区块链智能合约自动化测试：提示工程+Agentic AI如何提升测试覆盖率？

随着区块链技术的飞速发展，智能合约在金融、供应链、医疗等众多领域得到广泛应用。然而，智能合约一旦部署到区块链上就难以修改，其安全性和正确性至关重要。自动化测试是确保智能合约质量的关键手段，但目前测试覆盖率往往难以达到理想水平。本文旨在探讨如何利用提示工程和Agentic AI这两种新兴技术，提高区块链智能合约自动化测试的覆盖率，范围涵盖核心概念解释、原理分析、实际案例展示等方面。本文首先介绍核心概

后端开发笔记

271人浏览 · 2025-09-22 11:13:24

后端开发笔记 · 2025-09-22 11:13:24 发布

区块链智能合约自动化测试：提示工程+Agentic AI如何提升测试覆盖率？

关键词：区块链智能合约、自动化测试、提示工程、Agentic AI、测试覆盖率

摘要：本文聚焦于区块链智能合约自动化测试领域，深入探讨提示工程与Agentic AI相结合的方法如何提升测试覆盖率。先介绍区块链智能合约自动化测试的背景知识，接着解释提示工程和Agentic AI的核心概念及它们之间的联系，阐述其提升测试覆盖率的原理，通过项目实战展示具体实现方式，分析实际应用场景，最后探讨未来发展趋势与挑战。旨在帮助读者全面了解这一新兴技术组合在智能合约测试中的应用和价值。

背景介绍

目的和范围

预期读者

本文适合对区块链技术、智能合约开发和测试感兴趣的读者，包括区块链开发者、测试人员、技术研究人员以及对新兴技术有探索欲望的爱好者。无论你是初学者还是有一定经验的专业人士，都能从本文中获得有价值的信息。

文档结构概述

本文首先介绍核心概念，包括提示工程和Agentic AI，并说明它们之间的关系；接着阐述利用这两者提升测试覆盖率的核心算法原理和具体操作步骤；通过数学模型和公式进一步解释其工作机制；进行项目实战，展示代码实现和详细解读；分析实际应用场景；推荐相关工具和资源；探讨未来发展趋势与挑战；最后进行总结，提出思考题，并提供常见问题解答和扩展阅读参考资料。

术语表

核心术语定义

区块链智能合约：简单来说，区块链智能合约就像一个自动执行的电子合同，它存储在区块链上，当满足预设条件时，会自动执行相应的操作。比如，在一个交易场景中，当买家付款后，智能合约会自动将商品所有权转移给买家。
自动化测试：就是让计算机程序代替人工，按照预定的规则对软件进行测试。就像工厂里的自动化生产线，自动检查产品是否合格。
提示工程：可以理解为给计算机提供一些“小提示”，让它更好地完成任务。就像老师给学生一些提示，帮助学生更好地解题。
Agentic AI：Agentic AI是一种具有自主决策和行动能力的人工智能。它就像一个聪明的小助手，能够根据环境和目标，自己决定做什么和怎么做。
测试覆盖率：指的是在测试过程中，被执行的代码或功能占整个代码或功能的比例。比如，一个智能合约有100个功能，测试中执行了80个，那么测试覆盖率就是80%。

缩略词列表

AI：Artificial Intelligence（人工智能）
DApp：Decentralized Application（去中心化应用）

核心概念与联系

故事引入

想象一下，有一个神秘的魔法王国，里面的人们使用一种特殊的魔法合同来进行交易。这些魔法合同一旦签订，就会自动执行，不需要任何人监督。但是，有时候魔法合同会出现一些小错误，导致交易无法顺利进行。于是，国王找来了一群聪明的小精灵，让它们来检查这些魔法合同。小精灵们一开始检查得很慢，而且经常遗漏一些重要的地方。后来，国王给了小精灵们一些神奇的提示卡片，还派了一个超级智能的小魔法师来帮助它们。小魔法师能够根据提示卡片和合同的情况，自己决定从哪里开始检查，怎么检查。有了这些帮助，小精灵们检查合同的速度变快了，而且几乎没有遗漏任何错误。在这个故事中，魔法合同就是区块链智能合约，小精灵就是自动化测试程序，提示卡片就是提示工程，超级智能的小魔法师就是Agentic AI。

核心概念解释（像给小学生讲故事一样）

** 核心概念一：提示工程**
提示工程就像我们玩游戏时的攻略。当我们玩一个复杂的游戏，不知道该怎么做的时候，攻略会给我们一些提示，告诉我们下一步该去哪里，该做什么。在区块链智能合约自动化测试中，提示工程就是给测试程序一些提示，让它知道该测试哪些地方，怎么测试。比如，告诉测试程序智能合约中哪些函数比较重要，哪些输入值可能会导致问题。

** 核心概念二：Agentic AI**
Agentic AI就像一个聪明的小管家。家里有很多事情要做，小管家会根据家里的情况和主人的要求，自己决定先做什么，后做什么。在智能合约测试中，Agentic AI能够根据智能合约的特点和测试目标，自主地选择测试用例，决定测试的顺序和方法。它就像一个有自主思考能力的小助手，能够灵活地应对各种情况。

** 核心概念三：区块链智能合约自动化测试**
区块链智能合约自动化测试就像给智能合约做体检。我们都知道，去医院体检时，医生会按照一定的流程，对我们的身体进行各种检查，看看有没有问题。同样，自动化测试程序会按照预定的规则，对智能合约进行各种测试，检查它是否存在漏洞和错误。只不过，这个体检是由计算机程序自动完成的，不需要人工一个一个地去检查。

核心概念之间的关系（用小学生能理解的比喻）

提示工程、Agentic AI和区块链智能合约自动化测试就像一个团队。提示工程是团队的情报员，它给团队提供有用的信息，告诉大家哪里可能有问题。Agentic AI是团队的指挥官，它根据情报员提供的信息，指挥团队成员（测试程序）去执行任务。而区块链智能合约自动化测试就是团队的具体行动，按照指挥官的安排，对智能合约进行全面的检查。

** 提示工程和Agentic AI的关系**
提示工程和Agentic AI就像好朋友。提示工程把收集到的各种信息告诉Agentic AI，就像好朋友之间分享秘密。Agentic AI根据这些信息，做出决策，安排测试任务。比如，提示工程告诉Agentic AI，智能合约中有一个函数可能存在越界访问的问题，Agentic AI就会安排测试程序重点测试这个函数。

** Agentic AI和区块链智能合约自动化测试的关系**
Agentic AI和区块链智能合约自动化测试就像指挥官和士兵。Agentic AI是指挥官，它制定作战计划，告诉士兵（自动化测试程序）该做什么。自动化测试程序则像士兵一样，听从指挥官的命令，执行具体的测试任务。比如，Agentic AI决定对智能合约的某个模块进行边界值测试，自动化测试程序就会按照这个要求，生成相应的测试用例并执行测试。

** 提示工程和区块链智能合约自动化测试的关系**
提示工程和区块链智能合约自动化测试就像导航和旅行者。提示工程是导航，它为旅行者（自动化测试程序）提供路线和方向。自动化测试程序根据提示工程提供的提示，更有针对性地进行测试。比如，提示工程提示某个输入参数的取值范围可能会影响智能合约的执行结果，自动化测试程序就会重点测试这个参数的不同取值情况。

核心概念原理和架构的文本示意图

在利用提示工程和Agentic AI提升区块链智能合约自动化测试覆盖率的系统中，主要包括提示生成模块、Agentic AI决策模块和自动化测试执行模块。提示生成模块根据智能合约的代码结构、功能需求等信息生成提示信息，这些提示信息包括可能存在问题的代码区域、重要的输入参数等。Agentic AI决策模块接收提示信息，结合测试目标和智能合约的实时状态，决定测试用例的选择和测试顺序。自动化测试执行模块根据Agentic AI决策模块的安排，执行具体的测试任务，并将测试结果反馈给Agentic AI决策模块，以便进行后续的调整和优化。

Mermaid 流程图

核心算法原理 & 具体操作步骤

核心算法原理

在利用提示工程和Agentic AI提升测试覆盖率的过程中，主要涉及到以下几个核心算法。

提示生成算法

提示生成算法的目标是根据智能合约的代码和相关信息，生成有价值的提示。一种常见的方法是基于代码分析，通过静态代码分析工具，检查智能合约代码中的语法错误、潜在的逻辑漏洞等。例如，检查函数是否存在未使用的变量、是否有未处理的异常情况等。另一种方法是基于机器学习模型，通过对大量已有的智能合约漏洞数据进行学习，预测当前智能合约中可能存在问题的区域。

Agentic AI决策算法

Agentic AI决策算法的核心是根据提示信息和测试目标，选择合适的测试用例和测试顺序。可以采用强化学习算法，让Agentic AI在不断的测试过程中学习，根据测试结果调整决策策略。例如，当某个测试用例发现了一个漏洞时，Agentic AI会增加对类似测试用例的选择概率。

具体操作步骤

提示生成
- 使用静态代码分析工具对智能合约代码进行扫描，提取代码中的关键信息，如函数调用关系、变量使用情况等。
- 利用机器学习模型对代码进行分析，预测可能存在问题的区域，并生成相应的提示信息。提示信息可以包括可能的漏洞类型、受影响的代码行等。
Agentic AI决策
- Agentic AI接收提示信息，结合测试目标，如提高测试覆盖率、发现特定类型的漏洞等，确定测试用例的选择策略。
- 根据智能合约的实时状态，如已执行的测试用例、发现的漏洞等，动态调整测试顺序。
自动化测试执行
- 根据Agentic AI的决策，生成具体的测试用例。测试用例可以包括输入参数、预期输出等信息。
- 执行测试用例，记录测试结果。如果发现漏洞，将漏洞信息反馈给Agentic AI，以便进行后续处理。
反馈与优化
- Agentic AI根据测试结果，评估当前的决策策略是否有效。如果发现某个决策导致测试效果不佳，调整决策策略。
- 不断重复上述步骤，直到达到预期的测试覆盖率或发现所有已知的漏洞。

以下是一个简单的Python代码示例，演示提示生成和测试用例选择的基本过程：

# 模拟提示生成函数
def generate_hints(contract_code):
    # 这里可以使用更复杂的代码分析和机器学习算法
    # 简单示例：检查是否有除法操作
    if '/' in contract_code:
        return ["可能存在除零错误，重点测试除法操作"]
    return []

# 模拟Agentic AI决策函数
def agentic_ai_decision(hints):
    if "可能存在除零错误，重点测试除法操作" in hints:
        return ["测试除法操作的边界情况"]
    return []

# 模拟自动化测试执行函数
def execute_tests(test_cases):
    for test_case in test_cases:
        print(f"执行测试用例: {test_case}")
        # 这里可以添加实际的测试逻辑

# 主程序
contract_code = "function divide(int a, int b) { return a / b; }"
hints = generate_hints(contract_code)
test_cases = agentic_ai_decision(hints)
execute_tests(test_cases)

数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明

数学模型

假设我们用 $H$ 表示提示信息集合， $T$ 表示测试用例集合， $S$ 表示智能合约的状态空间， $R$ 表示测试结果集合。Agentic AI的决策过程可以看作是一个映射函数 $\times S \to T$ ，即根据提示信息和智能合约的状态，选择合适的测试用例。

测试覆盖率 $C$ 可以用以下公式表示：
$\frac{N_{executed}}{N_{total}}$
其中， $N_{executed}$ 表示已执行的测试用例覆盖的代码行数或功能点数， $N_{total}$ 表示智能合约的总代码行数或功能点数。

详细讲解

提示信息集合 $H$ 包含了从提示工程中获得的各种提示，如可能存在漏洞的代码区域、重要的输入参数等。智能合约的状态空间 $S$ 记录了智能合约在测试过程中的各种状态，如已执行的测试用例、发现的漏洞等。Agentic AI通过映射函数 $f$ ，根据 $H$ 和 $S$ 的信息，从测试用例集合 $T$ 中选择合适的测试用例。

测试覆盖率 $C$ 是衡量测试效果的重要指标。我们的目标是通过提示工程和Agentic AI的协作，尽可能提高 $C$ 的值。

举例说明

假设一个智能合约总共有100行代码，在没有使用提示工程和Agentic AI的情况下，执行了20个测试用例，覆盖了30行代码，那么测试覆盖率 $C1=30100=0.3C_1 = \frac{30}{100} = 0.3$ 。

使用提示工程和Agentic AI后，根据提示信息和智能合约状态，选择了新的测试用例，执行后覆盖了60行代码，此时测试覆盖率 $C2=60100=0.6C_2 = \frac{60}{100} = 0.6$ 。可以看到，通过这种方式，测试覆盖率得到了显著提高。

项目实战：代码实际案例和详细解释说明

开发环境搭建

安装必要的工具

Solidity编译器：用于编译智能合约代码。可以使用 npm 安装 solc：

npm install solc

Truffle框架：一个用于开发和测试智能合约的框架。安装命令如下：

npm install -g truffle

Python环境：用于编写提示生成、Agentic AI决策和自动化测试代码。可以从Python官方网站下载并安装Python 3.x版本。

初始化项目

使用Truffle初始化一个新的项目：

truffle init

源代码详细实现和代码解读

智能合约代码（示例）

在 contracts 目录下创建一个名为 SimpleContract.sol 的文件，内容如下：

pragma solidity ^0.8.0;

contract SimpleContract {
    uint256 public balance;

    function deposit(uint256 amount) public {
        balance += amount;
    }

    function withdraw(uint256 amount) public {
        require(balance >= amount, "Insufficient balance");
        balance -= amount;
    }
}

这段代码定义了一个简单的智能合约，包含存款和取款两个功能。

提示生成代码

在项目根目录下创建一个名为 hint_generator.py 的文件，内容如下：

import re

def generate_hints(contract_code):
    hints = []
    # 检查是否有 require 语句
    if 'require' in contract_code:
        hints.append("检查 require 语句的条件是否合理")
    # 检查是否有整数溢出风险
    if re.search(r'\b(\w+)\s*\+\s*(\w+)\b', contract_code) or re.search(r'\b(\w+)\s*\*\s*(\w+)\b', contract_code):
        hints.append("检查加法和乘法操作是否有整数溢出风险")
    return hints

这段代码通过正则表达式检查智能合约代码中是否存在 require 语句和可能的整数溢出风险，并生成相应的提示信息。

Agentic AI决策代码

创建一个名为 agentic_ai_decision.py 的文件，内容如下：

def agentic_ai_decision(hints):
    test_cases = []
    if "检查 require 语句的条件是否合理" in hints:
        test_cases.append("测试 require 语句的边界条件")
    if "检查加法和乘法操作是否有整数溢出风险" in hints:
        test_cases.append("测试加法和乘法操作的最大值和最小值")
    return test_cases

这段代码根据提示信息，选择合适的测试用例。

自动化测试代码

创建一个名为 test_contract.py 的文件，内容如下：

from web3 import Web3
from solcx import compile_source

# 编译智能合约
with open('contracts/SimpleContract.sol', 'r') as file:
    contract_source_code = file.read()
compiled_sol = compile_source(contract_source_code)
contract_id, contract_interface = compiled_sol.popitem()
abi = contract_interface['abi']
bytecode = contract_interface['bin']

# 连接到以太坊节点
w3 = Web3(Web3.EthereumTesterProvider())
w3.eth.default_account = w3.eth.accounts[0]

# 部署智能合约
SimpleContract = w3.eth.contract(abi=abi, bytecode=bytecode)
tx_hash = SimpleContract.constructor().transact()
tx_receipt = w3.eth.wait_for_transaction_receipt(tx_hash)
contract = w3.eth.contract(address=tx_receipt.contractAddress, abi=abi)

# 执行测试用例
def execute_tests(test_cases):
    for test_case in test_cases:
        if test_case == "测试 require 语句的边界条件":
            try:
                contract.functions.withdraw(contract.functions.balance().call() + 1).transact()
            except ValueError as e:
                print(f"测试 require 语句边界条件成功: {e}")
        elif test_case == "测试加法和乘法操作的最大值和最小值":
            # 这里可以添加更复杂的测试逻辑
            pass

# 主程序
with open('contracts/SimpleContract.sol', 'r') as file:
    contract_code = file.read()
hints = generate_hints(contract_code)
test_cases = agentic_ai_decision(hints)
execute_tests(test_cases)

这段代码实现了智能合约的部署和测试用例的执行。

代码解读与分析

提示生成代码

通过正则表达式和简单的字符串匹配，检查智能合约代码中的关键信息，生成提示信息。这些提示信息可以帮助Agentic AI更有针对性地选择测试用例。

Agentic AI决策代码

根据提示信息，选择合适的测试用例。不同的提示信息对应不同的测试用例，体现了Agentic AI的决策能力。

自动化测试代码

使用 web3.py 库连接到以太坊节点，部署智能合约，并执行测试用例。在测试过程中，捕获可能的异常，验证智能合约的正确性。

实际应用场景

金融领域

在金融领域，智能合约被广泛用于支付结算、贷款、保险等业务。使用提示工程和Agentic AI进行自动化测试，可以确保智能合约的安全性和准确性，避免因合约漏洞导致的金融损失。例如，在一个贷款智能合约中，通过测试可以验证贷款发放和还款逻辑是否正确，防止出现多放款、少还款等问题。

供应链领域

在供应链管理中，智能合约可以用于跟踪货物的运输、交付和支付。通过提高测试覆盖率，可以保证供应链的透明度和可追溯性。例如，在一个货物交付智能合约中，测试可以确保当货物到达指定地点时，智能合约能够正确执行支付操作。

医疗领域

在医疗数据共享和医疗费用结算等场景中，智能合约的应用越来越多。利用提示工程和Agentic AI进行测试，可以保护患者的隐私和数据安全，确保医疗费用结算的准确性。例如，在一个医疗费用报销智能合约中，测试可以验证报销规则是否符合医保政策。

工具和资源推荐

工具

Mythril：一个用于智能合约安全分析的工具，可以帮助生成提示信息，发现潜在的漏洞。
Ganache：一个本地以太坊开发环境，用于部署和测试智能合约。
OpenAI GPT：可以利用其强大的语言理解和生成能力，辅助提示工程。

资源

以太坊官方文档：提供了关于以太坊和智能合约开发的详细信息。
Solidity官方文档：学习Solidity编程语言的权威资料。
GitHub上的智能合约开源项目：可以参考其他开发者的代码和测试经验。

未来发展趋势与挑战

未来发展趋势

与更多技术融合：提示工程和Agentic AI可能会与区块链的其他技术，如零知识证明、侧链等融合，进一步提高智能合约的安全性和性能。
自动化程度更高：未来的测试系统将更加自动化，能够自动完成从提示生成到测试结果分析的整个过程，减少人工干预。
应用领域拓展：随着区块链技术的不断普及，智能合约的应用领域将不断扩大，提示工程和Agentic AI在更多行业的智能合约测试中发挥作用。

挑战

数据隐私问题：在收集和使用智能合约代码和测试数据时，需要确保数据的隐私和安全，避免数据泄露。
模型训练成本：训练高质量的机器学习模型需要大量的计算资源和时间，成本较高。
技术复杂性：提示工程和Agentic AI本身是复杂的技术，需要开发者具备较高的技术水平，推广和应用存在一定难度。

总结：学到了什么？

核心概念回顾

我们学习了提示工程、Agentic AI和区块链智能合约自动化测试的核心概念。提示工程就像游戏攻略，为测试提供有用的信息；Agentic AI就像聪明的指挥官，根据提示信息做出决策；区块链智能合约自动化测试就像体检，对智能合约进行全面检查。

概念关系回顾

提示工程、Agentic AI和区块链智能合约自动化测试相互协作，共同提高测试覆盖率。提示工程为Agentic AI提供决策依据，Agentic AI指挥自动化测试执行，自动化测试结果又反馈给Agentic AI进行优化。

思考题：动动小脑筋

思考题一

你能想到生活中还有哪些场景可以利用提示工程和Agentic AI来提高工作效率吗？

思考题二

如果智能合约的代码非常复杂，提示工程和Agentic AI可能会遇到哪些挑战？你有什么解决办法？

附录：常见问题与解答

问题一：提示工程生成的提示信息一定准确吗？

解答：提示工程生成的提示信息是基于一定的算法和规则，不能保证100%准确。但是，通过不断优化算法和使用更多的数据进行训练，可以提高提示信息的准确性。

问题二：Agentic AI决策会不会出现错误？

解答：Agentic AI决策是基于学习和经验，在某些情况下可能会出现错误。但是，通过反馈机制和不断学习，Agentic AI可以调整决策策略，减少错误的发生。

扩展阅读 & 参考资料

《区块链技术原理与应用》
《人工智能：现代方法》
以太坊官方文档：https://ethereum.org/en/developers/docs/
Solidity官方文档：https://docs.soliditylang.org/en/latest/

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