一种基于记忆植入的大模型驱动跨应用功能测试方法及系统

本发明属于移动应用中的跨应用功能自动化测试领域，涉及一种基于记忆植入的大模型驱动跨应用功能测试方法及系统。该方法包括：构建跨应用功能知识库，用于存储和组织历史跨App任务的完整信息；从跨应用功能知识库中检索与当前测试任务最相似的历史路径，将其重构为符合大语言模型自然交互习惯的对话记忆格式，并植入大语言模型；根据植入的对话记忆格式，利用大语言模型动态生成与任务语义匹配的测试路径，并结合局部状态感知机制实现全过程的测试状态监控与反馈修正。本发明通过构建跨应用功能知识库，并设计“全局+局部”记忆植入机制，使模型具备长期记忆能力和实时状态感知能力，从而在复杂场景中也能稳健运行，能够高效完成测试任务。