面向未來的AI自動化測試工具-人工智慧-PHP中文網

譯者 | 陳峻

審校 | 孫淑娟

#近年來，自動化測試已經發生了重大的迭代。它在很大程度上協助QA團隊減少了人為錯誤的可能性。雖然目前有許多工具可以用於自動化測試，但合適的工具一直是自動化測試成敗與否的關鍵。同時，隨著人工智慧、機器學習和神經網路在各個領域的廣泛運用，面向人工智慧的自動化測試也需要透過合適的工具，來承擔重複性的工作，以節省專案團隊寶貴的時間，去執行更加複雜和關鍵的任務。下面，我將和您深入探討面向未來的AI自動化測試工具。

面向未來的AI自動化測試工具

什麼是人工智慧（AI）自動化測試?

AI自動化測試意味著現有的軟體自動化測試工具利用人工智慧和機器學習，來產生改進的結果，並消除自動化測試所面臨的各種常見挑戰。

儘管AI自動化測試有助於加快產品生命週期，並提高組織的營收，但是它仍處於初期階段，需要持續改進，才能滿足不同場景下具體而有獨立的自動化測試需求。

人工智慧如何協助自動化測試？

通常，測試人員需要維護和修改數千個測試案例。 AI自動化測試工具則能夠透過處理重複性的任務，產生決策所需的相關數據，以及在開發生命週期的早期階段，檢測和糾正發現的問題，在提供透明度的基礎上，順利地加快自動化測試的處理過程。同時，AI也有助於維護自動化的測試套件，簡化單元、UI和API的測試。因此，我們可以歸納出以下方面的特點：

AI測試工具可以在早期檢測和修復錯誤。對於應用程式中需要變更的地方，AI會使用其智慧化的技術，動態修改腳本，以減輕測試人員維護測試案例的各項任務。
AI自動化工具有助於提高流程的效率和透明度。
此類工具還能以更高的準確性和速度，提高測試的輸出品質。

總地來說，AI會透過事先產生相關數據，決策、偵測和修正錯誤，進而有助於授權、執行和維護自動化測試，並提高QA流程的效率。

人工智慧在軟體自動化測試中的優勢

AI能夠透過放大機制，來提升測試的能力範圍，改變測試設備的工作方式。與傳統方法想比，以AI為導向的自動化測試可以像人類一樣學習、適應、執行、改進和決斷各類複雜問題，而無需過多人工幹預。 AI在提高測試效率和克服自動化測試挑戰方面所帶來的改變是變革性的。它們主要針對的是如下痛點：

專業知識限制

過去，一些開源的工具和不當的自動化測試工具，往往要求測試人員具備中等以上測試技能，才能創建出自動化的測試套件。但事實上，並非每位測試人員都具有專案所需的程式設計技能與背景知識。

持續維護

自動化測試套件必須定期更新其對應產品的修補程式和新功能。即使是使用進階的自動化測試工具，也不可避免地需要持續維護。例如：重構測試案例是常見的UI自動化挑戰。它們在被創建並測試沒幾天后，就需要透過定期維護，來確保其適用性。

測試報告

許多自動化測試工具要么無法提供報告功能（畢竟它們中的大多數都是開源的），要么提供的資訊較少，而且沒有全面的洞見分析。如果您想要新增額外的報表功能，則需要進行自訂的程式設計、或選用外部外掛程式。

可擴展性

隨著自動化測試套件數量的增長，自動化框架需要支援大量的測試，並能夠以平行的方式快速地提供測試結果。此外，為了順利地執行測試，我們還需要對測試進行優先排序，以實現在不同的設備和配置上執行測試。

可見，要能滿足上述需求，選擇合適的自動化測試工具是極富挑戰的。因此，我們想到了AI是否能給予適當的幫助。

面向未來的AI自動化測試工具

在QA團隊確定需要選擇什麼樣的AI自動化測試工具之前，他們需要了解這類工具通常能夠達到什麼樣的效果。在此，我為您總結如下：

可以執行預測性的自我修復。即，在應用程式迭代時，自動更新測試套件。
執行智慧化的缺陷捕獲（Bug Hunting）。即，透過AI驅動的測試機制，智能地發現錯誤。該機制可以爬取整個應用程序，檢測到問題，並修復它們。
透過應用預測性自動擴展和持續適應度函數（fitness functions），來增強應用程式的穩健性。
不僅僅是單純的自動化測試，它還能夠自動化執行各種端到端測試的業務流程和工作流程。

以下是QA團隊值得關注的AI自動化工具：

Applitools

它是用於視覺化UI測試和監控的、值得信賴的AI自動化工具。
作為唯一由視覺人工智慧(Visual AI)驅動的工具，它可以讓機器模仿人眼和大腦，提供辨識功能和各種回歸。
其Applitool Eyes工具只需一行程式碼，即可分析應用程式的整個畫面。
它利用人工智慧和機器學習進行測試維護。其比較演算法可以判斷應用的變化是有意而為，還是出現了錯誤。
透過與現有的測試進行順利的集成，它能夠減少編寫和學習新測試的步驟，並擴展現有的測試。

Testim.io

Testim是一種端到端的AI測試工具，可用於編寫、執行和維護自動化測試，並透過並行執行多個測試，來減少測試從創建到執行的時間。
它的優勢主要體現在功能測試和UI測試上。
它克服了UI中由於頻繁更改和發布所導致的構建緩慢和不穩定等測試問題。
其智慧定位器可以偵測到應用程式中的更改，並按需執行自動化測試。
透過與CI/CD工具的無縫集成，它可以提供詳細的錯誤報告，並對失敗的測試執行根本性原因分析（root-cause analysis），以便快速採取各項補救措施。

Mabl

作為一種領先的AI自動化測試工具，它旨在跨CI/CD建立和執行測試。
Mabl的Google Chrome擴展，能夠幫助開發人員建立無腳本的測試，實現在Firefox上建立和執行測試。
它是一個基於雲端的工具，具有自我修復和視覺化測試的功能。
Mabl使用機器學習演算法，來偵測程式碼中的問題或威脅，並能改善測試的執行。

Parasoft SOAtest

它是一個API和Web服務整合的AI自動化工具，提供包含：API測試、WebUI整合、行動測試、負載測試、效能和API安全測試等各種端對端的功能。
其直覺的介面可自動執行各種API、負載、效能和安全相關的關鍵問題測試。
它能夠對變更及其影響提供持續分析，從而簡化測試的各項維護任務。
其測試技術能夠為進一步建模、屏蔽和產生附加數據，提供真實的測試數據。
可以直接在瀏覽器中輕鬆地協調多通道測試的執行，以實現持續測試。

TestProject

此AI測試工具透過縮減測試的設定、維護、以及對接伺服器及驅動程式等的麻煩，來簡化測試工作。
它配備了內建的自動化小幫手、AI自我修復、以及自適應等待等功能。
它附帶一個支援AI的無程式碼測試記錄器，可與開源的SDK--Selenium API相容。
它還附帶一個附加的函式庫、特殊的測試報告、儀表板、以及與CI/CD管道的整合。

AccelQ

作為一個基於雲端的無程式碼AI自動化測試工具，它專注於自動化WebUI、API、桌面和行動裝置平台。
它帶有自然英語程式設計（natural English programming）、智慧元素瀏覽器、自動測試產生、以及自我修復等功能。
它能與流行的DevOps工具鏈很好地集成，以提供完整的QA生命週期的統一性視圖。
它為開發測試場景、最大化測試覆蓋率模型的UI和資料流，提供了預測和路徑分析（Predictive and Path analysis）。其中，開源對齊是該工具的另一個顯著特徵。