面向多平台任务型聊天机器人的数据变异测试

聊天机器人（也称为对话代理）已广泛普及，为众多领域提供服务。不同于通用聊天机器人，任务型聊天机器人是为优先完成其所处理领域任务（如航班预订）而设计的软件。鉴于聊天机器人的日益流行，能够生成完整对话作为测试用例的测试技术已涌现。然而，对任务型聊天机器人实现的所有可能对话情境进行彻底测试仍具有挑战性，可能导致潜在的错误行为不被发现。为此，我们提出了 MUTABOT，一种用于注入对话中故障并产生故障聊天机器人（以模拟可能影响对话方面的缺陷）的变异测试方法。本文介绍了将 MUTABOT 扩展到多个平台（Dialogflow 和 Rasa）的工作，并展示了变异测试如何用于揭示由 Botium 等最新测试生成器生成的测试套件中的弱点。