陈军点评|孙淑娟近年来，自动化测试经历了大迭代。它在很大程度上帮助QA团队减少人为错误的可能性。虽然有很多工具可以用于自动化测试，但是合适的工具一直是自动化测试成败的关键。同时，随着人工智能、机器学习和神经网络在各个领域的广泛应用，人工智能的自动化测试也需要使用合适的工具来承担重复性任务，从而节省项目团队的宝贵时间，执行更多复杂且任务关键。下面，我将与大家深入探讨面向未来的AI自动化测试工具。什么是人工智能(AI)自动化测试？人工智能自动化测试是指现有的软件自动化测试工具利用人工智能和机器学习来产生改进的结果，并消除自动化测试面临的各种常见挑战。AI自动化测试虽然可以帮助加快产品生命周期，增加组织收益，但仍处于起步阶段，需要不断完善，以满足不同场景下特定且独立的自动化测试需求。人工智能如何辅助自动化测试？通常，测试人员需要维护和修改数以千计的测试用例。AI自动化测试工具可以在提供透明度的基础上，通过处理重复性任务、生成决策所需的相关数据，以及在开发生命周期的早期阶段检测和纠正发现的问题，来平滑地加速自动化测试的进程。过程。同时，人工智能还有助于维护自动化测试套件，简化单元、UI和API测试。因此，我们可以总结出以下特点：AI测试工具可以及早发现并修复错误。对于应用中需要改动的地方，AI会利用其智能技术动态修改脚本，减轻测试人员维护测试用例的任务。人工智能自动化工具有助于提高流程的效率和透明度。这些工具还以更高的准确性和速度提高了测试输出的质量。总的来说，人工智能将通过提前生成相关数据来做出决策、检测和纠正错误，从而帮助授权、执行和维护自动化测试，并提高QA流程的效率。人工智能在软件自动化测试中的优势AI可以通过放大机制提高测试能力范围，改变测试设备的工作模式。与传统方法相比，面向人工智能的自动化测试可以像人类一样学习、适应、执行、改进和解决各种复杂问题，而无需过多的人为干预。AI在提高测试效率和克服自动化测试挑战方面带来的变化具有变革性。它们主要针对以下痛点：专业知识的局限性过去，一些开源工具和不当的自动化测试工具往往需要测试人员具备中等或更高的测试技能，才能创建自动化测试套件。但事实上，并不是每个测试人员都具备项目所需的编程技能和背景知识。持续维护自动化测试套件必须定期更新其对应产品的补丁和新功能。即使使用先进的自动化测试工具，持续维护也是不可避免的。例如：重构测试用例是一个常见的UI自动化挑战。在创建和测试几天后，它们需要定期维护以保持合适。测试报告许多自动化测试工具要么不提供报告功能（毕竟大多数都是开源的），要么提供的信息较少，没有全面的洞察力。如果您想添加额外的报告功能，您将需要进行自定义编程或使用外部插件。可扩展性随着自动化测试套件数量的增长，自动化框架需要支持大量的测试，并能够以并行的方式快速提供测试结果。此外，为了顺利执行测试，我们还需要对测试进行优先级排序，以便它们可以在不同的设备和配置上执行。可见，要能够满足上述需求，选择一款合适的自动化测试工具是极具挑战性的。因此，我们思考AI能否给予适当的帮助。面向未来的AI自动化测试工具在QA团队决定选择何种AI自动化测试工具之前，他们需要了解这些工具通常可以实现什么。在这里，我为大家总结如下：可以进行预测性自愈。也就是说，随着应用程序的迭代，测试套件会自动更新。执行智能漏洞搜索(BugHunting)。即通过AI驱动的测试机制智能地发现错误。此机制会抓取整个应用程序、检测问题并修复它们。通过应用预测性自动缩放和连续适应度函数来增强应用程序的稳健性。不仅仅是纯粹的自动化测试，它还可以自动化各种端到端测试的业务流程和工作流。以下是QA团队应该关注的AI自动化工具：Applitools是一个值得信赖的AI自动化工具，用于可视化UI测试和监控。作为唯一由视觉人工智能(VisualAI)提供支持的工具，它允许机器模仿人眼和大脑，提供识别功能和各种回归。它的ApplitoolEyes工具仅用一行代码就可以分析应用程序的整个屏幕。它利用人工智能和机器学习进行测试维护。它的比较算法可以确定应用程序中的更改是有意还是错误。它减少了编写和学习新测试以及通过与现有测试顺利集成来扩展现有测试的步骤。Testim.ioTestim是一种端到端的AI测试工具，可用于编写、执行和维护自动化测试，并通过并行运行多个测试来缩短从测试创建到执行的时间。它的优势主要体现在功能测试和UI测试上。它克服了由于频繁更改和发布而导致的UI构建缓慢和不稳定等测试问题。它的智能定位器检测应用程序的变化并按需运行自动化测试。通过与CI/CD工具的无缝集成，它提供详细的错误报告并对失败的测试进行根本原因分析，以便快速采取补救措施。Mabl作为领先的AI自动化测试工具，旨在跨CI/CD创建和运行测试。Mabl的GoogleChrome扩展可以帮助开发人员创建无脚本测试以及在Firefox上创建和运行测试。它是一种基于云的工具，具有自我修复和可视化测试功能。Mabl使用机器学习算法来检测代码中的问题或威胁并改进测试执行。ParasoftSOAtest是一个集成API和Web服务的AI自动化工具，提供各种端到端功能，包括：API测试、WebUI集成、移动测试、负载测试、性能和API安全测试。其直观的界面可针对关键问题自动执行广泛的API、负载、性能和安全相关测试。它通过提供对变更及其影响的持续分析来简化测试的维护任务。其测试技术为进一步建模、屏蔽和生成额外数据提供了真实的测试数据。多通道测试的执行可以直接在浏览器中轻松协调以进行连续测试。TestProject是一款AI测试工具，通过减少测试设置、维护、对接服务器和驱动程序的麻烦，简化测试工作。它具有内置自动助手、AI自我修复和自适应等待等功能。它配备了与开源SDK-SeleniumAPI兼容的AI免代码测试记录器。它还附带一个额外的库、特殊测试报告、仪表板以及与CI/CD管道的集成。作为基于云的无代码AI自动化测试工具，AccelQ专注于自动化WebUI、API、桌面和移动平台。它具有自然的英语编程、智能元素浏览器、自动测试生成和自我修复功能。它与流行的DevOps工具链很好地集成，以提供完整QA生命周期的统一视图。它为开发测试场景提供预测和路径分析（PredictiveandPathanalysis），最大化测试覆盖模型UI和数据流。其中，开源对齐是该工具的另一个显着特点。Functionize工具属于AI测试工具的声明性类别。作为基于云的自动化测试工具，它使用机器学习和人工智能来创建、验证和维护测试。其AI驱动的智能代理可以快速创建测试并使用自然语言处理基于英语的流程。其SmartFix功能可以轻松检测UI更改和测试失败。TestCraft这是一个用于AI驱动的回归和持续自动化测试的测试工具。它使用机器学习算法在应用程序更改期间正确识别各种Web元素。它使测试人员能够直观地创建基于Selenium的自动化测试，并在多个浏览器和平台上运行这些测试。其On-the-Fly模式支持在测试场景之外创建测试模型，从而更容易重用测试步骤。具有一定的自愈能力。总结今天，人工智能已经进入了软件测试领域。各种AI测试工具已经具备了传统自动化测试无法覆盖的机器学习和深度学习能力。虽然它们还不能完全取代手动测试，但它们可以补充和加速现有的自动化测试要求和流程。译者介绍51CTO社区编辑JulianChen。他在实施IT项目方面拥有超过十年的经验。善于控制内外部资源和风险。他专注于传播网络和信息安全方面的知识和经验。翻译等形式分享前沿技术和新知识；经常在线上和线下开展信息安全培训和讲座。原标题：TopPowerfulAITestAutomationToolsfortheFuture，作者：PriyankaCharakuseravatar
