llm_with_tools.invoke(query)
# 模型返回示例：[add(a=23, b=45), add(a=12, b=88), ...]
工程師操作建議：
- 將生成的參數批量傳遞給測試腳本，自動校驗加法功能；
- 可自動覆蓋邊界值（如最大、最小輸入）。
場景二：自動驗證計算結果
需求：校驗某系統的乘法功能正確性。
query = "Verify if 3 * 12 equals 36 using the multiply tool."
response = llm_with_tools.invoke(query)
# 模型自動調用 multiply(a=3, b=12)，返回結果36
工程師操作建議：
- 對比模型返回的計算結果與系統實際輸出，自動判定是否一致；
- 不一致時自動生成缺陷報告，便于追蹤。
場景三：自動化接口測試
需求：調用用戶登錄接口并校驗響應。
# 定義工具類
class LoginTool(BaseModel):username: strpassword: strllm_with_tools = llm.bind_tools([LoginTool])
query = "Test the login API with username 'admin' and password '123456'."
response = llm_with_tools.invoke(query)
# 模型生成調用參數，工程師再用自動化腳本執行接口測試并校驗響應碼。
六、常見問題與解決辦法
-
工具調用失敗
- 原因：參數格式不規范（如非JSON格式）
- 解決：用
InvalidToolCall解析錯誤，優化工具定義和輸入格式。
-
模型未自動調用工具
- 原因：指令描述不清或工具定義不準確。
- 解決：調整Prompt，明確要求“使用某個工具進行處理”。
-
API訪問不穩定
- 原因：網絡不通或API密鑰配置錯誤。
- 解決：可采用API代理服務（如
base_url = "http://api.wlai.vip"），或檢查密鑰配置。
七、實踐建議
- 從簡單場景起步：先用工具調用做數據生成、簡單計算，逐步拓展到更復雜業務。
- 結合自動化測試框架：將模型生成的參數集成到Pytest、Jenkins等自動化流程，實現端到端智能測試。
- 持續優化工具定義：根據實際需求和反饋，逐步完善工具參數和描述，提升模型調用準確率。
- 關注調用穩定性：定期監控API服務與工具可用性，保障自動化測試流程不中斷。
八、總結
工具調用技術為測試工程師帶來了全新的智能化生產力工具。通過科學定義工具模式、靈活綁定大模型，并在實際測試場景中落地應用，測試工程師可以大幅提升測試效率、自動化程度和覆蓋率。未來，隨著大模型的能力持續進化，工具調用將在測試領域扮演更加核心的角色，成為AI測試開發工程師必備的技能之一。
建議：立即嘗試將工具調用集成到你的測試流程中，讓測試從“手工操作”升級到“智能自動化”，用AI的力量釋放你的生產力！
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