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以下是你必須了解的十大最佳AI自動化測試工具。這份AI質量保證工具清單是基于我們高級QA——Inna Kharytynych的專業經驗。

1. Testim

Testim是最受歡迎的AI測試工具之一。它使用AI優化測試場景，可以記錄和重放測試場景，然后分析結果數據以自動優化和改進測試。

Testim通過AI算法識別并消除測試中多余和不必要的步驟，并在應用程序發生變化時自動更新測試。使用記錄功能，你可以在應用程序中執行不同步驟，Testim會自動生成相應的測試場景。

這對沒有編程技能的測試人員尤其有用，因為他們可以輕松創建和更新測試而無需編寫代碼。Testim還可以輕松與Jira等流行的開發工具集成。

2. TestCraft

TestCraft是一個可以在Google Chrome商店找到的測試自動化擴展。它無縫地將手動測試人員整合到DevOps工作流中，提高了測試團隊的整體生產力。

TestCraft由GPT-4驅動，其主要優勢是無代碼的方法，使沒有編程技能的測試人員也可以創建和維護測試。用戶可以通過拖放和連接預定義的動作塊來使用可視化編輯器創建測試場景。

TestCraft的AI算法會自動優化和調整測試，使其能夠跨平臺和瀏覽器工作，大大簡化和加快了測試場景的創建和維護。

3. Playwright

Playwright是一個由微軟開發的NodeJS庫，提供了一個API用于不同的瀏覽器（Chromium、Firefox和WebKit）的測試自動化。Playwright的主要優勢是它與瀏覽器的緊密集成，以及與Selenium相比，它能與瀏覽器進行更深層次的交互。

Playwright模擬現實世界的用戶交互，為應用程序的功能提供全面視角。對于希望評估網站瀏覽器兼容性并具備編程技能的人來說，這是一個高度推薦的工具。

Playwright瀏覽器擴展還提供了方便的代碼片段，使你可以通過復制粘貼輕松創建自動化測試。

4. Functionize

Functionize平臺利用機器學習（ML）自動化測試和預測缺陷。它允許你基于準確的數據創建測試場景并分析測試結果。

其使命是簡化通常復雜的軟件測試過程。Functionize致力于通過可擴展的基于云的測試來改善測試創建、消除不一致性和加快發布周期。

這款解決方案幫助企業團隊消除傳統測試腳本、減少測試維護并最小化對大量質量保證資源的需求。Functionize是QA專家的強大工具。

5. Mabl

Mabl可以從電子郵件和PDF內容生成測試，并在測試過程中隨著應用程序UI的變化進行調整。其基于AI的截圖比較功能嘗試模擬現實生活中的視覺UI測試，以幫助檢測不需要的UI變化。

Mabl允許QA專家更新和調試測試而不影響主版本。API端點可以用于運行Mabl測試，并且有插件支持包括GitHub、Bitbucket Pipelines和Azure Pipelines在內的CI/CD平臺。Mabl還提供了確定測試覆蓋應用程序效果的度量指標，根據頁面上的統計數據和交互元素識別漏洞。

6. Dynatrace

Dynatrace是一款性能監控工具，利用AI自動分析問題，幫助追蹤性能問題的影響并主動優化應用程序。Dynatrace的主要任務是診斷問題，然后將這些數據傳遞給承包商以修復錯誤。

Dynatrace全天候工作，報告應用軟件中的所有異常，包括內部和外部服務的延遲、設置中的錯誤、代碼錯誤等。

7. Micro Focus Fortify

Micro Focus Fortify產品提供無與倫比的靜態和動態應用測試，以及最先進的應用安全監控和保護技術。無論是本地部署還是作為服務，Fortify解決方案都提供靈活、可擴展的應用安全解決方案，以滿足現代IT部門不斷變化的需求。

Fortify的安全測試幫助快速識別應用程序中的風險，無論是內部開發還是從供應商獲得的應用程序。

8. Rapid7

Rapid7是漏洞管理和滲透測試解決方案的領導者。它幫助你全面了解信息基礎設施的安全性。與傳統的漏洞評估或事件管理不同，Rapid7提供了對虛擬、移動、私有和公共云網絡的安全可見性。

Rapid7 Nexpose可以與Rapid7 Metasploit集成，全面評估組織IT基礎設施中的安全風險。利用所有Rapid7功能與AI應用測試最佳實踐相結合，可以顯著優化QA流程。

9. ACCELQ

ACCELQ是一款自動化測試編寫、規劃和執行的AI工具，適用于UI、移動、API和桌面程序測試，覆蓋整個QA領域。

ACCELQ通過其基于云的AI驅動平臺革新了測試自動化，不需要編寫代碼。提供跨各種渠道的無縫集成，包括Web、Mobile、API、Desktop和Backend，ACCELQ的統一解決方案簡化了整個技術棧的自動化。

10. Sauce Labs

Sauce Labs提供了一個云端測試平臺，支持Web和移動應用的功能測試。通過真實設備和并行執行測試，結合移動應用測試最佳實踐，效果顯著。

Sauce Labs重新定義了測試領域，通過提供低代碼自動化Web測試服務，使QA測試人員達到資深自動化工程師的生產力水平。AI驅動的系統幫助簡化測試套件的創建、組合和自動化，適用于編程經驗有限的人。

如何選擇合適的AI工具

第一步：確定AI QA工具的需求

你需要明確AI測試工具的具體需求，記錄下來，然后交給團隊和管理層審核。

例如，AI QA工具的需求可能如下：

• 工具應自動生成測試用例。
• 工具應自動執行測試用例。
• 工具應生成所需格式的測試結果。
• 測試人員應能夠選擇要執行的測試用例并提供數據集。
• 工具應能夠驗證和評估測試結果。

第二步：評估AI測試自動化工具及其供應商

確定QA工具需求后，應采取以下步驟：

• 分析市場上目前可用的商業和開源項目，符合需求。
• 制定AI測試工具的首選列表。
• 評估提供首選列表中解決方案的供應商水平（聲譽、支持水平、工具更新頻率等）。
• 在測試期間使用所選的AI測試工具并在實踐中進行評估。

第三步：評估成本和收益

為了確定AI QA測試工具的有用性，需要權衡實施它的成本和收益。例如，如果一種工具可以將測試過程加速兩倍，但其成本比當前執行這些流程的手動測試人員的薪水高出50%，則需要考慮其他AI測試工具，包括定制工具。

第四步：做出最終決定

在你找到的所有AI測試工具中做出最終決定時，你應該擁有以下內容：

• 關于工具的完整信息，包括其優缺點。
• 成本和收益的平衡。
• 即使在詳細研究了AI測試工具描述和供應商信息后，也需要在實際工作中試用該系統。在做決定時，必須考慮QA團隊的意見。

總結

使用人工智能進行應用測試是一種新的有前景的方法，它可以減少測試準備和執行的時間，提高軟件質量，并預測可能的問題。利用本文描述的AI測試自動化工具，在測試過程中應用AI以改進工作。