人工智能测试自动化工具

引言和定义

人工智能测试自动化定义为将人工智能技术（包括机器学习和自然语言处理）应用于测试应用程序的过程。它旨在模仿人类学习，以提高测试覆盖率并独立管理各种测试程序。

现代人工智能测试自动化工具能够处理大数据，确定最可能的缺陷，甚至生成新的测试。它们应用智能算法分析数据并发现与先前活动的相似之处，因此它们在软件修改的情况下具有灵活性。这种能力使基于人工智能的测试工具比其他自动化工具更高效、更准确。

演变与历史

测试自动化始于基本脚本语言的创建。最初，测试是手动进行的。例如，测试人员手动执行测试用例并验证结果。然而，这被证明是相当不完美的，并且容易出现许多错误。

随着开发的软件变得越来越复杂，人们意识到测试必须在一定程度上实现自动化。因此，最初的测试自动化环境，如 Selenium 和 QTP，被开发出来。这些框架使用脚本来运行测试用例，因此需要大量的管理来适应各种软件开发。

随着人工智能的引入，测试自动化在行业中掀起了新一轮浪潮。Applitools、Testim 和 Functionize 等新工具的出现标志着向智能测试工具的转变，这些工具能够从测试领域学习。上述工具将人工智能算法融入测试过程，以提高测试可靠性，减少维护工作，并优化测试过程。

人工智能测试自动化工具的类型

功能测试工具

功能测试工具确保开发的软件按照技术规范正常运行。它们关注业务逻辑和主要功能方面，以确保应用程序正常工作。

主要功能和工具

• 无代码测试：大多数现代应用程序使用不需要编码的现代人工智能工具。这允许测试人员无需编写脚本即可设计测试用例，并使不了解编码的人员也能轻松进行测试。
• 智能测试创建：人工智能有助于从用户故事和应用程序的工作方式自动创建测试用例。虽然 Selenium 或 Cucumber 等工具用于自动化测试，但也有 Testim 或 Mabl 等工具可以自动创建智能测试流，而无需实际编写测试用例。
• 视觉验证：Applitools 是一种人工智能工具，它使用视觉方法并排比较应用程序的屏幕截图，以识别差异并确认用户界面元素在不同设备和操作系统上的正确性。

回归测试工具

回归测试工具确保新的代码更改不会损害软件的先前功能。

主要功能和工具

• 自动化回归套件：一种人工智能方法，可以选择应用程序中已修改的部分，也可以更新回归测试套件。
• 自修复测试：某些工具可以对应用程序进行分析，并在此过程中根据对应用程序的修改来修改测试脚本。这有助于最大限度地降低维护成本，因为它保证了回归测试的长期有效性。
• 变更影响分析：其他工具，例如 Functionize，利用人工智能来估计变更后果并识别哪些特定测试最有可能揭示故障。

性能测试工具

PTT 确定软件处理不同软件的能力，重点关注其性能、速度和可靠性。

主要功能和工具

• 人工智能驱动的分析：人工智能可用于性能分析，通过识别可能导致瓶颈的模式，从而提供需要修复的领域的感知。
• 自动化负载场景：人工智能工具可以自动创建多个负载模型，并根据客户的活动进行调整，以实现应用程序的最大或最小使用。
• 实时监控：借助技术，人工智能算法还可以实时监控和分析指标，并将问题通知开发人员。

负载测试工具

负载测试工具在最大负载下对应用程序进行测试，以确保它在此类负载下不会崩溃。

主要功能和工具

• 动态用户行为模拟：人工智能算法可以创建比旧场景更真实的用户行为，从而提供准确的负载测试结果。
• 可扩展性测试：这些工具显示了应用程序成功扩展的程度以及需要做些什么来改进基础。

用户界面测试工具

通常称为用户界面测试工具用于检查应用程序的多个界面是否对各种设备、浏览器和操作系统做出正确响应。

主要功能和工具

• 人工智能视觉测试：为了保持跨平台的一致性，人工智能工具采用图像识别方法来检测合适的用户界面元素。它的用处在于能够发现手动动态测试可能无法识别的微小视觉差异。
• 跨浏览器测试：人工智能支持的工具会自动进行跨不同浏览器的测试，以确保用户界面外观和行为的一致性。
• 响应式设计验证：人工智能算法检查网站上的响应式设计功能，以确保用户界面对不同的屏幕尺寸和分辨率正确响应。

API 测试工具

API 测试工具评估某些软件组件如何通过 API 协同工作，并确认交换信息的正确性。

主要功能和工具

• 人工智能驱动的测试生成：API 规范可以输入到人工智能工具中，该工具会生成完整的 API 测试用例，几乎无需手动操作。
• 异常检测：人工智能算法可以查看和监控 API 交互，从而检测异常、安全威胁和可能的集成失败信号。
• 动态测试环境：人工智能可以模拟一种或另一种场景，这将有助于了解 API 在此或彼条件下的性能。

人工智能测试自动化工具的关键功能

无代码测试

无脚本测试是人工智能测试自动化的一项重大改进，因为它适用于没有编码技能的测试人员。此功能允许用户通过使用图形用户界面（例如拖放工具）来定义测试脚本，在不需要脚本编写的情况下。

自修复能力

人工智能测试自动化工具具有智能修复功能，可以自行诊断被测应用程序中的任何更改并自行更正测试脚本。此功能在敏捷环境中特别有用，因为应用程序经常演进；因此，当脚本反映它们时，测试不会很快过时。

人工智能驱动的测试用例生成

测试用例生成利用机器智能从用户故事、需求和先前数据生成测试用例。它通过识别人类测试人员无法检测到的测试条件来扩大测试范围，从而提高软件和测试过程的质量。

视觉测试和验证

视觉测试用于检查图形用户界面，以确保特定应用程序不会改变其外观。人工智能可以区分用户界面设计的元素并识别可能影响个人体验的差异。它还确保应用程序的设计特征和布局（特别是）保持有效。

预测分析和报告

集成人工智能的测试自动化工具依靠从测试中生成的历史数据来预测可能的问题。这种方法对团队有利，因为它允许他们找到可能失败的组件，然后在问题发生之前解决问题。此外，这些工具包括测试结果和结果描述，这有利于提高软件质量。

异常检测

这些应用程序需要异常检测来辨别程序中存在的异常。人工智能工具跟踪组织的绩效和用户活动，以识别差异并及早暴露安全漏洞。此功能确保没有关键问题进入生产，从而使应用程序更安全可靠。

流行的人工智能测试自动化工具

Testim

Testim 是一款基于人工智能的高级测试自动化工具，可帮助记录和播放测试序列。它专注于无代码自动化，并具有记录和自动脚本测试选项。

• 动态定位器：这不需要持续维护定位器，因为它会在接口更改时更新定位器。
• 自修复测试：它们可以适应应用程序中的此类更改，从而减少手动更新测试的影响。
• 测试管理作为控制测试调度、性能甚至报告的中心点。
• 集成支持：它与其他云集成/持续开发工具（如 Jenkins、GitHub 和 Slack）良好集成。
• 跨浏览器测试：这将允许在不同浏览器和设备之间进行兼容性测试。

Applitools

功能测试工具是用于测试应用程序功能的软件，而 Applitools 是一种专注于视觉测试的测试工具。它使用复杂的图像识别模型，可以比较两个图像的组件并识别差异。

• 视觉 AI：它记住了人类视觉的工作原理，并有效地识别了应用程序用户界面中的视觉变化。
• 跨平台测试：支持使用多种测试类型进行检查，例如 Web、移动和桌面应用程序。
• 基线管理：这允许测试人员管理基线图像，确保视觉测试的一致形式。
• 根本原因分析：它提供了对比的定性视图，甚至向测试人员揭示了我们甚至没有意识到的那些小问题。
• 无缝集成：与 Selenium、Cypress 和 Appium 等测试工具配合良好。

函数

Function 提供了一种多样化的测试自动化解决方案，因为它使用机器学习来自动化测试。它专注于快速、有效和稳定地部署测试。

• 自然语言处理 (NLP)允许测试人员使用易于理解的语言创建测试，使测试生成过程变得简单。
• 自修复测试：通过自动检测应用程序中的更改并更新测试以匹配更改，消除了常见的维护任务。
• 性能测试：监控和审查应用程序性能以匹配设定的标准。
• 集成能力：它与 CI/CD 工具完全兼容，这意味着它可以改进开发人员的工作流程。
• 测试管理：一种用于管理测试用例及其结果以及必要分析的基于网络的工具。

Mabl

Mabl 是一款基于云的测试自动化工具，其操作不复杂，并且重视与团队的整合。它应用人工智能和机器学习的概念单元，以更顺畅、更快速的方式增强 Web 应用程序的测试过程。

• 自修复测试：当应用程序发生更改时调整测试，以确保减少维护。
• 视觉测试：可以自动测试用户界面元素，从而保持浏览器同步。
• 测试洞察：提供精炼的数据以解释测试结果，使团队能够获取正确的知识。
• 协作工具：帮助团队成员就测试目标达成共识。

TestCraft

TestCraft 是一款无代码测试自动化工具，具有图形界面，允许技术和非技术人员使用。

• 动态定位器：通过自动调整定位器以适应应用程序增长后的新位置来减少维护。
• 实时报告：提供测试用例运行的实时结果和分析，从而实现快速问题检测。
• 并行测试执行：这允许同时运行测试，从而最大限度地缩短测试周期。
• CI/CD 集成：确实，它增强了与其他 CI/CD 解决方案的兼容性，有助于无缝开发。
• 可定制的仪表板：允许创建单独的页面以监控测试的完成情况和结果。

人工智能测试机器人

人工智能测试机器人是一款利用算法提高覆盖率和测试有效性的工具。它有助于测试和展现应用程序的行为，并有助于识别软件中的故障或缺陷。

• 预测分析：使用测试历史结果预测未来问题并管理测试方法和测试结果。
• 自适应测试：经常根据某些更改的应用程序更改测试，以保证测试覆盖率。
• 智能报告：提供更具体的报告，其中包含团队为提高软件质量而采取的行动。
• 跨平台支持：推动 Web、移动和桌面部署的应用程序测试。
• 无缝集成：与其他开发工具配合良好；这优化了它们执行的操作。

Selenium

Selenium 是最流行和最常用的开源测试自动化工具之一，以其灵活性和稳定性而闻名。前者包括对多种编程语言（如 Java、Python 和 C#）的功能。

• 跨浏览器测试：允许在不同浏览器下进行测试，从而建立兼容性。
• 测试套件管理：有助于生成和运行广泛的测试用例套件。
• 集成支持：可以与不同的开发工具和框架配合使用。
• 并行执行：它可以同时支持对程序的两个或更多版本进行测试，从而节省了本可用于测试的时间。
• 可定制测试：使测试人员能够定制开发测试，考虑到需求可能不同，这是一个非常有用的因素。

UFT (统一功能测试)

UFT 是一种广泛用于功能和回归测试的测试自动化工具。

• 关键字驱动测试：此方法允许使用关键字方法创建测试，从而使测试创建过程更容易。
• 数据驱动测试：倾向于使用多个样本案例使用不同类型的数据进行测试，以增强测试覆盖率。
• 集成能力：它似乎在 ALM 框架中运行良好，并补充了其他开发工具。
• 跨平台测试：包含网站移动和桌面应用程序的跨浏览器和跨设备测试。
• 人工智能驱动的对象识别：人工智能用于增强对象识别，从而最大限度地减少测试维护。

QMetry 自动化工作室

这是一个基于人工智能的测试自动化平台，为 Web 和移动应用程序提供软件测试解决方案。

• 无代码自动化：集成开发环境的特点是采用无代码方法，无需程序员即可构建测试。
• 智能报告：此方法更具体地剖析测试结果，以便团队可以轻松缩小范围并解决问题。
• CI/CD 集成：与 CI/CD 流程完美契合的流畅 IW，改进了开发人员的实践。
• 跨平台支持：认可跨平台测试以识别兼容性。
• 可重用测试组件：这允许定义特定对象和方法，以便您可以创建和存储可重用测试组件，从而提高测试效率。

Ranorex

Ranorex 是一款稳定的软件测试工具，广泛适用于当前市场上的 Web、桌面和移动应用程序。TestComplete 具有方便的 GUI 和工具集，可使测试自动化高效快速。

• 无代码测试创建：这具有无代码界面，这意味着您在创建测试时无需编写任何代码；它加快了过程。
• 数据驱动测试：这支持您可以从数据中运行测试，使用不同的数据来考虑所有拒绝。
• 集成能力：这些包括 Jenkins 和 Azure DevOps 等持续集成/持续部署工具，它们完善了开发过程。
• 跨平台支持：最重要的原因是确保内容与其他平台和设备兼容。
• 高级对象识别：基于对象识别，快速定位和映射用户界面元素，从而最大限度地减少测试维护。

Katalon Studio

Katalon Studio 是一款流行的测试自动化工具，提供了测试自动化所需的所有基本功能。它支持 Web、移动和 API 测试以及数据集检查，并提供一系列功能以实现高效的测试自动化。

• 关键字驱动测试：支持关键字方法创建测试，这使得被测应用程序测试的构建更容易。
• 内置报告：提供详细的书面和图形报告以及记录保存，用于跟踪测试进度和结果。
• 无缝集成：它与 Jira、Jenkins、Github 和其他工具良好结合，以提供持续测试。
• 可定制测试脚本：这允许用户根据自己的需求将自己的脚本注入测试过程。
• 测试对象库：这有助于避免测试对象散布在各处，从而提高测试管理质量。

Perfecto

Perfecto 是一种基于云的自动化测试工具，用于移动和 Web 应用程序，并用于人工智能。

• 持续测试：支持与 CI/CD 系统挂钩的重新测试。
• 真实设备测试：使您能够测试真实设备，这对于获得真实设备的感觉至关重要。
• 无脚本自动化：定义了一种易于使用的无脚本方法来创建和运行测试。
• 详细报告：提供包含测试范围、测试结果和发现的测试报告。
• 基于云的平台：这使得团队无论身在何处都能更轻松地访问测试资源，从而提高效率。

LambdaTest

LambdaTest 是一种跨浏览器测试解决方案，在云上提供服务，用户可以在众多浏览器和操作系统中执行自动化和实时交互式测试。

• 实时测试：支持在各种浏览器和设备上对应用程序进行实时测试。
• 与测试框架集成：在集成方面，它还支持各种测试框架，例如 Selenium 和 Appium 等自动化测试框架。
• 自动化屏幕截图测试：它提供应用程序的自动屏幕截图，用于跨设备的验证。
• 可扩展测试：提供灵活的测试解决方案，以满足客户在测试量方面的需求。
• CI/CD 集成：这可以轻松集成到 CI/CD 流程中，以增强每个阶段的测试过程。

结论

人工智能测试自动化工具由于其效率、可靠性和彻底性的提高，正在改变软件测试的面貌。这些工具建立在人工智能的基础上，用于执行特定的测试操作，识别问题，并尽可能在较少人为干扰的情况下适应新条件。它们通过缩短周期时间、取代例行任务、提醒可能发生的故障以及利用先前的学习来缩短上市时间并提高产品产出。这些是可靠的测试工具，随着人工智能的发展，据说它们会改进并为测试过程提供更深入的分析和解决方案。对于希望在数字环境中保持快速增长趋势的组织来说，采用人工智能测试自动化是不可避免的。