小红书用Coding Agent构造跨域端到端测试数据

小红书团队放弃「把接口封装为 MCP 由 AI 编排」的主流思路，选择让 Agent 直接感知业务接口、自主调用：整体为一个核心大脑（Coding Agent）配四个工具——知识库查询（get-knowledge，理解业务规则与跨域依赖）、脚本管理（script-mgr，执行前 RAG 检索历史脚本、命中即秒级复用，执行后生成新脚本入库的双向通道）、工具列表查询（list-tools）、工具执行（exec-skill，跨越 SIT/BETA 等多套环境真正发起调用）。 思考模式为 Plan-and-Execute（宏观读知识库、从最终目标逆向推导完整依赖链生成有序 TODO List）与 ReAct（微观推理→行动→观察→再推理，接口未通换参重试、依赖缺失回退修正计划）混合。针对端到端测试跨域（一笔订单横跨 5 个以上业务域、同一术语各域含义不同）、长链路、组合爆炸三大难点，落地三个关键设计：意图三元组拆解 + 迭代式逆向推导（加载/能力预检/深度依赖构建，不支持则提前终止）+ 知识库按业务线与子域渐进式加载（明确否决 RAG 用于规划阶段，理由是召回错误片段会导致计划偏差且无法中途纠正）+ Debug-first（先由 Agent 通过 CLI 探接口确认必填字段与有效枚举，再写脚本）。 数据构造作为前置依赖率先落地，已接入内部研发助手平台，用户可在 IDE 插件与 Web 端用自然语言下达指令。