iPanda: An LLM-based Agent for Automated Conformance Testing of Communication Protocols
作者: Xikai Sun, Fan Dang, Shiqi Jiang, Jingao Xu, Kebin Liu, Xin Miao, Zihao Yang, Weichen Zhang, Haimo Lu, Yawen Zheng, Yunhao Liu
分类: cs.SE, cs.AI
发布日期: 2025-07-01 (更新: 2025-07-29)
备注: 10 pages, 4 figures
💡 一句话要点
提出iPanda以自动化通信协议的一致性测试问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 一致性测试 大型语言模型 自动化测试 协议验证 代码生成
📋 核心要点
- 现有的一致性测试方法依赖手动创建测试用例，效率低下且容易出错。
- iPanda框架利用大型语言模型自动生成测试用例，并通过检索增强生成和链式思维策略解释实现。
- 实验结果显示，iPanda在测试程序生成的成功率上显著提升，效果比传统方法高出4.675至10.751倍。
📝 摘要（中文）
一致性测试对于确保协议实现符合其规范至关重要。然而，传统测试方法需要手动创建大量测试用例和脚本，过程繁琐且低效。最近，大型语言模型（LLMs）在文本理解和代码生成方面展现出卓越能力，为自动化提供了良好机会。本文提出了iPanda，这是第一个利用LLMs自动化协议一致性测试的框架。iPanda首先通过基于关键词的方法自动生成全面的测试用例，然后利用检索增强生成和定制的链式思维策略有效解释实现并生成可执行的测试程序。为了进一步提升程序质量，iPanda引入了迭代优化机制以交互方式精炼生成的测试脚本。通过执行和分析生成的测试，iPanda系统性地验证实现与协议规范之间的一致性。对多种协议的综合实验表明，iPanda显著优于纯LLM方法，测试程序生成的成功率（Pass@1）提高了4.675倍至10.751倍。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决传统协议一致性测试方法的低效和劳动密集性问题。现有方法依赖手动创建大量测试用例，导致测试过程繁琐且容易出错。
核心思路：iPanda通过利用大型语言模型的文本理解和代码生成能力，自动化生成测试用例和测试程序，从而提高测试效率和准确性。
技术框架：iPanda的整体架构包括几个主要模块：首先，基于关键词的方法自动生成测试用例；其次，利用检索增强生成和链式思维策略解释实现；最后，通过迭代优化机制精炼生成的测试脚本。
关键创新：iPanda的核心创新在于将大型语言模型应用于协议一致性测试的自动化，显著提高了测试用例生成的效率和质量。这一方法与传统手动测试方法本质上不同，能够实现更高的自动化水平。
关键设计：在测试用例生成过程中，iPanda采用了关键词提取和检索增强生成的结合，确保生成的测试用例覆盖全面。同时，定制的链式思维策略帮助理解实现细节，优化生成的测试程序。
📊 实验亮点
实验结果表明，iPanda在测试程序生成的成功率（Pass@1）上显著优于传统方法，提升幅度在4.675倍至10.751倍之间，展示了其在自动化一致性测试中的有效性和优势。
🎯 应用场景
iPanda的研究成果在通信协议的开发和测试领域具有广泛的应用潜力。通过自动化一致性测试，能够显著减少开发周期，提高协议实现的可靠性。此外，该框架还可以扩展到其他需要高效测试的领域，如软件工程和网络安全，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Conformance testing is essential for ensuring that protocol implementations comply with their specifications. However, traditional testing approaches involve manually creating numerous test cases and scripts, making the process labor-intensive and inefficient. Recently, Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive text comprehension and code generation abilities, providing promising opportunities for automation. In this paper, we propose iPanda, the first framework that leverages LLMs to automate protocol conformance testing. Given a protocol specification document and its implementation, iPanda first employs a keyword-based method to automatically generate comprehensive test cases. Then, it utilizes retrieval-augmented generation and customized CoT strategy to effectively interpret the implementation and produce executable test programs. To further enhance programs' quality, iPanda incorporates an iterative optimization mechanism to refine generated test scripts interactively. Finally, by executing and analyzing the generated tests, iPanda systematically verifies compliance between implementations and protocol specifications. Comprehensive experiments on various protocols show that iPanda significantly outperforms pure LLM-based approaches, improving the success rate (Pass@1) of test-program generation by factors ranging from 4.675 times to 10.751 times.