有许多可用的自动化测试解决方案，但受到更多关注的一种方法是使用人工智能平台。
随着人工智能平台的力量逐渐驱动下一代应用程序，测试人员必须通过将其集成到测试实践中来利用它们，以简化耗时的任务。
理解人工智能平台
人工智能平台通过自动执行复杂的任务、解释语言和优化用户体验来增强下一代应用程序的能力。
它们通过分析大量数据、从专门的任务转向更类似于人类的理解以及实现隐私保护的实时处理来帮助做出明智的决策。人工智能平台正在通过更高效地交付下一代应用程序来改变软件开发。
人工智能平台不需要针对每种情况进行明确的逐步编码，而是使用神经网络算法从数据中学习并识别趋势、适应和改进。
现代人工智能使用历史数据进行识别和预测（预测分析），从而实现上下文感知交互。自然语言处理使应用程序能够理解、解释和生成人类语言。
计算机视觉还用于自主系统，使机器能够识别和解释图像和视频。
人工智能平台在推动下一代应用方面的作用
- 重复性任务的自动化：人工智能对软件开发的最大贡献是自动化重复性流程。手动编码需要大量时间进行测试和调试。人工智能现在可以执行这些任务，使测试人员能够专注于更复杂和更具创造性的软件开发。
- 高级软件测试：AI测试自动化解决方案可以模仿各种用户交互，识别潜在问题，并根据代码趋势预测可能出现问题的位置。此外，机器学习算法可以从过去的经验中学习，识别软件中的高风险区域，并专注于验证它们。
- 个性化开发经验：AI还试图提供更加量身定制的开发环境。集成开发环境 (IDE) 变得越来越复杂，为测试人员提供有关其代码应如何表现和使用的定制建议。
- 增强的代码优化：人工智能在优化代码方面更加成功，因为它可以自动建议升级。新应用程序必须在所有硬件和平台上完美运行。人工智能工具可以突出应用程序性能，识别需要改进的领域、冗余代码和应用程序的薄弱部分。
- DevOps 和 CI/CD 部署：人工智能工具可以监控代码更改、运行自动化测试并加速软件开发，而无需人工干预。这有助于快速发布周期并实现一致、可重复的软件发布。为了节省时间和资源，AI 还可以自动化 CI/CD 管道，并确定在修订之前应运行哪些测试。
- 用于脚本理解和生成的 NLP：自然语言处理 (NLP) 技术正在彻底改变软件开发。 NLP 使开发人员能够通过解释和翻译人类语言自然地创建脚本。开发人员可以简单地用自然语言提供他们需要的功能，基于人工智能的工具将生成所需的脚本。
- 人工智能驱动的测试协作：通过促进开发人员之间的沟通、自动化任务管理以及支持通讯测试为了验证团队和应用程序之间的交互，人工智能可以促进团队合作。这些功能可帮助团队尽早识别与通信相关的问题，并改善整个软件开发生命周期的协作。
- 漏洞和安全评估：软件安全是人工智能的另一种用途。人工智能可以分析大型数据集，以识别攻击者可能利用的代码缺陷。为了在潜在的安全缺陷成为问题之前识别它们，可以根据安全漏洞的历史模式对机器学习模型进行训练。 这就是自动化的地方人工智能代码审查事实证明，它很有价值，可以实时标记有风险的模式，以便开发人员可以在投入生产之前修复它们。
- 遗留系统和软件维护中的人工智能：几乎所有代码更改和过时技术系统的优化都可以自动化。因此，在现代技术世界中，人工智能会自动识别当前的代码模式，并且可以在最少的人工干预下进行简化或调整。这将遗留系统转变为新系统。
有效实施人工智能平台的技巧
现在让我们重点关注一些有用的建议，以帮助测试人员每天充分利用人工智能测试工具。这些例程可以让 QA 团队专注于真正重要的事情，保持设置可靠，并使结果可接受。
- 优先考虑数据质量 -大量不一致或不完整的数据所提供的结果比干净、多样化的测试数据要糟糕得多。
- 明确定义目标：确保利益相关者了解哪些领域仍然需要人类测试人员，哪些领域可以通过人工智能测试工具来处理。这可以消除抵制和不满。
- 使用混合策略：探索、适应和扩展是人工智能工具在测试中擅长的领域。要获得可靠、注重合规性的流程，请选择传统自动化。
- 跟踪程序：记录决策标准、模型选择和数据源。这增加了开放性并有利于新测试人员的入职。
- 发展新能力：投资培训团队有效使用人工智能测试工具。在团队有信心之前，如有必要，请引入专业人员或与专家合作。需要专业技能而不承诺雇用全职员工的组织也可以探索部分服务来接触经验丰富的专业人员。
- 自定义通知和警报：S设置适当的警报，以便关键问题得到及时关注，而不会被不必要的通知淹没。
- 维护动态覆盖范围：定期审查人工智能工具关注的领域在。随着应用程序的扩展和新威胁的出现，请更新其范围。
- 让结果可见：要有效显示 AI 测试结果，请使用仪表板和可视化工具。开发人员可以更轻松地根据结果采取行动。
- 寻找经验丰富的领导者：评估最有效的人工智能软件测试工具是否适合该行业和特定应用。探索竞争对手的测试分析和基准。
推动下一代应用的顶级人工智能平台
这些领先的人工智能平台和解决方案来自Agentic人工智能开发公司使开发人员能够利用机器学习、自然语言处理和自动化来创建高级应用程序。
使用人工智能技术的开发人员和工程师经常转向人工智能求职平台来寻找与其构建智能系统专业知识相匹配的机会。它们促进可扩展的智能解决方案，适应用户需求和不断变化的数据模式。
TestMu AI 的 KaneAI
TestMu AI 的 KaneAI 是 GenAI 原生测试代理，旨在帮助团队使用自然语言创建、管理和改进测试。它支持高速质量工程工作流程，并与用于端到端测试管理的规划、执行、编排和分析工具集成。
该平台还包括人工智能驱动的测试用例管理工具，例如人工智能测试管理器，它简化了手动和自动测试的规划、设计、执行和报告。
使用 KaneAI，团队可以通过自然语言指令生成、管理和调试测试，从而显着减少对深入编码专业知识的需求。从高层目标来看，它可以创建可导出到主要编程语言和框架的全面测试场景。
特点：
- 该平台的人工智能驱动的分析和测试智能支持主动错误修复，可以识别不稳定的测试，预测错误趋势，并为数据驱动的决策提供可操作的见解。
- 开发用于评估其他人工智能代理（例如聊天机器人和语音助手）的功能，满足开发人工智能驱动的应用程序的质量保证需求。
- TestMu AI（以前称为 LambdaTest）通过在云中运行，大大降低了基础设施成本和维护开销，从而消除了组织维护大型物理设备实验室的需要。
- 为了使调试更容易并实现远程团队沟通，该平台内置了开发人员工具、视频录制和屏幕截图。
铜铝
全球主要的企业级人工智能测试平台 CodiumAI 使测试人员能够以更少的体力劳动开发测试用例。它可以在真实的浏览器和设备上运行测试，以简单的语言或直接在编辑器中构建和改进它们，并安全地部署到私有云或本地基础设施，同时保持完全控制。其自我修复能力使测试人员能够快速更新测试脚本并实时检测UI变化。他们通过确保每个操作在执行前都经过团队验证，让测试人员在每个阶段都处于控制之中。
特征：
- 工作流程可以手动更新，也可以使用编辑器或聊天界面通过人工智能进行更新。
- 使用自然语言聊天或编辑器手动优化步骤。
- 使用执行日志和屏幕截图在真实的浏览器和设备上运行测试。
- 与内部数据库集成，以安全地参数化测试数据并加密敏感数据。
大师级质量检查
Virtuoso QA 是最强大的人工智能驱动的无代码测试自动化平台，用于回归、功能和可视化测试。 Virtuoso 为需要速度而又不影响可靠性的企业团队集成了智能测试执行、自我修复自动化和自然语言测试创建。
特点：
- 要分析电子表格、CSV 文件或 JSON 文件中的数据，请在安全的环境中编写和执行代码。
- 用于创建自然语言测试的真实世界无代码界面
- 自动适应 UI 修改的自我修复自动化
- 实时创作在创建测试时提供即时反馈。
- 在云基础设施上跨设备和浏览器执行
双子座
Gemini 是用于开发创新应用的下一代人工智能平台。它也是 Google 开发的大型语言模型 (LLM) 的名称。它可以识别和处理文本、代码、图片和音频中的命令。它是多式联运模型的集合。这些模型可以解释和处理文本、代码、图片、音频和视频。这是人工智能创新的基础。
特点
- 帮助仔细检查 Google 回复，提高准确性。
- 提供使用“Gems”创建定制代理的能力，以进行高影响力的活动和定制。
- 直观的用户界面，简单且易于导航
- 与 Claude 和 GPT 等系统集成，以进行进一步深入的分析
克劳德
Claude 是一个基于 Web 的测试自动化平台，具有 Web、移动和 API 测试功能。该平台可以了解应用程序上下文、用户故事和工作流程，并实时生成、修改和执行测试用例。它包括大量的移动模拟器、模拟器和用于实时测试的真实设备。
特征
- 保留用户偏好和上下文以获得定制体验。
- 上传图片或文档，将目标转化为交互式视觉工件。
- 在并排的“画布”视图中分析困难的主题或重写代码，以消除无休止地滚动聊天历史记录。
- 同时处理大量查询，非常适合大型企业。
综合
Synthesia 是一个 AI 测试平台，用于使用机器学习和自然语言处理创建和维护测试。 Synthesia 是领先的人工智能平台，因为它为复杂查询提供基于网络的实时查询解决方案。它是一种流行的测试工具，用于人工智能驱动的软件监控和可视化用户界面测试。它提供应用程序可视化管理，可自动执行 Web 和本机移动应用程序的可视化测试。 AVM 帮助测试人员确保应用程序在浏览器、设备和屏幕尺寸上的外观和功能相同。
特征
- 要提高效率，请与 JIRA 和 Intercom 集成或连接到 Google Workspace。
- 准确压缩报告、会议记录和冗长信息。
- 支持多种语言，适应全球用户。
- 将连接器添加到管道，控制测试运行的方式和时间，并使自动化与堆栈保持一致。
- 利用私有云或本地支持进行安全部署，同时保留代码和逻辑的完整所有权。
结论
总之，人工智能驱动的平台正在彻底改变软件测试。它们有助于更快、更有效的测试。
这种新技术通过自动化和智能模式识别来发现错误。因此，由此获得的软件通常是更优秀的。在软件开发和维护中，人工智能有助于节省时间和资源。驱动下一代应用的人工智能平台是必然的发展，而不是趋势。
在快速进步的推动下，人工智能无疑将成为未来软件开发中更具活力的利益相关者，使其成为质量保证和组织都感兴趣的阶段。
