微软于7月31日发布了一款名为 code-testing-generator 的开源智能体，能够为任意编程语言自动生成单元测试。
该智能体会先学习用户的代码仓库，然后自主规划、编写并验证测试用例，确保其有效可用。目前该智能体仅支持单元测试的生成，集成测试、端到端测试、浏览器测试和性能测试暂不在其能力范围之内。
智能体通过"研究-规划-实施"（RPI）流水线来协调测试生成工作。首先，智能体会扫描代码仓库，找出需要测试的代码，识别所用编程语言和测试框架，参考已有测试用例，并确定正确的构建与运行命令。
随后，智能体会根据任务规模从三种执行路径中选择最合适的一种：
直接模式：读取相关代码，直接编写测试并验证结果。
单次模式：完成一次研究和规划后，按照既定方案执行。
迭代模式：循环执行上述流程，以覆盖较大规模的需求或达到特定的覆盖率目标。
确定路径后，智能体会从结构简单的代码入手，逐步处理依赖关系更复杂的代码，并将每个行为映射到对应的测试文件。测试编写完成后，智能体还会对生成的测试进行质量检验，具体包括以下几个方面：
模拟对代码进行微小修改，验证测试是否会相应失败；
检查断言是否存在缺失或不够严格的情况；
确认每一个待测场景均有对应的测试用例；
构建完整工作区并运行全套测试套件；
确认仓库的测试命令能够成功识别新生成的测试。
code-testing-generator 智能体已以 dotnet-test 插件的形式发布于 GitHub 上的 dotnet/skills 仓库中。该插件可在 GitHub Copilot CLI 中使用，同时也以预览功能的形式支持在 Visual Studio Code 及 VS Code Insiders 中通过插件方式调用。
Q&A
Q1：code-testing-generator 智能体目前支持哪些类型的测试？
A：目前该智能体仅支持生成单元测试，集成测试、端到端测试、浏览器测试和性能测试均不在其当前支持范围内。微软表示未来可能会扩展更多测试类型。
Q2：code-testing-generator 智能体的 RPI 流水线是怎么工作的？
A：RPI 即"研究-规划-实施"流水线。智能体首先扫描代码仓库，识别编程语言、测试框架和构建命令；然后根据任务大小选择直接、单次或迭代三种执行模式之一；最后从简单代码开始逐步编写测试，并在完成后自动进行质量验证，包括检查断言完整性、运行全套测试套件等。
Q3：code-testing-generator 智能体在哪里可以使用？
A：该智能体以 dotnet-test 插件形式发布在 GitHub 的 dotnet/skills 仓库中，支持在 GitHub Copilot CLI 中使用，同时也可以通过插件方式在 Visual Studio Code 和 VS Code Insiders 中调用，目前该功能处于预览阶段。
