基于前端代码仓库切片 + 向量化 + Agent​ 的自动化测试方案

最近在做一个自动化测试方向的 Agent ，核心思路是将前端代码仓库“切片”——即把组件、路由定义、字段校验规则、关键业务逻辑等拆成片段，通过 embedding 存入向量数据库，再配合一个 page-agent 接入 Kimi K2.5 模型。该 Agent 目前具备路由映射、字段规则解析、代码向量化检索、路由查询 tool 、页面跳转 tool 等能力，整体遵循 ReAct 范式，目标是实现一种能够理解代码语义、自主探索页面并执行验证的自动化测试。

整体流程大致如下：

1 、代码仓库切片：将前端仓库中的关键信息（路由、组件、表单规则等）拆成片段，通过 embedding 存入向量数据库；

2 、Agent 决策与执行：page-agent 接入大模型（ Kimi K2.5 ），结合 ReAct 模式，利用路由查询、页面跳转等工具，根据用户意图（如“测试登录流程”）从向量库中检索相关代码知识，生成测试步骤并执行；

3 、闭环反馈：执行过程中如果遇到异常，Agent 可以根据报错信息再次检索相关代码片段，调整策略。

目前有类似的开源实践吗？或者有哪些大佬在尝试么?这套功能有落地的可能性么？