- AI 透過自我修復、優先排序和基於關係的視覺測試，穩定並加速品質保證。
- 由於缺乏模型確定方法，需要多種指標和持續驗證。
- 編排（Latenode）和智慧虛擬化實現了數據、CI/CD 和報告的整合。
- 成熟的工俱生態系統涵蓋了 Web、行動、API、可存取性和測試生成。
人工智慧的引入改變了軟體品質保證團隊的運作方式，也改變了使用人工智慧模型進行系統自動化測試的方式。我們不再只是運行龐大的測試套件：而是利用資料進行優先排序，自動修復損壞的測試，並分析在人工智慧領域並非總是非黑即白的測試結果。
在領先的組織中，人工智慧被用於縮短開發時間、節省精力，並在早期階段發現難以察覺的缺陷。由於機器學習、自然語言處理和電腦視覺等技術，現在可以產生測試案例、運行能夠適應變化的自癒測試，並且無需採用傳統的「像素比較」方法即可對介面進行可視化驗證。
傳統測試面臨的挑戰以及人工智慧為何能夠發揮作用
傳統方法最大的問題之一是測試套件不穩定：你更改一個選擇器，或更改一個元件，突然間幾十個腳本都會出錯。這會導致維護工作增加，部署速度減慢，最終因為需要運行龐大的測試套件來覆蓋細微的改動，從而延長產品上市時間。
為了解決這個漏洞，自癒框架應運而生。諸如 Healenium 之類的技術能夠偵測介面變化，並利用機器學習自動重建定位器。結果是：減少了手動修補，提高了穩定性，並且套件能夠適應不斷變化的環境。
人工智慧在預測品質分析方面也表現出色。借助能夠在風險區域擴大到生產環境之前就將其標記出來的模型，團隊可以優先在真正重要的區域進行測試，從而實現主動出擊而非被動應對。
而就視覺測試而言，其優點顯而易見：純粹的手動方法無法擴展，像素級位圖擴散又會受到令人頭痛的「快照問題」的影響。現代演算法比較的是關係和結構（元素的存在、相對位置），而不是精確的顏色，即使對於新聞或廣告等動態內容，也能減少誤報。
智慧自動化：從生成案例到修復測試
當我們將機器學習和自然語言處理結合起來，自動產生並執行測試案例時，就實現了自動化測試的「超級強化」 。這不僅擴大了測試覆蓋範圍，加快了執行速度，還能從開發初期就發現隱藏的缺陷。
此外，自癒式測試套件使測試團隊擺脫了繁瑣的任務：如果屬性或 DOM 層級發生變化，引擎會自動調整定位器，無需人工幹預。這種自我修復機制減少了維護工作，並提高了測試套件的健全性。
持續優化是另一個主要優勢：人工智慧引擎能夠從執行過程中學習並調整策略。有效的做法會被強化，不必要的做法會被剔除，從而實現更有效的優先排序，並更好地與業務目標保持一致。
測試機器人也發揮著重要作用，它們利用覆蓋率、程式碼變更和測試套件狀態等指標來決定每次迭代執行哪些測試。這種「智慧」機制可以減少不必要的執行，並在不犧牲品質的前提下加快交付速度。
當被測系統是人工智慧模型時：並非只有通過/失敗兩種結果。
這裡有一個關鍵的細微差別：人工智慧系統並非確定性系統。相同的輸入可能產生不同的輸出，因此簡單的二元判斷不再有效。我們需要多種指標（準確率、召回率、F1 值、偏差、時間穩定性等）來評估系統是否符合需求。
此外，模型會不斷學習和適應。這就需要持續的驗證：僅僅認證一個版本然後置之不理是不夠的，因為模型的行為會隨著新資料或環境的變化而改變。測試策略必須考慮到模型的生命週期。
視覺測試：手動、傳統自動化和人工智慧驅動
在人工視覺測試中，團隊需要比較螢幕以找出差異。這種方法在小規模測試中有效，但考慮到瀏覽器、作業系統和螢幕尺寸的多種組合，大規模應用這種方法就變得不切實際了。
傳統的自動掃描方式是捕捉點陣圖並逐像素比較十六進位值。它能夠穩定地檢測形狀變化，但由於抗鋸齒、字體或細微變化等原因，尤其是在處理動態內容時，容易出現「誤報」。
人工智慧驅動的版本以關係和結構分析取代了像素比較。這可以區分有意為之的設計變更和實際錯誤，從而無需靜態環境即可驗證視覺意圖。
在實踐中，這些方法通常會結合使用。人工智慧會進行初步的智慧篩檢，如果發現顯著差異，則會進行全面的檢測以確診。
人工智慧在品質保證中的主要優勢和常見應用
人工智慧帶來智慧自動化，能夠比傳統方法更快、更準確地處理大量數據，從而有助於早期發現和更好地覆蓋。
在效能方面，它能夠模擬實際工作負載，識別瓶頸並預測效能下降。在可用性方面，它能夠分析互動並提出改進建議。在安全性方面，它能夠利用靜態分析和威脅建模來定位漏洞。
人工智慧能夠對風險進行優先排序、分配資源並不斷調整方法，使其成為整個測試生命週期中持續優化的槓桿。
自然語言工具和品質保證支持
語言模型和認知平台有助於記錄需求、改善驗收標準並加快測試編寫速度。相關選項包括生成式引擎（例如基於 GPT-3 的 ChatGPT）、Azure AI 等套件中的認知服務以及BARD 等對話式助理。具體選擇取決於延遲要求、成本、功能以及至關重要的資料隱私。
這種協助也有助於產品負責人與品質保證人員之間的溝通，減少歧義，規範文檔，最終由人來驗證。
人工智慧驅動的服務虛擬化和代理測試
在整合層，整合到 Virtualize 使用者介面中的基於聊天功能的助理可以根據 API 定義、請求/回應對或描述產生虛擬服務。人工智慧處理複雜的配置任務、參數回應，並建議合適的預設值。
這與 API 優先的工作流程一致，即使在真實系統不可用的情況下，也能實現更快、更好的測試。此外，Virtualize 還支援測試使用上下文協定模型 (CPM)的 AI 應用，它透過模擬和控制依賴的 CPM 伺服器來驗證生成式代理程式。
主要優勢：透過自然語言或服務定義快速產生虛擬服務，並透過參數化和調整的自動化消除手動步驟。
減少測試時間和代表性工具
AI增強型測試套件能夠更聰明地建立、維護和運行測試，無需重寫腳本即可適應使用者介面變化，從而將測試時間縮短高達80%。例如，Mabl（視覺回歸和效能測試）、ACELQ（無程式碼自癒測試）、Applitools Eyes（高級視覺化測試）和Functionize（用於產生測試案例的自然語言處理測試）。
為了協調多種工具，像 Latenode 這樣的平台可以自動執行重複性任務、合併資料並管理結果。這簡化了 Web、行動和 API 測試，並縮短了複雜環境中的交付週期。
現實世界的場景展現了其影響：在電子商務領域，智慧定位器和自癒功能減少了維護工作；在行動領域，分散式執行提高了每個設備的覆蓋範圍和錯誤檢測能力；在 API 領域，生成真實場景降低了誤報率並加快了集成速度；在視覺領域，人工智能區分了有意設計與錯誤；在跨出了瀏覽器領域，自動比較檢測到特定瀏覽器的問題領域，自動比較檢測問題。
根據共同經驗，透過提高生產力和加快產品上市速度，尤其是在整合到CI/CD 管道中時，對這些工具的投資可以很快收回。
使用 Latenode 進行流程編排
雖然專用工具能夠出色地完成測試，但許多工作（數據、報告、整合）最好還是使用通用自動化平台來處理。 Latenode 的優勢就在於此，它透過 300 多個整合和一個易於使用的視覺化建構器，將測試生態系統連接起來。
典型工作流程：利用 AI 生成 HTTP 案例，跨多個環境執行，集中存儲，並向 Slack 或電子郵件等渠道報告；對於移動端，它從GitHub webhook開始，分析變更，生成場景，運行測試，並在 Jira 中創建工單；對於 API，它將 Postman 集合與 AI 相結合以處理邊緣案例，通過實時更新儀表板執行，並通過實時更新儀表板。
差異化特性：無頭瀏覽器自動化與中央資料庫、多模型協調（例如，GPT-4 用於生成，Claude 用於程式碼分析，Gemini用於解釋結果），以及與 CI/CD、測試管理和通訊的廣泛整合。
他們透過 200 多個項目，實現了端到端流程編排，從而將流程複雜性降低了高達 50%。此外，Latenode 還闡述了最佳實踐，確保人工智慧不是孤立的，而是融入整個流程中。
正確選擇：選擇因素和最佳實踐
關鍵選擇因素：架構（現代 Web 與傳統架構與原生行動架構）、團隊專業知識（進階客製化與低程式碼/無程式碼）、CI/CD整合和測試管理、整體擁有成本以及合規性和安全性需求（加密、稽核、基於角色的存取控制、資料策略）。
最佳實踐：從一開始就設定目標和成功指標；進行有限的試點來衡量設定和維護時間；投資於培訓和變更管理；整合編排功能以涵蓋資料建立、結果分析和報告；建立治理機制並定期審查套件；以及負責資料管理和測試環境。
當這些要素結合在一起時，人工智慧不再是一種承諾，而是成為提高效率的真正槓桿，維護更少，覆蓋範圍更廣，週期更靈活。
AI測試生成與優化
人工智慧有助於建立被測系統的模型，並在此基礎上自動產生涵蓋路徑和狀態的測試案例。這種基於模型的生成方式依賴圖論、靜態分析和自然語言處理（NLP）技術來處理需求。
對於數據，合成技術（GAN、自動編碼器）可以創建逼真的數據集，而不會洩露敏感資訊，非常適合負載、壓力或合規性測試，例如GDPR。
在探索模式下，人工智慧依賴強化學習和使用者會話分析，提出故障機率較高的熱點、路線和數據組合。
套件優化包括優先排序（每次更改後運行什麼）、刪除冗餘以及在元素或屬性更改時自動修復UI 測試。
採用步驟：確定痛點最大的地方（創建、維護、覆蓋範圍），收集歷史數據，選擇工具（商業或開源軟體），從小規模試點開始，衡量影響並培訓團隊解讀結果。
AI驅動的測試案例產生器：概述和用途
現代測試產生器能夠將需求、使用者故事和真實流量轉化為可執行的測試案例，並根據故障歷史記錄確定優先級，還能自動更新受變更影響的測試案例。文中提到的工具包括：Keploy（記錄 API 呼叫並創建可用於 CI/CD 的測試套件和模擬環境）、Testim（具有自動修復功能的端到端測試）、Testsigma（自然語言到腳本）、Mabl（雲端功能和視覺化測試）、Functionize（用於自適應測試的高級模型）以及 Appvance 來的高級模型。
優點：覆蓋範圍更廣，包括邊緣案例；減少人工操作；更快地獲得持續整合回饋；減少人工品質保證，節省成本；在面對變化時進行自我修復測試；以及透過從失敗模式中學習來提高準確性。
典型案例：每次提交都會重新產生的回歸問題、基於真實流量的 API、面對變化時的強大 UI、將需求轉換為自動檢查以及基於模型的負載的效能。
最佳整合實踐：在每次建置時執行測試，將結果連結到問題追蹤系統，平衡產生的測試和探索性測試，並將測試工件與程式碼進行版本控制，以實現完全可追溯性。像 Q2BSTUDIO 這樣的公司將這些解決方案整合到客製化專案中，結合人工智慧、安全性和雲端技術。
關鍵工具和實際專案經驗
經驗豐富的團隊提到的平台包括：Testim利用智慧定位器和 AI 驅動的生成功能加速功能和 UI 測試；Qase管理測試並將手動測試案例轉換為自動化測試案例，並提供儀表板和整合；Sauce Labs提供統一的跨瀏覽器和真實設備測試，並結合機器學習以洞察；Applitools利用「視覺 AI」增強視覺效果（包括 PDF），進行增強視覺效果（包括 PDF），進行更複雜測試和設計
在內容和本地化方面，Spling利用高級上下文理解功能檢查拼字和語法，有助於驗證多種語言的訊息和格式。在開源軟體無障礙方面，Axe DevTools可自動執行對比度、鍵盤導航和標籤 OCR；在業務合規方面，AccessiBe透過人工智慧驅動的糾錯和專家支持，協助企業遵守 WCAG/ADA/EAA 標準。
為了實現廣泛的兼容性，BrowserStack添加了低程式碼自動化、基於 Percy 的視覺化測試和測試管理功能；它還整合了自癒、自然語言到步驟轉換和智慧逾時機制。在與應用程式生命週期管理 (ALM) 連結的產生過程中，AI 測試案例產生器會在 Jira 或 Azure 中建立包含 ID、步驟和預期結果的完整測試案例。
在 API 生態系統中，Postbot（Postman）利用自然語言輔助文件編寫、測試創建、視覺化和除錯。作為開源替代方案，TestCraft（一款瀏覽器擴充功能）可以為 Playwright、Selenium 或 Cypress 產生測試思路和腳本，並直接從瀏覽器偵測輔助功能問題。
它們與Functionize（用於功能自動化和維護的 AI 代理）、Testers.ai（用於探索和自動發現的代理）、Momentic.ai（自癒定位器和自然語言斷言）以及TestGrid （在雲端、本地和混合環境中，透過CoTester AI提供 Web、行動、API、效能和物聯網測試）相輔相成。
指標、採納和人為因素
從指標來看，人工智慧可節省高達 80% 的測試時間和 70% 的維護成本。共享數據顯示，57% 的組織已在測試中使用人工智慧，90% 的組織計劃增加投資，預計到 2033 年，市場規模將達到3,4 萬人。同時，據報道，72% 的公司已在至少一項業務職能中採用了人工智慧。
即便如此，陷入「完全自動化」解決方案的陷阱也是不明智的。人工智慧解決方案應該擴大覆蓋範圍並提高效率，而不是取代人類的判斷。在許多情況下，專家意見仍然至關重要，尤其是在關鍵領域或那些對使用者體驗有複雜要求的領域。
針對人工智慧模型和現代軟體的自動化測試依賴於智慧生成和優先排序、自我修復、人工智慧驅動的視覺化、選擇機器人、輔助虛擬化和編排。透過合理組合各種工具（從 ACELQ 到 TestGrid，從 Applitools 到 BrowserStack）、最佳實踐（試點、指標、治理、資料）以及 Latenode 等工作流程平台，團隊可以在不失去人為控制的前提下，提高速度、減少維護工作並提升品質。
