我们所面对的场景主要是应用商店场景，第三方上架了很多应用，需要第一时间做质量审核和体验检测。

思路：100% 基于 AI 大模型实现，多个 Agent 协作，Agent 的实现中会引用 Tools（安卓、鸿蒙、iOS 等）。

Agent 结构：
1、主 Agent 负责接受用户输入、调度其他 agent、对用户输出报告等功能；
2、应用探索 Agent 负责自动遍历生成应用图谱；
3、用例设计 Agent 负责生成有效的文本用例以及转换为执行 Agent 能理解的指令（可以类比为关键字驱动）；
4、测试执行 Agent 负责执行指令式用例，然后把结果发回给主 Agent；
Agent 主要基于 Python+langchain+langgraph 实现，里面涉及知识库、图数据库、向量化等知识

Tools 工具：
这个相当于大模型的手脚，大模型只能相当于一个脑子，只能分析推理总结，不能操作，需要 tools 来执行和物理世界的交互；
可以基于以前移动端的测试 driver 实现，比如安卓的、iOS 的、鸿蒙的，这部分具体实现起来很简单，看看系统源码或者逆向下测试相关的东西就可以实现；
还有一个点就是要理解 mcp 协议，我们的 tools 都是基于 mcp 实现，他是一个 cs 架构的协议；
我们的 tools 都是基于 python+FastMCP 实现

未完待续，太忙，慢慢更吧...