2024年十大人工智能测试工具
所寫即所思｜一个阿里质量人对测试的所感所悟。
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人工智能（AI）正在变革各行各业，改变日常生活，并扩展机器的能力。2022年美国AI市场价值1037亿美元，预计到2032年将增长至约5940亿美元。AI在许多行业已是成熟技术，尤其是软件开发和测试。AI工具可以帮助QA专业人员、开发人员和创业公司老板提升工作效率和完善工作流程。
本文主要介绍市面上比较流行的AI测试工具，并附上网址，虽然大多数是收费的，但是大家有兴趣的可以试用一下，从中借鉴一些灵感，有能力的可以自己尝试着模仿开发一个。
1. ACCELQ
ACCELQ 是一个基于云的、由人工智能驱动的测试自动化和管理平台。它是一个为各种企业应用提供无代码自动化解决方案的行业平台。该平台为企业堆栈提供 Web、Mobile、API 和桌面自动化功能。ACCELQ 利用人工智能构建可持续的自动化，以实现可靠的测试执行。
特点:
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ACCELQ的分析引擎通过智能地适应未预见的应用程序变化来提高测试可靠性。其设计优先的方法确保基于AI的健壮的元素ID。
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由人工智能驱动的移动物体处理可以终结测试不稳定性。
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ACCELQ 支持自动化和基于人工智能的比对。此功能可在应用程序的用户界面发生变化时，自动进行调整和更新。
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智能视图分析器可以管理经过多次修订的应用程序测试资产。
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该平台可自动生成测试用例，以确保准确的测试覆盖范围。
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Q-Runner 能够以平稳快速的方式执行测试。
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ACCELQ的集成测试管理不仅将各种测试整合在一起，而且还与Jira和Jenkins集成，以确保持续测试交付的一致性。
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可操作性的报告从360度的功能角度提供。
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强大的自然语言编辑器可以使用英文编写测试自动化逻辑。手动测试人员只需经过最低限度的学习即可扩展测试流程。
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ACCELQ是一个可扩展且安全的平台，可满足您的企业需求。
网站链接：https://www.accelq.com//
2. Tricentis Testim
Tricentis Testim是一款基于AI的用于Web和移动应用程序的测试工具。该工具可帮助更快地编写测试，减少维护工作，并更快地发布产品。Testim可帮助快速编写设计良好且经过AI稳定处理的测试，以减少维护工作。它易于使用，可以更少的时间处理棘手的测试挑战。
特点:
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Monaco编辑器可以在测试之间共享代码，以提高测试效率。
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Testim的人工智能使用智能定位器来识别网页元素。它会自动更新测试以避免由于布局更改而导致的失败。
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该工具可以通过突出显示的截图和网络日志诊断出失败的测试。
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测试运维负责管理测试变更、组织团队并专注于测试活动。
网站链接：https://www.tricentis.com/products/test-automation-web-apps-testim
3. Katalon
Katalon是一个现代的管理平台，可以帮助团队交付高质量的数字体验。Katalon Truetest使用人工智能进行零维护回归测试，快速填补覆盖盲点。最好的人工智能就是应该被使用的人工智能，因此TrueTest可以无缝地与Katalon平台的其他部分集成。
特点:
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使用 Truetest 可以获得用户行为的准确视图。
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每个流程和边缘情况的即时回归测试。
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应用程序发生更改时，无需进行测试维护和自动更新。
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全面的测试覆盖范围，以确保与用户的实际操作相匹配。
网站链接：https://katalon.com
4. Eggplant
Eggplant采用基于模型的人工智能驱动数字孪生测试方法。它可以提高测试覆盖率、用户体验、发布速度和质量保证。全球企业信赖Eggplant，以实现大规模智能化测试。这款基于AI的自动化软件可以模拟应用程序中真实用户的行为，无需源代码。它适用于大多数安全开发环境。
特点:
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AI测试模型确保应用程序在所有浏览器、操作系统和设备上都能正常运行。
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基于模型的测试通过预测应用程序在不同条件下的行为来提升其性能和可靠性。
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通过使用Jenkins、Bamboo和GitHub集成来优化持续集成/持续部署（CI/CD）管道，可以提高测试覆盖率。
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茄子提供了实时分析功能，以便做出明智的决策。
网站链接：https://www.keysight.com/us/en/product/EG1000A/eggplant-test.html
5. TestComplete
TestComplete提供了一个智能对象库，支持超过500个控件。这些AI测试工具中的一个具有可扩展性、健壮性和易于维护测试的特点。TestComplete与工具的紧密集成提供了完整的测试周期。
特点:
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基于AI的视觉识别技术能够精确识别动态元素，从而简化测试创建和维护流程。
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高级AI视觉测试除了执行功能测试外，还可以检测网页应用程序的变化。
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TestComplete 可以将自动化测试集成到 CI 工具中，加快 DevOps 中的持续测试速度。
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通过统一的界面自动化测试报告，实现实时进度和状态更新。
网站链接：https://smartbear.com/product/testcomplete
6. Testsigma
Testsigma 提供了一套完整的持续敏捷和 DevOps 测试自动化解决方案，包括规划、开发、执行、分析和报告功能。Testsigma 是人工智能自动化测试工具之一，可以创建低维护的测试。它可以识别应用程序元素的变化并简化问题调试。即使在复杂的测试场景下，该工具也可以简化测试自动化。Testsigma 允许团队成员共享项目、测试用例和数据源。
特点:
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使用自然语言处理（NLP）轻松地以日常用语编写测试自动化脚本。
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Testsigma的自动修复功能会在更新过程中根据元素属性的变化自动调整元素定位器，以确保测试的稳定性。
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建议引擎使用人工智能诊断并为测试失败提出解决方案。它可以缩短调试时间。
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预测性缺陷识别可优先筛选需要审查的失败测试用例，从而减少被遗漏的问题。
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Testsigma 与 Azure DevOps、Jenkins 和 Bamboo 集成，用于合并代码后的持续测试。
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测试报告以截图和视频的形式呈现。
网站链接：https://testsigma.com/
7. Applitools
Applitools提供智能、尖端的应用程序测试解决方案。这个自主测试平台易于使用，为客户提供了无与伦比的商业价值。Applitools可以降低快速数字体验的测试成本和繁琐程度。它是支持测试生命周期每个阶段的人工智能测试工具之一。
特点:
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Applitools 可以与任何测试框架无缝对接，并且提供了丰富的 SDK。
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一个易于使用的录音机可以创建无需编写代码的复杂、端到端的测试。
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该平台通过在上传的URL上添加视觉AI检查点来加快测试速度。
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自愈定位器可以减少测试维护工作，并保持测试管道畅通无阻。
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只需单击一下按钮即可运行整个测试套件或单个测试。
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与 GitHub Actions 和 CircleCI 集成，开始进行测试并持续合并代码。
网站链接：https://applitools.com
8. Mabl
Mabl是一个现代、安全、云原生平台，旨在实现可扩展性。它提供了全面的软件质量解决方案，促进了效率和长期可维护性。该平台使用生成式AI来增强测试覆盖率、可靠性和维护效率。Mabl的人工智能软件测试工具始终专注于用户体验。
特点:
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Mabl的人工智能能够主动识别潜在的不稳定因素，以提升测试的稳定性。
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聚类通过跟踪回归测试的页面加载时间和运行时间来检测测试覆盖的漏洞。
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Mabl的机器学习技术能够根据环境自动优化测试执行时间，确保测试快速可靠地完成。
网站链接：https://www.mabl.com
9. TestCraft
TestCraft是由Perfecto提供的一种功能强大的基于Selenium的自动化测试解决方案。其AI/ML技术可以减少维护工作，同时支持远程工作和协作。TestCraft在速度、规模和质量之间取得平衡，以交付应用程序。这款AI测试工具支持手动和自动化测试，以交付基于Web的软件。
特点:
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该工具可用于测试诸如地理围栏、时区等Web应用的本地化功能。
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使用本地开发环境在任何平台上调试软件，节省时间并提高效率。
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基于ML的算法通过自动化检测来删除假阴性结果。
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详细的测试报告，如截图和崩溃日志等，可供参考。
网站链接：https://www.perfecto.io
10. Functionize
Functionize是业内最先进的企业级AI驱动测试平台。它适用于各种规模和技能水平的团队。该平台将人类洞察力与基于AI的技术相结合。
特点:
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该工具可根据真实用户旅程生成自主测试用例。
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TestAssist 是一个针对各种变量生成定制代码的扩展程序。该人工智能功能可以调整测试场景并简化测试用例的创建。
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越早发现错误，就越容易修复它们。将测试集成到 Azure DevOps 管道中，以便在每次构建时执行测试。
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报告将根据浏览器、设备和环境进行分段，然后通过电子邮件或链接进行共享。
网站链接：https://www.functionize.com
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