面向未来的最强大的 AI 测试自动化工具

多年来，测试自动化发生了重大变化。它在很大程度上帮助 QA 团队减少了人为错误的机会。有很多工具可用于测试自动化，但确定正确的自动化测试工具一直是自动化测试计划取得成功的首要任务。人工智能、机器学习和神经网络是当今科技界讨论的热门话题。而且，即使在自动化测试领域，人工智能也不可避免地占据了一席之地。人工智能测试工具的使用已经接管了处理重复性任务的负担，节省了工作时间，使团队可以利用时间来执行更复杂和更关键的任务。它在满足日益增长的快速智能发展需求方面发挥了突出作用。尽管当前的持续测试、DevOps 和敏捷实践使软件开发流程保持在原位，但引入 AI 巧妙地释放了软件测试的真正潜力，并推动了一条通往持续测试自动化。

什么是人工智能自动化测试？
简单来说，人工智能是计算机程序或计算机像人类一样思考和学习的能力，即机器自我推理的能力——学习、修改数据并以有益的方式使用它来处理任何未来的情景。它应用推理和解决问题来自动化测试过程。

在 AI 在测试领域占有一席之地之前，它只是 AI。人工智能自动化测试意味着利用现有软件自动化测试工具中的人工智能和机器学习来生成改进的结果并消除软件自动化测试的任何常见挑战。

尽管 AI 自动化测试有助于加快产品生命周期并提高组织的收入，但它仍处于初期阶段。它需要改进才能成为满足自动化测试需求的独立解决方案。

人工智能如何帮助自动化测试？
在自动化测试中利用人工智能有助于授权、执行和维护自动化测试。人工智能自动化测试提高了 QA 流程的效率。AI 会提前生成相关数据，用于决策、检测和纠正错误。它有助于提高整体效率。它提供了透明度并加快了自动化测试过程。

测试人员通常必须维护和修改数千个测试用例。人工智能自动化测试工具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检测和纠正任何问题来非常顺利地处理所有这些。AI 还有助于维护自动化测试套件，简化单元、UI 和 API 测试。因此，简而言之：

AI 测试工具可在早期检测错误、修复错误并纠正任何错误。它有助于发现应用程序中的任何更改，并使用其智能相应地修改脚本，从而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供质量测试输出。
人工智能在软件自动化测试中的优势使用 AI 自动化测试工具克服自动化测试挑战人工智能通过扩大机器解决问题的能力范围，改变了机器的工作方式。使用人工智能，机器现在可以像人类一样学习、适应、执行、思考和决定。与传统方法不同，支持 AI 的自动化测试可以帮助解决复杂问题，无需太多干预。人工智能在提高测试效率和克服自动化测试挑战方面具有变革性。让我们谈谈一些常见的测试自动化挑战：

专业知识有限

有一些开源工具和不合适的测试自动化工具要求测试人员具备中等的测试技能才能创建自动化测试套件，但并不是每个测试人员都具有所需的编程技能的背景。

持续维护

自动化测试套件必须定期更新产品更新和新功能。即使使用进化的自动化测试工具，测试维护也是不可避免的。重构测试用例是一个常见的 UI 自动化挑战，因为一旦创建，测试只能稳定几天，并且必须定期维护。

测试报告

测试自动化框架最好具有此功能。许多测试自动化工具要么不提供报告功能（因为它们中的大多数都是开源的），要么提供的信息很少，而且没有完整的见解。如果您想添加额外的报告功能，您需要执行自定义编程或选择外部插件。

可扩展性
随着测试自动化套件的增长，自动化框架应该支持大量的测试，并并行提供快速的测试结果。此外，为了顺利执行测试，需要对测试进行优先级排序和排序以在不同的设备和配置上运行。

选择合适的 AI 自动化测试工具可以应对上述挑战。随着我们的进步，让我们更多地了解其中一些。

面向未来自动化测试的 AI 测试自动化工具
今天，有很多支持人工智能的测试自动化工具。选择适合目的的正确工具是 QA 团队获得这项新技术的额外好处的一项关键工作。

大多数人工智能自动化测试工具通常做什么？

它们执行预测性自我修复，即在应用程序发展时更新测试套件。

执行智能Bug Hunting，即通过AI驱动的测试机制智能地发现错误，该机制会爬取整个应用程序并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实现应用程序弹性最常见的是自动化执行端到端测试的业务流程和工作流，而不仅仅是测试自动化。

以下是最值得期待的人工智能自动化工具：

应用工具
用于可视化 UI 测试和监控的值得信赖的 AI 自动化工具。
它是唯一由视觉人工智能 (Visual AI) 驱动的工具，可以让机器模仿人眼和大脑来识别功能和回归。
Applitool Eyes 只需一行代码即可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。它的比较算法可以识别这些变化是有意义的还是只是错误。
它与您现有的测试顺利集成，从而消除了编写和学习新测试并扩大现有测试的步骤。

Testim 是一种端到端的 AI 测试工具，可编写、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创建-执行时间。它的重点主要是功能测试和UI测试。
它克服了通常由 UI 中的频繁更改和发布导致的缓慢创作和不稳定测试的问题。智能定位器检测应用程序中的更改以运行自动测试。它与CI/CD 工具无缝集成，提供详细的错误报告，并对失败的测试执行根本原因分析，以便快速采取补救措施。

Parasoft SOAtest
它是一个 API 和 Web 服务 AI 自动化工具，提供端到端的功能 API 测试、Web UI 集成、移动测试、负载测试、性能和 API 安全测试。
其直观的界面可自动执行 API、负载、性能和安全相关的关键问题。
它提供对更改及其影响的持续分析，从而简化了测试维护任务。
其测试数据技术为进一步建模、屏蔽和生成附加数据提供了真实的测试数据。
可以直接从浏览器轻松协调多通道测试的执行，以实现连续测试。
测试项目
这个 AI 测试工具通过消除测试设置、维护和照顾驱动程序、服务器等的麻烦来简化测试工作。
它配备了内置的自动化助手、AI 自我修复和自适应等待功能。它有一个支持人工智能的无代码测试记录器，它是与开源 SDK 兼容的 Selenium API。
它还具有附加库、非常规测试报告、仪表板以及与 CI/CD 管道的集成。
加速Q
它是一个基于云的无代码人工智能测试自动化工具。它专注于自动化 Web UI、API、桌面和移动平台。
它具有自然英语编程、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，以提供完整的 QA 生命周期的统一视图。
它为开发测试场景、最大化测试覆盖率模型 UI 和数据流提供预测和路径分析，开源对齐是该工具的其他显着特征。
功能化
它属于 AI 测试工具的声明性类别。它是一种基于云的自动化测试工具，使用机器学习和人工智能来创建、验证和维护测试。
人工智能驱动的智能代理可以快速创建测试，并使用自然语言处理来自动化基于英语的程序。
其 SmartFix 功能可轻松检测 UI 更改和测试失败。
测试工艺
另一个人工智能驱动的回归和连续测试自动化测试工具。
它使用机器学习算法，即使在应用程序更改期间也能正确识别 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。
它的 On-the-Fly 模式可以在测试场景之外创建测试模型，从而更容易重用测试步骤
它还具有自愈能力。
结论
人工智能早已进入软件测试领域。有太多的 AI 测试工具具备传统自动化测试无法涵盖的 AI 和 ML 的无数好处。除了已知的人工智能将如何改变自动化测试的未来之外，没有什么可以预测的。世界将不得不等待它稳定下来并为自动化测试问题提供更成熟的解决方案。它不能代替人工测试，但可以补充和加速现有的自动化系统。