欢迎回来！今天我们来聊点新的。这是一个新鲜的概念，甚至带点未来感。我自己也在试验它。我称之为 “LLM 理事会（Council of LLMs）”。这个新颖的想法可能会从根本上改变我们在工作和测试中头脑风暴、制定策略、生成关键想法及其优化的方式。
什么是 “LLM 理事会”？
想象一个值得信赖的顾问团，总是随时待命、保持警觉。里面有各种各样的智慧，每个成员都能提供独特的见解，帮助你解决难题。
但这个“理事会”不是由人组成的，而是由多个大型语言模型（LLMs）构成的，每个模型都有不同的强项和专长。这就是你的 LLM 理事会。
这个想法看似简单，却极具力量。
虽然听起来像是未来概念，但它根植于古老且验证有效的智慧。比如印度皇帝阿克巴大帝就有一个顾问团——“九宝大臣”（Navratnas），由九位才智之士组成，协助他处理复杂事务。如今的政府也常设专家组或顾问委员会，集合多种观点来指导领导和决策。
LLM 理事会，就是这个古老模式在数字时代的升级版。不再是学者或部长，而是 AI 模型。不必等待开会，它们随时待命。形式变了，但本质未变：集体智慧，助力深度思考。
LLM 是什么？
LLM（大型语言模型）是一种先进的人工智能，学习了海量文本数据（约 1000GB 级别）。像 ChatGPT、Gemini、Claude、Grok 等都是 LLM 的例子。你向它们输入提示（prompt），它们会处理这些信息，并生成极具人类风格的文字回应。
而“理事会”这个理念则更进一步——不再依赖单一模型的视角（因为会有局限性），而是集结多个模型组成团队，让它们同时面对同一个问题，彼此“讨论”并共同产出解决方案。这是 AI 放大的人类协作智能。
为什么需要 LLM 理事会？——现代测试人员的困境
为什么现在提出这个概念？因为它非常应景。
现实中，测试人员经常面临独自作战的情况：
- 在项目中孤军奋战；
- 团队中唯一关心质量的声音；
- 时间紧迫、压力山大；
- 真正有机会进行集体头脑风暴的机会非常少。
但我们知道一个关键事实：思考的起点质量，直接影响测试效果。
测试计划很重要；策略决定方向；我们识别出的风险塑造了行动路径。现代测试人员的成功越来越依赖思维的深度与广度，而不仅仅是编码技能。
LLM 理事会，正是一个可以随时支持你的认知增强工具，特别适合你感到孤独、卡壳或面对空白页面无从下手的时候。
LLM 理事会的潜在优势
使用一个 LLM 就能有所帮助；但组建理事会，则能带来明显的增益，尤其适用于复杂或模糊的任务场景：
- 视角多元化： 不同 LLM 模型的训练数据与架构不同，意味着它们从不同角度看待同一问题，提出多样化的建议。
- 思路更广泛： 一个模型可能偏重功能性测试，另一个可能聚焦非功能性测试（如性能或安全）。合力提供更完整的测试视图。
- 暴露盲点： 模型之间一致说明思路靠谱，分歧反而值得关注——可能提示需求模糊，或测试场景存在遗漏。
- 缓解“空白页焦虑”： 不知如何开始时，理事会可以提供初稿、结构建议和启发点，让你迅速进入状态。
如何构建并使用你的 LLM 理事会？
✅ 第一步：明确目标
清晰的目标是关键。你希望理事会帮助你做什么？目标要具体明确：
示例目标：
- “为电子商务 App 的结账流程制定高层级测试计划（在 XYZ 场景下）。”
- “识别将用户数据迁移至新数据库的潜在风险与测试类型。”
- “为 XYZ 测试主题设计一份全面的宣传单页结构与关键要点。”
目标越清晰，生成结果越有价值。
✅ 第二步：撰写详细提示语（Prompt）
这是最关键的一步，提示语就是理事会的使用说明书。越详细，结果越好。构建时请包含以下信息：
- What：你想实现什么？
示例：“我想为一个移动银行应用制定测试策略。” - How：你希望如何完成？
示例：“使用 XYZ 模型构建策略，聚焦 ABC 指标和 PQR 元素。” - 背景信息（Context/Reference）：
示例：“App 正处于测试阶段，策略需考虑功能性、可用性与性能。输出应为要点式文档。” - 约束条件（Constraints）：
示例：“假设每天只有一名测试人员可用 4 小时。目标是优先覆盖高风险区域。”
💡 专家建议： 把提示语当作“项目简报”来写，越详尽越贴近现实需求。
✅ 第三步：输入提示语给多个模型
将统一的提示语分别输入给多个你选择的 LLM，比如 ChatGPT、Gemini、Claude 等。保持一致性，方便后续比较与融合。同时可使用模型的“推理模式”或“搜索模式”，按需调用。
如需了解如何挑选模型，可参考 Rahul 的《测试人员的 AI 模型选择指南》。
✅ 第四步：收集多样输出
你将收到多个模型生成的建议文本。这些内容可能包括：
- 对你初步构想中潜在风险或盲区的识别；
- 可完善初稿的建议与素材（fieldstones）；
- 推荐使用的工具与技术；
- 操作步骤或问题解决的路径等。
✅ 第五步：你是策略师 – 汇总、分析、整合！
这是最关键的一步，必须靠你来完成。
LLMs 提供原料，你是主厨。最终策略由你打造。
- 分析： 比较各输出，找出共识与分歧，并理解其原因。
- 筛选： 选出最相关、有价值的建议。基于项目现实、优先级、资源约束来判断。忽略无关或泛泛之谈。
- 整合： 将不同模型的优点融合为一份结构合理的方案。
- 优化： 加入你的专业理解，补足遗漏内容，调整语言风格与优先级。
- 最终产出： 创建正式文档或笔记。这是你的成品，AI 只是助手，成果归你所有。
使用 LLM 理事会要注意的几点
- 数据隐私至上：
永远不要将敏感或专有项目信息输入公开模型。仅限非敏感内容的头脑风暴。 - 目的是增强而非取代：
LLM 是你的助理，不是替代者。你的人类判断和经验才是核心竞争力。 - 必须批判性思考：
始终评估 AI 建议是否适用于你的具体场景。验证、调整、质疑每一项输出。
总结
LLM 理事会，是一种全新的、动态的 AI 协作方式。它是你测试思考的伙伴，助你拓展思路，构建更有力的策略。特别适用于时间紧张、资源受限的场景。
它的真正意义不在于取代人类，而在于增强人类智慧，提升我们解决问题的能力
