真实用户旅程,完整还原
安装、引导、点击操作、截图、生成报告。智能体在实体硬件上还原真实用户旅程,并提交可回放的测试证据。
每个销售与BD团队每周都会遇到的三个痛点。每一个都是你的代表实际抱怨的内容,而不是功能页面会用的措辞。
在真实设备上进行手动 QA 费时耗力、成本高昂。
推送通知、深度链接和引导流程中的缺陷频繁上线,原因很简单:没有人有时间在每台手机上测试每条用户旅程。
下方每条流水线都是你在画布上使用智能体团队与工具连接出的形态。不是我们替你交付的功能,而是你配置的模式。
来自 tech_team 智能体团队的真实角色。每个角色都带有调优过的系统提示词和默认工具白名单。你可以在画布上按角色更换模型。
规划用户旅程覆盖范围,并逐次构建审阅测试证据。
逐屏遍历应用界面并记录每个步骤。
将运行任务纳入您的发布节奏并提交报告。
并排对比变体,标记发生回退的部分。
下方每个工具都是 Melaya 工具包中的真实共享工具。按智能体设置白名单;对写入操作设置 HITL 门控;任意工具一键撤销。
在真实设备上驱动您的应用:点击、滑动、截图、步骤日志。
将发现的问题提交至团队已在使用的工具中。
将每次运行的测试证据转化为按构建版本可检索的记录。
在设备运行期间读取配置和日志。
每条流水线都附带三层知识访问。在画布上按智能体混搭。不与其他租户共享向量空间,无意外读取,无不透明检索。
includeContext按流水线配置的文档,在每次运行时附加到指定智能体的输入。ICP 简报、行动手册、报价单或赢单邮件语料。任何需要在智能体开始思考前就到位的内容。你决定哪个角色拿到哪份文档。
rag_retrieve按智能体授予的受限工具。当智能体判断需要更深入信息时,它会按需查询当前工作流的向量库。与静态上下文同源知识库,只在模型主动请求时访问。
pipeline_memory流水线级别的状态,从一次运行延续到下一次。昨天的研究在今天的跟进中依然在范围内。智能体团队会记得它已经处理过哪些潜在客户、获得了哪些审批、发送过什么内容。审计日志就是二阶知识库。