Automating a Complete Software Test Process Using LLMs: An Automotive Case Study

📄 arXiv: 2502.04008v1 📥 PDF

作者: Shuai Wang, Yinan Yu, Robert Feldt, Dhasarathy Parthasarathy

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2025-02-06

备注: Accepted by International Conference on Software Engineering (ICSE) 2025

💡 一句话要点

提出基于LLM的自动化软件测试系统，解决车载API测试难题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 车辆API测试 自动化测试 大型语言模型 软件测试 汽车工业

📋 核心要点

  1. 车载API测试复杂，涉及多种系统和协议的协调，且文档规范不一致，导致测试用例开发困难。
  2. 论文提出一种基于LLM的自动化测试系统，通过明确划分测试流程，使LLM专注于特定任务，保证测试工作流的稳定。
  3. 实验结果表明，该系统能够有效自动化车辆API测试，并验证了LLM在处理需要人工判断任务方面的能力。

📝 摘要（中文）

车辆API测试旨在验证车辆内部系统与外部应用程序之间的交互是否符合预期，确保用户可以访问和控制各种车辆功能和数据。然而，这项任务本质上非常复杂，需要API系统、通信协议甚至车辆仿真系统的协调一致，才能开发有效的测试用例。在实际工业场景中，各种文档和系统规范之间的不一致性、模糊性和相互依赖性带来了重大挑战。本文提出了一个用于自动化车载API测试的系统。通过清晰地定义和划分测试过程，我们使大型语言模型（LLM）能够专注于特定任务，从而确保稳定和可控的测试工作流程。对100多个API进行的实验表明，我们的系统有效地实现了车辆API测试的自动化。结果还证实，LLM可以高效地处理需要人工判断的日常任务，使其适用于类似工业环境中的完全自动化。

🔬 方法详解

问题定义：车辆API测试旨在验证车辆内部系统与外部应用程序之间的交互，确保用户可以访问和控制车辆功能。现有方法依赖人工测试，效率低且易出错。实际工业场景中，文档和系统规范的不一致、模糊和相互依赖增加了测试的复杂性，导致测试用例开发困难。

核心思路：论文的核心思路是将复杂的车辆API测试过程分解为多个明确定义的子任务，然后利用大型语言模型（LLM）来自动化这些子任务。通过这种方式，LLM可以专注于特定的测试方面，从而提高测试效率和准确性。

技术框架：该系统首先明确定义和分割测试过程，将复杂的测试任务分解为更小的、可管理的模块。然后，利用LLM来处理这些模块，例如生成测试用例、执行测试和分析结果。整个框架旨在创建一个稳定和可控的测试工作流程，减少人工干预。

关键创新：该研究的关键创新在于将LLM应用于车辆API测试的自动化，并展示了LLM在处理需要人工判断的日常任务方面的潜力。与传统的手动测试方法相比，该系统能够显著提高测试效率和覆盖率。

关键设计：论文中没有明确给出关键参数设置、损失函数或网络结构的细节。但是，可以推断，LLM的选择和微调，以及测试流程的划分方式，是影响系统性能的关键设计因素。具体的提示工程（prompt engineering）策略也可能对LLM的输出质量产生重要影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该系统能够有效自动化车辆API测试，成功应用于100多个API的测试。结果还证实，LLM可以高效地处理需要人工判断的日常任务，使其适用于类似工业环境中的完全自动化。具体的性能数据和对比基线未在摘要中给出，需要查阅论文全文。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于汽车行业的软件测试流程，实现车载API的自动化测试，提高测试效率和质量，降低测试成本。此外，该方法还可推广到其他需要复杂系统交互测试的领域，如物联网、智能家居等，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Vehicle API testing verifies whether the interactions between a vehicle's internal systems and external applications meet expectations, ensuring that users can access and control various vehicle functions and data. However, this task is inherently complex, requiring the alignment and coordination of API systems, communication protocols, and even vehicle simulation systems to develop valid test cases. In practical industrial scenarios, inconsistencies, ambiguities, and interdependencies across various documents and system specifications pose significant challenges. This paper presents a system designed for the automated testing of in-vehicle APIs. By clearly defining and segmenting the testing process, we enable Large Language Models (LLMs) to focus on specific tasks, ensuring a stable and controlled testing workflow. Experiments conducted on over 100 APIs demonstrate that our system effectively automates vehicle API testing. The results also confirm that LLMs can efficiently handle mundane tasks requiring human judgment, making them suitable for complete automation in similar industrial contexts.