模型添加和连接测试

📖 测试概述

验证添加新模型和测试模型连接的完整流程，确保用户能够成功添加本地或远程AI模型并验证其可用性。

🎯 测试目标

验证添加新模型的完整流程
验证模型连接测试的真实有效性
验证本地Ollama模型的集成
验证模型列表获取功能
验证模型启用和禁用功能

📋 前置条件

应用已启动并加载完成
本地Ollama服务已启动 (http://localhost:11434)
Ollama已安装qwen3:0.6b模型
网络连接正常

🔧 测试步骤

步骤1：打开模型管理器并添加新模型

AI执行指导：

使用 browser_snapshot 获取页面当前状态
点击"⚙️ Model Manager"按钮打开模型管理
点击"Add"按钮开始添加新模型

预期结果：

模型管理界面正确打开
添加模型对话框显示
所有输入字段可见且可编辑

验证点：

模型管理界面正确打开
Add按钮功能正常
添加模型对话框正确显示

步骤2：配置本地Ollama模型

AI执行指导：

在Display Name字段输入："Local Ollama"
在API URL字段输入："http://localhost:11434/v1"
点击"Click arrow to fetch model list"按钮获取可用模型
从下拉列表中选择"qwen3:0.6b"模型
不需要填写API Key（本地模型）

测试数据：

Display Name: Local Ollama
API URL: http://localhost:11434/v1
Model Name: your-model-name (从列表选择，如qwen2.5:0.5b等)
API Key: (留空)

预期结果：

所有字段正确接受输入
模型列表成功获取并显示可用模型
目标模型出现在选择列表中
配置界面响应正常

验证点：

步骤3：保存模型配置

AI执行指导：

检查所有配置信息是否正确
点击"Save"按钮保存配置
等待保存操作完成
确认返回到模型管理主界面

预期结果：

保存操作成功完成
新添加的模型出现在模型列表中
模型状态显示为可配置状态
界面正确更新

验证点：

保存操作成功
新模型出现在列表中
模型信息正确显示
界面状态正确更新

步骤4：测试模型连接

AI执行指导：

找到刚添加的"Local Ollama"模型
点击对应的"Test Connection"按钮
等待连接测试完成
观察测试结果显示

预期结果：

测试连接按钮响应正常
显示连接测试进行中的状态
连接测试成功完成
显示成功的连接结果

验证点：

测试连接按钮功能正常
连接测试过程状态清晰
连接测试成功完成
成功结果明确显示

步骤5：启用模型

AI执行指导：

点击"Enable"按钮启用模型
等待启用操作完成
检查模型状态变化
确认模型可用状态

预期结果：

启用操作成功完成
模型状态更新为已启用
Enable按钮变为Disable按钮
模型可以在主界面选择

验证点：

启用操作成功
模型状态正确更新
按钮状态正确变化
模型在主界面可选

步骤6：验证模型在主界面可用

AI执行指导：

关闭模型管理对话框
检查主界面的模型选择器
确认新添加的模型出现在选项中
尝试选择该模型

预期结果：

主界面模型选择器包含新模型
模型名称正确显示
可以成功选择该模型
模型状态显示为可用

验证点：

新模型出现在主界面选择器中
模型名称显示正确
模型选择功能正常
模型状态显示正确

步骤7：测试模型实际功能

AI执行指导：

选择刚添加的本地模型
在提示词输入框输入简单测试内容
点击优化按钮进行实际测试
观察是否能获得真实的AI响应

测试数据：

测试提示词: "请帮我写一个简单的问候语"

预期结果：

模型选择成功
优化按钮变为可用状态
能够发送请求到本地模型
获得真实的AI响应

验证点：

模型选择成功
优化功能可用
请求发送成功
获得真实AI响应

⚠️ 常见问题检查

Ollama服务问题

Ollama服务未启动
模型未安装或下载
端口冲突或访问权限问题
API接口不兼容

模型添加问题

模型列表获取失败
网络连接问题
API URL格式错误
模型名称不正确

连接测试问题

连接超时
认证失败
模型不可用
服务响应异常

功能集成问题

模型在主界面不显示
选择模型后功能不可用
优化请求失败
响应格式错误

🤖 AI验证执行模板

// 1. 打开模型管理
browser_click(element="模型管理按钮", ref="model_management_button")
browser_snapshot()

// 2. 添加新模型
browser_click(element="Add按钮", ref="add_model_button")
browser_snapshot()

// 3. 配置Ollama模型
browser_type(element="Display Name", ref="display_name", text="Local Ollama")
browser_type(element="API URL", ref="api_url", text="http://localhost:11434/v1")
browser_click(element="获取模型列表按钮", ref="fetch_models_button")
browser_wait_for(time=3)
browser_select(element="模型选择", ref="model_select", value="qwen3:0.6b")
browser_snapshot()

// 4. 保存配置
browser_click(element="Save按钮", ref="save_button")
browser_wait_for(time=2)
browser_snapshot()

// 5. 测试连接
browser_click(element="Test Connection按钮", ref="test_connection_button")
browser_wait_for(time=5)
browser_snapshot()

// 6. 启用模型
browser_click(element="Enable按钮", ref="enable_button")
browser_wait_for(time=2)
browser_snapshot()

// 7. 验证主界面
browser_click(element="关闭按钮", ref="close_button")
browser_snapshot()

// 8. 测试实际功能
browser_click(element="模型选择器", ref="model_selector")
browser_click(element="Local Ollama", ref="local_ollama_option")
browser_type(element="提示词输入框", ref="prompt_input", text="请帮我写一个简单的问候语")
browser_click(element="优化按钮", ref="optimize_button")
browser_wait_for(time=10)
browser_snapshot()

成功标准：

能够成功添加本地Ollama模型
模型连接测试真实有效
模型在主界面正确显示和选择
能够获得真实的AI响应
整个流程无错误或异常
模型配置持久保存

📝 重要说明

为什么需要真实模型测试

功能验证: 确保应用能够与真实AI服务正常通信
集成测试: 验证从配置到使用的完整流程
性能测试: 检查实际响应时间和稳定性
错误处理: 测试各种异常情况的处理能力

本地Ollama的优势

无需API Key: 避免使用真实API密钥的安全风险
稳定可控: 本地服务不受网络波动影响
成本效益: 无需消耗付费API额度
隐私保护: 测试数据不会发送到外部服务

测试数据安全

使用本地模型避免敏感数据泄露
测试用提示词应该是无害的通用内容
不在测试中使用真实的业务数据

Source: docs/testing/ai-automation/test-scenarios/normal-flow/02b-model-add-and-test.md