- AI 通过自我修复、优先级排序和基于关系的视觉测试，稳定并加速质量保证。
- 由于缺乏模型确定方法，需要多种指标和持续验证。
- 编排（Latenode）和智能虚拟化实现了数据、CI/CD 和报告的集成。
- 成熟的工具生态系统涵盖了 Web、移动、API、可访问性和测试生成。
人工智能的引入改变了软件质量保证团队的运作方式，也改变了使用人工智能模型进行系统自动化测试的方式。我们不再只是运行庞大的测试套件：而是利用数据进行优先级排序，自动修复损坏的测试，并分析在人工智能领域并非总是非黑即白的测试结果。
在领先的组织中，人工智能被用于缩短开发时间、节省精力，并在早期阶段发现难以察觉的缺陷。得益于机器学习、自然语言处理和计算机视觉等技术，现在可以生成测试用例、运行能够适应变化的自愈测试，并且无需采用传统的“像素比较”方法即可对界面进行可视化验证。
传统测试面临的挑战以及人工智能为何能够发挥作用
传统方法最大的问题之一是测试套件不稳定：你更改一个选择器，或者更改一个组件，突然间几十个脚本都会出错。这会导致维护工作增加，部署速度减慢，最终因为需要运行庞大的测试套件来覆盖细微的改动，从而延长产品上市时间。
为了解决这一漏洞，自愈框架应运而生。诸如 Healenium 之类的技术能够检测接口变化，并利用机器学习自动重建定位器。其结果是：减少了手动修补，提高了稳定性，并且套件能够适应不断变化的环境。
人工智能在预测质量分析方面也表现出色。借助能够在风险区域扩大到生产环境之前就将其标记出来的模型，团队可以优先在真正重要的区域进行测试，从而实现主动出击而非被动应对。
而就视觉测试而言，其优势显而易见：纯粹的手动方法无法扩展，像素级位图扩散又会受到令人头疼的“快照问题”的影响。现代算法比较的是关系和结构（元素的存在、相对位置），而不是精确的颜色，即使对于新闻或广告等动态内容，也能减少误报。
智能自动化：从生成案例到修复测试
当我们将机器学习和自然语言处理结合起来，自动生成并执行测试用例时，就实现了自动化测试的“超级强化” 。这不仅扩大了测试覆盖范围，加快了执行速度，还能从开发初期就发现隐藏的缺陷。
此外，自愈式测试套件使测试团队摆脱了繁琐的任务：如果属性或 DOM 层级发生变化，引擎会自动调整定位器，无需人工干预。这种自我修复机制减少了维护工作，并提高了测试套件的健壮性。
持续优化是另一大优势：人工智能引擎能够从执行过程中学习并调整策略。有效的做法会被强化，不必要的做法会被剔除，从而实现更有效的优先级排序，并更好地与业务目标保持一致。
测试机器人也发挥着重要作用，它们利用覆盖率、代码变更和测试套件状态等指标来决定每次迭代运行哪些测试。这种“智能”机制可以减少不必要的执行，并在不牺牲质量的前提下加快交付速度。
当被测系统是人工智能模型时：并非只有通过/失败两种结果。
这里有一个关键的细微差别：人工智能系统并非确定性系统。相同的输入可能产生不同的输出，因此简单的二元判断不再有效。我们需要多种指标（准确率、召回率、F1 值、偏差、时间稳定性等）来评估系统是否符合需求。
此外，模型会不断学习和适应。这就需要持续的验证：仅仅认证一个版本然后置之不理是不够的，因为模型的行为会随着新数据或环境的变化而改变。测试策略必须考虑到模型的生命周期。
视觉测试：手动、传统自动化和人工智能驱动
在人工视觉测试中，团队需要比较屏幕以找出差异。这种方法在小规模测试中有效，但考虑到浏览器、操作系统和屏幕尺寸的多种组合，大规模应用这种方法就变得不切实际了。
传统的自动扫描方式是捕获位图并逐像素比较十六进制值。它能够稳定地检测形状变化，但由于抗锯齿、字体或细微变化等原因，尤其是在处理动态内容时，容易出现“误报” 。
人工智能驱动的版本用关系和结构分析取代了像素比较。这可以区分有意为之的设计变更和实际错误，从而无需静态环境即可验证视觉意图。
在实践中，这些方法通常会结合使用。人工智能会进行初步的智能筛查，如果发现显著差异，则会进行全面的检测以确诊。
人工智能在质量保证中的主要优势和常见应用
人工智能带来智能自动化，能够比传统方法更快、更准确地处理大量数据，从而有助于早期发现和更好地覆盖。
在性能方面，它能够模拟实际工作负载，识别瓶颈并预测性能下降。在可用性方面，它能够分析交互并提出改进建议。在安全性方面，它能够利用静态分析和威胁建模来定位漏洞。
人工智能能够对风险进行优先级排序、分配资源并不断调整方法，使其成为整个测试生命周期中持续优化的杠杆。
自然语言工具和质量保证支持
语言模型和认知平台有助于记录需求、改进验收标准并加快测试编写速度。相关选项包括生成式引擎（例如基于 GPT-3 的 ChatGPT）、Azure AI 等套件中的认知服务以及BARD 等对话式助手。具体选择取决于延迟要求、成本、功能以及至关重要的数据隐私。
这种协助还有助于产品负责人与质量保证人员之间的沟通，减少歧义，规范文档，最终由人来验证。
人工智能驱动的服务虚拟化和代理测试
在集成层，集成到 Virtualize 用户界面中的基于聊天功能的助手可以根据 API 定义、请求/响应对或描述生成虚拟服务。人工智能处理复杂的配置任务、参数响应，并建议合适的默认值。
这与 API 优先的工作流程相一致，即使在真实系统不可用的情况下，也能实现更快、更好的测试。此外，Virtualize 还支持测试使用上下文协议模型 (CPM)的 AI 应用，它通过模拟和控制依赖的 CPM 服务器来验证生成式代理。
主要优势：通过自然语言或服务定义快速生成虚拟服务，并通过参数化和调整的自动化消除手动步骤。
减少测试时间和代表性工具
AI增强型测试套件能够更智能地创建、维护和运行测试，无需重写脚本即可适应用户界面变化，从而将测试时间缩短高达80%。例如，Mabl（视觉回归和性能测试）、ACELQ（无代码自愈测试）、Applitools Eyes（高级可视化测试）和Functionize（用于生成测试用例的自然语言处理测试）。
为了协调多种工具，像 Latenode 这样的平台可以自动执行重复性任务、合并数据并管理结果。这简化了 Web、移动和 API 测试，并缩短了复杂环境中的交付周期。
现实世界的场景展现了其影响：在电子商务领域，智能定位器和自愈功能减少了维护工作；在移动领域，分布式执行提高了每个设备的覆盖范围和错误检测能力；在 API 领域，生成真实场景降低了误报率并加快了集成速度；在视觉领域，人工智能区分了有意设计与错误；在跨浏览器领域，自动比较检测出了特定于浏览器的问题。
根据共同经验，通过提高生产力和加快产品上市速度，尤其是在集成到CI/CD 管道中时，对这些工具的投资可以很快收回。
使用 Latenode 进行流程编排
虽然专用工具能够出色地完成测试，但许多工作（数据、报告、集成）最好还是使用通用自动化平台来处理。Latenode 的优势就在于此，它通过 300 多个集成和一个易于使用的可视化构建器，将测试生态系统连接起来。
典型工作流程：利用 AI 生成 HTTP 案例，跨多个环境执行，集中存储，并向 Slack 或电子邮件等渠道报告；对于移动端，它从GitHub webhook开始，分析变更，生成场景，运行测试，并在 Jira 中创建工单；对于 API，它将 Postman 集合与 AI 相结合以处理边缘案例，通过 REST 执行，并实时更新仪表板。
差异化特性：无头浏览器自动化与中央数据库、多模型协调（例如，GPT-4 用于生成，Claude 用于代码分析，Gemini用于解释结果），以及与 CI/CD、测试管理和通信的广泛集成。
他们通过 200 多个项目，实现了端到端流程编排，从而将流程复杂性降低了高达 50%。此外，Latenode 还阐述了最佳实践，确保人工智能不是孤立的，而是融入到整个流程中。
正确选择：选择因素和最佳实践
关键选择因素：架构（现代 Web 与传统架构与原生移动架构）、团队专业知识（高级定制与低代码/无代码）、CI/CD集成和测试管理、总体拥有成本以及合规性和安全性需求（加密、审计、基于角色的访问控制、数据策略）。
最佳实践：从一开始就设定目标和成功指标；进行有限的试点来衡量设置和维护时间；投资于培训和变更管理；集成编排功能以涵盖数据创建、结果分析和报告；建立治理机制并定期审查套件；以及负责数据管理和测试环境。
当这些要素结合在一起时，人工智能不再是一种承诺，而是成为提高效率的真正杠杆，维护更少，覆盖范围更广，周期更灵活。
AI测试生成与优化
人工智能有助于构建被测系统的模型，并在此基础上自动生成涵盖路径和状态的测试用例。这种基于模型的生成方式依赖于图论、静态分析和自然语言处理（NLP）技术来处理需求。
对于数据，合成技术（GAN、自动编码器）可以创建逼真的数据集，而不会泄露敏感信息，非常适合负载、压力或合规性测试，例如GDPR。
在探索模式下，人工智能依靠强化学习和用户会话分析，提出故障概率较高的热点、路线和数据组合。
套件优化包括优先级排序（每次更改后运行什么）、删除冗余以及在元素或属性更改时自动修复UI 测试。
采用步骤：确定痛点最大的地方（创建、维护、覆盖范围），收集历史数据，选择工具（商业或开源软件），从小规模试点开始，衡量影响并培训团队解读结果。
人工智能驱动的测试用例生成器：概述和用途
现代测试生成器能够将需求、用户故事和真实流量转化为可执行的测试用例，并根据故障历史记录确定优先级，还能自动更新受变更影响的测试用例。文中提到的工具包括：Keploy（记录 API 调用并创建可用于 CI/CD 的测试套件和模拟环境）、Testim（具有自动修复功能的端到端测试）、Testsigma（自然语言到脚本）、Mabl（云端功能和可视化测试）、Functionize（用于自适应测试的高级模型）以及 Appvance IQ（用于大规模测试覆盖的生成式 AI）。
优势：覆盖范围更广，包括边缘案例；减少人工操作；更快地获得持续集成反馈；减少人工质量保证，节省成本；在面对变化时进行自我修复测试；以及通过从失败模式中学习来提高准确性。
典型案例：每次提交都会重新生成的回归问题、基于真实流量的 API、面对变化时的强大 UI、将需求转化为自动检查以及基于模型的负载的性能。
最佳集成实践：在每次构建时运行测试，将结果链接到问题跟踪系统，平衡生成的测试和探索性测试，并将测试工件与代码进行版本控制，以实现完全可追溯性。像 Q2BSTUDIO 这样的公司将这些解决方案集成到定制项目中，结合人工智能、安全性和云技术。
关键工具和实际项目经验
经验丰富的团队提到的平台包括：Testim利用智能定位器和 AI 驱动的生成功能加速功能和 UI 测试；Qase管理测试并将手动测试用例转换为自动化测试用例，并提供仪表板和集成；Sauce Labs提供统一的跨浏览器和真实设备测试，并结合机器学习洞察；Applitools利用“视觉 AI”增强视觉效果（包括 PDF），以进行回归测试和设计变更。
在内容和本地化方面，Spling利用高级上下文理解功能检查拼写和语法，有助于验证多种语言的消息和格式。在开源软件无障碍方面，Axe DevTools可自动执行对比度、键盘导航和标签 OCR；在业务合规方面，AccessiBe通过人工智能驱动的纠错和专家支持，协助企业遵守 WCAG/ADA/EAA 标准。
为了实现广泛的兼容性，BrowserStack添加了低代码自动化、基于 Percy 的可视化测试和测试管理功能；它还集成了自愈、自然语言到步骤转换和智能超时机制。在与应用生命周期管理 (ALM) 相连接的生成过程中，AI 测试用例生成器会在 Jira 或 Azure 中创建包含 ID、步骤和预期结果的完整测试用例。
在 API 生态系统中，Postbot（Postman）利用自然语言辅助文档编写、测试创建、可视化和调试。作为开源替代方案，TestCraft（一款浏览器扩展）可以为 Playwright、Selenium 或 Cypress 生成测试思路和脚本，并直接从浏览器检测辅助功能问题。
它们与Functionize（用于功能自动化和维护的 AI 代理）、Testers.ai（用于探索和自动发现的代理）、Momentic.ai（自愈定位器和自然语言断言）以及TestGrid （在云端、本地和混合环境中，通过CoTester AI提供 Web、移动、API、性能和物联网测试）相辅相成。
指标、采纳和人为因素
从指标来看，人工智能可节省高达 80% 的测试时间和 70% 的维护成本。共享数据显示，57% 的组织已在测试中使用人工智能，90% 的组织计划增加投资，预计到 2033 年，市场规模将达到3,4 万。与此同时，据报道，72% 的公司已在至少一项业务职能中采用了人工智能。
即便如此，陷入“完全自动化”解决方案的陷阱也是不明智的。人工智能解决方案应该扩大覆盖范围并提高效率，而不是取代人类的判断。在很多情况下，专家意见仍然至关重要，尤其是在关键领域或那些对用户体验有复杂要求的领域。
针对人工智能模型和现代软件的自动化测试依赖于智能生成和优先级排序、自愈、人工智能驱动的可视化、选择机器人、辅助虚拟化和编排。通过合理组合各种工具（从 ACELQ 到 TestGrid，从 Applitools 到 BrowserStack）、最佳实践（试点、指标、治理、数据）以及 Latenode 等工作流平台，团队可以在不失去人为控制的前提下，提高速度、减少维护工作并提升质量。
