面向未来的AI自动化测试工具译文

翻译者

孙淑娟

最近几年来，自动化测试中发生了重大的迭代它有助于QA团队在很大程度上减少人为错误的可能性目前有很多工具可以用于自动化测试，但是合适的工具始终是自动化测试成败的关键同时，伴随着人工智能，机器学习和神经网络在各个领域的广泛应用，针对人工智能的自动化测试也需要通过合适的工具来承担重复性的工作，从而节省项目团队的宝贵时间，执行更加复杂和关键的任务接下来，我将和大家讨论面向未来的AI自动化测试工具

什么是人工智能的自动化测试。

自动化测试是指现有的软件自动化测试工具使用人工智能和机器学习来生成改进的结果，并消除自动化测试面临的常见挑战。

虽然AI自动化测试可以帮助加快产品生命周期，增加组织的收入，但它仍处于初级阶段，需要不断改进，以满足不同场景下特定和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成千上万的测试用例AI测试工具可以处理重复性任务，生成决策所需的相关数据，并检测和纠正开发生命周期早期发现的问题，在提供透明性的基础上，平稳地加速自动化测试的进程同时，AI还有助于维护自动化测试套件，简化单元，ui和API的测试

人工智能测试工具可以在早期检测并修复错误对于应用中需要修改的地方，AI会利用其智能技术动态修改脚本，从而减少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种工具还能以更高的精度和速度提高测试的输出质量

一般来说，AI可以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，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的范围，改变测试设备的工作模式与传统方法相比，面向AI的自动化测试可以像人类一样学习，适应，执行，改进和决定各种复杂问题，无需过多的人工干预AI在提高测试效率，克服自动化测试挑战方面带来的改变是革命性的

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级以上的测试技能，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相应产品的补丁和新特性即使使用先进的自动化测试工具，持续的维护也是不可避免的例如，重构测试用例是一个常见的UI自动化挑战在它们被创建和测试几天后，它们需要定期维护以确保它们的适用性

实验报告

许多自动化测试工具要么不能提供报告功能，要么提供的信息较少，并且没有全面的洞察分析如果您想添加额外的报告功能，您需要进行自定义编程或选择外部插件

膨胀性

伴随着自动化测试套件数量的不断增加，自动化框架需要支持大量的测试，并且能够快速并行地提供测试结果此外，为了成功地执行测试，我们还需要区分测试的优先级，以便在不同的设备和配置上执行测试

可见，要满足上述要求，选择合适的自动化测试工具是极具挑战性的因此，我们思考了AI能否给予适当的帮助

面向未来的人工智能自动化测试工具

在QA团队决定他们需要选择什么样的AI自动化测试工具之前，他们需要知道这样的工具通常能够达到什么样的效果。在此，我为大家总结如下:

可以执行预测性自愈也就是说，当应用程序迭代时，测试套件会自动更新执行智能缺陷捕获即通过AI驱动的测试机制，智能发现错误这种机制可以抓取整个应用程序，检测问题并修复它们通过应用预测性自动扩展和连续适应度函数，增强了应用程序的健壮性它不仅是一个简单的自动化测试，而且可以自动化执行各种端到端测试的业务流程和工作流

以下AI自动化工具值得QA团队关注:

Applitools它是一个可信的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驱动的工具，它允许机器模仿人类的眼睛和大脑，提供识别功能和各种回归它的ApplitoolEyes工具只需要一行代码就可以分析应用的整个屏幕它使用人工智能和机器学习进行测试和维护比较算法可以判断应用程序的改变是有意的还是发生了错误通过与现有测试的平滑集成，可以减少编写和学习新测试的步骤，扩展现有测试Testim.ioTestim是一个端到端的AI测试工具，可以用来编写，执行和维护自动化测试，通过并行运行多个测试来减少测试从创建到执行的时间其优势主要体现在功能测试和UI测试上它克服了UI频繁更改和发布导致的构建缓慢和不稳定的测试问题它的智能定位器可以检测应用程序中的变化，并根据需要运行自动化测试通过与CI/CD工具的无缝集成，它可以提供详细的错误报告，并对失败的测试进行根本原因分析，以便快速采取各种补救措施Mabl作为领先的人工智能自动化测试工具，旨在创建和运行跨CI/CD的测试Mabl的GoogleChrome扩展可以帮助开发人员创建无脚本测试，并在Firefox上实现测试的创建和运行它是一个基于云的工具，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，并可以提高测试的执行ParasoftSOAtest是一款集成API和Web服务的AI自动化工具，提供各种端到端的功能包括: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以自动测试与API，负载，性能和安全性相关的各种关键问题它可以提供对变更及其影响的连续分析，从而简化测试的维护任务其测试技术可以为进一步建模，屏蔽和生成附加数据提供真实的测试数据您可以直接在浏览器中轻松协调多通道测试的执行，以实现连续测试人工智能测试工具Test通过减少测试设置，维护以及对接服务器和驱动程序的麻烦，简化了测试工作配备内置自动助手，AI自修复，自适应等待它有一个支持AI的无代码测试记录器，与开源的SDK — SeleniumAPI兼容它还附带了一个附加库，特殊测试报告，仪表板，以及与CI/CD pipeline的集成AccelQ作为一款基于云的无代码AI自动化测试工具，专注于自动化WebUI，API，桌面和移动平台具有自然英文编程，智能元素浏览器，自动测试生成，自修复等功能它可以与流行的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和最大化测试覆盖模型的UI和数据流提供了预测和路径分析其中，开源比对是这个工具的另一个显著特点这个工具属于AI测试工具的声明类作为一个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，验证和维护测试其人工智能驱动的智能代理可以快速创建测试，并使用自然语言来处理基于英语的流程其SmartFix功能可以轻松检测UI变化和测试故障TestCraft是一个人工智能驱动的测试工具，用于回归和连续自动化测试它使用机器学习算法来正确识别应用程序变化过程中的各种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，并在多种浏览器和平台上运行它们它的动态模式可以在测试场景之外创建测试模型，从而更容易地实现测试步骤的重用有一定的自愈能力

如今，AI早已进入软件测试领域各种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目前还不能完全取代手工测试，但是已经可以补充和加速自动化测试的现有需求和流程

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