Reinforcement Learning Integrated Agentic RAG for Software Test Cases Authoring

📄 arXiv: 2512.06060v1 📥 PDF

作者: Mohanakrishnan Hariharan

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2025-12-05

💡 一句话要点

提出Reinforcement Infused Agentic RAG框架，提升软件测试用例自动生成质量。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 强化学习 软件测试 测试用例生成 自主代理 RAG 缺陷检测 自动化测试

📋 核心要点

  1. 传统软件测试用例生成依赖静态知识库，无法根据实际测试反馈持续优化，导致测试质量提升受限。
  2. 提出Reinforcement Infused Agentic RAG框架，利用强化学习驱动的AI代理，从QE反馈中学习并改进测试用例生成策略。
  3. 实验表明，该框架在测试生成准确率和缺陷检测率方面均有显著提升，验证了其在实际项目中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种将强化学习（RL）与自主代理相结合的框架，旨在持续改进软件测试用例的自动化生成过程，该过程基于质量工程（QE）工作流程中的业务需求文档。传统的系统使用大型语言模型（LLM）从静态知识库生成测试用例，这从根本上限制了它们随时间推移提高性能的能力。我们提出的Reinforcement Infused Agentic RAG（检索、增强、生成）框架通过使用AI代理来克服这一限制，这些代理从QE反馈、评估和缺陷发现结果中学习，从而自动改进其测试用例生成策略。该系统将专门的代理与混合向量-图知识库相结合，该知识库存储和检索软件测试知识。通过先进的RL算法，特别是近端策略优化（PPO）和深度Q网络（DQN），这些代理根据QE报告的测试有效性、缺陷检测率和工作流程指标来优化其行为。随着QE执行AI生成的测试用例并提供反馈，系统会从这种专家指导中学习，以改进未来的迭代。在企业Apple项目上的实验验证产生了实质性的改进：测试生成准确率提高了2.4%（从94.8%提高到97.2%），缺陷检测率提高了10.8%。该框架建立了一个由QE专业知识驱动的持续知识改进循环，从而产生逐渐提高的测试用例质量，从而增强而非取代人工测试能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决软件测试用例自动生成过程中，传统方法依赖静态知识库，无法根据实际测试反馈进行持续优化的问题。现有方法的痛点在于无法有效利用测试人员的专业知识和测试结果，导致测试用例的质量难以持续提升。

核心思路：论文的核心思路是将强化学习与自主代理相结合，构建一个能够从QE（质量工程）反馈中学习并改进测试用例生成策略的系统。通过让AI代理与环境交互，并根据测试结果的奖励信号调整其行为，实现测试用例生成策略的持续优化。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 混合向量-图知识库，用于存储和检索软件测试知识；2) 基于强化学习的AI代理，负责生成测试用例；3) QE反馈机制，用于提供测试结果和专家评估；4) 强化学习算法，用于优化AI代理的行为。整体流程是：AI代理从知识库中检索相关信息，生成测试用例，QE执行测试并提供反馈，强化学习算法根据反馈调整AI代理的策略，从而改进未来的测试用例生成。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将强化学习引入到软件测试用例自动生成过程中，并构建了一个能够从QE反馈中学习的Agentic RAG框架。与现有方法相比，该框架能够利用实际测试结果和专家知识，实现测试用例生成策略的持续优化，从而提高测试用例的质量和效率。

关键设计：论文采用了Proximal Policy Optimization (PPO) 和 Deep Q-Networks (DQN) 等先进的强化学习算法来训练AI代理。奖励函数的设计至关重要，它需要综合考虑测试有效性、缺陷检测率和工作流程指标等因素。此外，混合向量-图知识库的设计也需要仔细考虑，以确保能够高效地存储和检索软件测试知识。

📊 实验亮点

实验结果表明，该框架在企业Apple项目上取得了显著的改进。测试生成准确率从94.8%提高到97.2%，提升了2.4%。缺陷检测率提高了10.8%。这些数据表明，该框架能够有效地提高测试用例的质量和效率，并能够更好地发现软件缺陷。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于软件测试自动化领域，帮助企业提高测试效率和质量，降低软件开发成本。通过持续学习和优化，该框架能够生成更有效的测试用例，从而更早地发现软件缺陷，减少发布后的风险。未来，该技术有望扩展到其他领域的自动化测试，例如Web应用、移动应用和嵌入式系统等。

📄 摘要（原文）

This paper introduces a framework that integrates reinforcement learning (RL) with autonomous agents to enable continuous improvement in the automated process of software test cases authoring from business requirement documents within Quality Engineering (QE) workflows. Conventional systems employing Large Language Models (LLMs) generate test cases from static knowledge bases, which fundamentally limits their capacity to enhance performance over time. Our proposed Reinforcement Infused Agentic RAG (Retrieve, Augment, Generate) framework overcomes this limitation by employing AI agents that learn from QE feedback, assessments, and defect discovery outcomes to automatically improve their test case generation strategies. The system combines specialized agents with a hybrid vector-graph knowledge base that stores and retrieves software testing knowledge. Through advanced RL algorithms, specifically Proximal Policy Optimization (PPO) and Deep Q-Networks (DQN), these agents optimize their behavior based on QE-reported test effectiveness, defect detection rates, and workflow metrics. As QEs execute AI-generated test cases and provide feedback, the system learns from this expert guidance to improve future iterations. Experimental validation on enterprise Apple projects yielded substantive improvements: a 2.4% increase in test generation accuracy (from 94.8% to 97.2%), and a 10.8% improvement in defect detection rates. The framework establishes a continuous knowledge refinement loop driven by QE expertise, resulting in progressively superior test case quality that enhances, rather than replaces, human testing capabilities.