2026年第8期 | 智能座舱事业部AI Master分享《UT Agent的诞生和推广使用》

5月15日，AI DAY邀请智能座舱事业部AI Master Y Yong 分享《UT Agent的诞生和推广使用》，结合真实量产项目案例，全方位展示AI驱动的智能化单元测试闭环方案。活动前期员工报名踊跃，现场座无虚席，互动踊跃，共同营造了一场技术和知识盛宴。

一、行业痛点：传统单元测试与开源方案的瓶颈

传统单元测试存在环境配置繁琐、用例迭代低效、人工查漏易遗漏等问题；主流开源方案在工程上下文理解、分支推理、复杂参数打桩、大型项目编译等环节存在明显缺陷，难以适配车载嵌入式等核心业务的工业级测试标准。

二、平台核心：全流程闭环与三层立体架构

UT Agent构建了“输入指令→自动生成→自动执行→自动修复→生成报告”的完整闭环，支持C/C++、C#、Python、JAVA多语言，适配GTest、Cutter等主流框架。架构分三层：上层标准化技能包沉淀公司优质实践与企业知识库；中层AI智能执行核心负责意图识别、源码分析与方案生成；底层工具执行层集成符号解析、编译执行、报告生成等工具链。

三、降本增效：实测数据见真章

人力效率方面，中等复杂度接口测试编写时间由45分钟压缩至3-5分钟；质量覆盖方面，FM环视360、车载仪表等量产项目的行覆盖率、函数覆盖率、分支覆盖率均达95%以上，部分项目实现100%全覆盖；相比同参数GPT-4开源方案，Cutter、GTest架构下行覆盖率分别提升22%、21%；成本层面，技能化优化后单次项目测试成本仅2.2元。

四、操作极简：三步完成全流程闭环

在Echo平台调用对应技能后，指定测试模块与覆盖率目标，系统即可全自动完成全流程并输出标准化HTML测试报告。无需预编译环境，可精准识别跨平台编译规则与宏定义，针对性解决Linux、Winmas、Windows等多平台适配难题。

五、未来规划：从单元测试走向全质量管控

后续将通过拆解细分智能子模块提升模块化与复用能力，加快平台在各事业部落地推广，沉淀标准化企业研发知识库，将智能化测试能力延伸至静态扫描、集成测试等更多质量管控场景。