你的團隊還在「手抄」需求文件來寫測試案例嗎？
我如何設計一個AI多智能體系統，讓AI讀懂PRD、參考歷史案例，並自動在Jira中生成高品質的測試案例，將單一功能的測試準備時間從數小時縮短至數分鐘。
The Challenge: 軟體測試的「最初一哩路」瓶頸
在軟體開發生命週期(SDLC)中，QA工程師根據產品需求文件(PRD)手動撰寫測試案例，是一項極其重要但又充滿挑戰的工作。這個「最初一哩路」往往成為整個測試週期的瓶頸。
高度依賴人力
撰寫品質高度依賴工程師的經驗與細心程度，耗時且難以規模化，新人上手門檻高。
需求變更的惡夢
當PRD頻繁變更時，手動更新、刪除、重新撰寫大量測試案例，是一項令人崩潰的重複性工作。
品質不一致
不同工程師寫出的案例風格、顆粒度難以統一，增加了後續維護與自動化測試的難度。
The Solution: 協同作戰的 AI 智能體團隊
我沒有使用單一的 AI，而是設計了一個「AI 智能體團隊」，讓不同的 AI 角色各司其職，協同作戰，以產出最符合團隊需求的測試案例。
PRD 需求分析師
這個 AI 專門負責深入研讀 Confluence 上的 PRD 文件，理解產品的規格、功能與使用者流程。
格式模仿專家
這個 AI 學習了團隊過去所有的 Jira 測試案例，精通我們的寫作風格、格式與用詞習慣。
測試案例總監
作為團隊的領導，它會整合「需求分析師」與「格式專家」的意見，最終拍板生成高品質的測試案例，並自動建立 Jira tickets。
The Impact: 解放專業，聚焦價值
這個系統不僅是效率工具，更是對 QA 工作模式的一次升級，讓資深人員能從重複性工作中解放。
撰寫效率提升
-90%
將撰寫測試案例草稿的時間從數小時縮短至數分鐘，讓 QA 能更早進入實際的測試規劃與執行。
品質與覆蓋率提升
+80%
AI 產出的案例草稿有近 80% 的可用性，且能基於歷史數據提示潛在的邊界條件，有效提升測試覆蓋廣度。
加速團隊成長
AI-Powered
AI 成為新進成員的「虛擬導師」，幫助他們快速學習團隊的最佳實踐，降低了知識傳承的門檻與成本。
核心做法：AI 智能體協作 (AI Agent Collaboration)
此專案基於 n8n 的多智能體 (Multi-Agent) 框架，並採用了 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技術來提升 AI 回覆的準確性與相關性。
- 建立向量知識庫 (Vector Stores): 分別將 Confluence 上的 PRD 文件和 Jira 上的歷史測試案例，處理後存入兩個獨立的向量資料庫，作為 AI 的長期記憶。
- 設計 AI 智能體 (AI Agents):
- PRD 需求分析師: 該 Agent 被設定為只能從 PRD 向量知識庫中檢索資訊，以回答關於產品規格的問題。
- 格式模仿專家: 該 Agent 被設定為只能從歷史測試案例向量知識庫中檢索資訊，以學習團隊的寫作風格。
- 測試案例總監: 作為主智能體，它不直接連接任何知識庫，而是透過工具(Tools)來呼叫上述兩個專家，並根據他們的回答來生成最終的測試案例。
- 自動化 Jira 整合: 總監智能體產出的結果會被格式化，並透過 Jira API 批次建立 tickets，同時自動填入系統、測試分類等客製化欄位。
- 智慧型版本更新: 當 PRD 文件更新時，可選擇性觸發工作流，自動清除舊版測試案例並生成新版，大幅降低需求變更時的維護成本。