人工智能工具对软件开发的影响已开始显现。随着开发人员工作效率的提高，软件测试的必要性也在增加。幸运的是，人工智能在测试领域的应用也在不断增加，使开发团队能够在产量不断增加的情况下确保软件的稳健性和安全性。在本文中，我们将探讨 2024 年 18 大人工智能测试工具，它们有可能让您的测试流程更上一层楼。

预览：

• 为什么我们需要人工智能测试工具

• 人工智能测试工具有哪些优势？

• 2024 年 18 种最佳人工智能测试工具

• 结论

为什么我们需要人工智能测试工具？

过去几年，快节奏的发布周期、不断增加的第三方依赖性以及对应用程序接口的日益依赖，给软件测试带来了严峻的挑战。因此，45% 的软件在发布时没有经过适当的安全检查。大约 50% 的组织在 12 个月内报告了至少一起安全事故（记录于 2022 年），这就是这一趋势的表现。 现在，随着人工智能编码助手的加入，这些数字很可能会恶化，因为研究结果表明，这类编码工具产生的结果与人类同样不安全，甚至更不安全。即使人工智能编码助手随着时间的推移会变得更加安全，但产量的增加也会促使人们呼吁采用更具可扩展性的测试解决方案。幸运的是，人工智能驱动的软件测试工具可以帮助确保测试跟上这些发展的步伐。

人工智能测试工具有哪些优势？

为了遏制外部威胁，满足现代质量和安全标准，人工智能测试工具正变得不可或缺。让我们来探讨推动这一转变的一些优势：

可扩展性

更多的代码需要更多的测试。随着 GitHub Copilot 等编码助手使开发人员的产出成倍增加，传统的测试方法越来越落后，因为它们需要太多的人工来处理如此大量的代码。然而，人工智能测试工具在执行大规模测试方面表现出色。这种可扩展性可扩展到测试各种设备、平台和环境，确保广泛的覆盖范围，从而在大量代码的情况下仍能进行可靠的错误和漏洞检测。

持续改进

基于遗传算法运行的人工智能测试工具可以随着时间的推移进行学习和改进。通过随时了解被测软件，这些工具可以从一张白纸开始，根据应用程序在运行期间的行为迭代改进测试输入。这样，这些工具就能在每次测试运行中不断改进，从而得出大多数传统测试工具无法得出的结论。

超越人工测试的局限性

传统的单元测试一次只测试一个案例，而人工智能工具可以增强单元测试，用成千上万个意外或无效输入来测试相同的功能或应用程序接口。这样，开发人员就能在他们从未想到过的地方自动发现错误和漏洞。

提高测试覆盖率

可以利用自学习算法，在每次输入新内容时不断提高测试覆盖率。传统的动态测试方法（和黑客）将被测应用程序视为黑盒子，而这种白盒方法让开发团队完全了解软件的内部运作。代码覆盖率的提高使开发团队能够利用源代码的优势，在攻击者面前占得先机。此外，访问源代码还能简化调试，因为发现的问题可以很容易地追溯到源代码的错误部分。

2024 年 18 种最佳人工智能测试工具

鉴于机器学习和自学习人工智能的巨大进步，人工智能驱动的软件测试工具在过去几年中得到了显著改善。下面，我们将深入探讨当今一些顶级的人工智能软件测试工具。

1、Selenium

Selenium 是最强大、功能最全面的测试工具之一，因此深受开发人员的喜爱。 该工具现在配备了人工智能，为运行和执行测试提供了广泛的灵活性。该框架的开源特性可兼容 Linux、macOS 和 Windows 等各种平台。此外，它还可与 Safari、Chrome 浏览器和 Firefox 等各种浏览器配合使用。

• 可与多种编程语言和前端框架稳健集成

• 兼容各种平台和浏览器

• 与源代码编译和持续自动测试工具有效协作

• 无缝管理和生成测试用例和报告

2、代码智能（Code Intelligence）

代码智能（Code Intelligence）结合了动态模糊测试和自学习人工智能功能，可在每次代码更改时识别缺陷和漏洞。代码智能分析源代码，使开发人员能够利用有关应用程序运行时行为的信息生成智能测试用例，从而暴露出传统测试方法经常忽略的错误和漏洞。开发人员可以获得导致崩溃的精确代码行和输入，这样他们就能在产品完成之前就解决问题。

主要功能

• 可扫描整个源代码。

• 支持 C/C++ 项目。

• 每次修改都能识别代码中的边缘漏洞和缺陷。

• 根据应用程序的行为自动生成测试用例，从而优化测试覆盖率。

• 对代码的每次修改执行自动测试，及早发现潜在问题

• 可在首选的集成开发环境中重现、调试和纠正所有发现。

• 促进符合各种行业规范和标准。

• 利用分类标准和错误监控，确定修复的优先级和时间安排。

• 允许通过功能单元测试快速构建人工智能驱动的测试。

3、Functionize

Functionize 允许开发人员执行 “自愈 ”的端到端测试，并能够在云中大规模运行。它能在持续集成/持续部署（CI/CD）环境中加快开发速度、降低成本并提高质量。有了 Functionize，您的团队可以加快测试速度，减少在琐碎任务上花费的时间，降低整体质量保证压力，同时营造一个具有前瞻性的测试环境。

主要功能

• 可自我修复和云扩展的端到端测试

• 更快的测试时间和更低的成本

• 低代码智能测试，使团队技能面向未来

• 与无限 DevOps 循环集成，提高自动化程度

4、Testsigma

Testsigma 利用人工智能将测试自动化速度提高了 5 倍，让您更有信心地交付产品。Testsigma 提供了一个测试 Web、移动和桌面应用程序以及 API 的平台，使功能性 QAs 能够用简单的英语实现自动化测试。它可以毫不费力地与您的 CI/CD 管道集成，实现无缝、高效的测试管理和 TestOps 体验。

主要功能

• 由人工智能驱动的快速高效测试自动化

• 通俗易懂的自动化测试，增强功能性 QAs 的可访问性

• 适用于各种测试需求（包括网络、移动、桌面应用程序和 API）的单一平台

• 与 CI/CD 管道平滑集成，实现持续测试

5、Katalon Studio

Katalon Studio 优先考虑用户界面层的质量，利用人工智能消除误报，提供无缝的客户体验。它还提供可视化测试功能，可节省大量人力和时间，从而实现明确的投资回报率。将人工智能可视化测试添加到现有的 Katalon Studio 测试中非常容易，不需要额外的测试，而且可以与功能测试并行运行，以实现全面覆盖。

主要功能

• 针对用户界面和用户体验的人工智能可视化测试，减少误报率

• 将人工智能可视化测试无缝集成到现有测试中

• 可并行运行视觉测试和功能测试

• 智能比较，识别应用程序设计和内容的重大变化

6、Applitools

Applitools 代表了由 Visual AI 驱动的下一代测试自动化平台。该平台大大减少了创建、执行和维护自动化测试所需的时间，用人工智能取代了传统的功能测试。通过减少整个测试过程中的手动工作，Applitools 允许团队深入测试其应用程序，在加快交付和降低成本的同时提高整体质量。

主要功能

• 通过可视化人工智能减少创建、执行和维护自动化测试的时间

• 大规模应用测试能力

• 智能测试自动化可最大限度地减少整个测试流程中的手动工作

7、茄子数字自动化智能（Eggplant Digital）

Eggplant Digital 采用基于模型的数字孪生测试策略；借助人工智能的力量，Eggplant 提供了广泛的覆盖范围，增强了用户体验，并加快了发布周期。该工具具有易于使用的界面，可为在任何平台或设备上测试任何软件提供安全的解决方案，从而显著改善您的质量保证流程。

主要功能

• 基于模型的数字孪生测试方法，覆盖面广

• 人工智能驱动测试，优化用户体验，加快发布周期

• 兼容各种平台和设备上的所有类型软件

• 快速、安全、易用的界面可增强质量保证流程

8、Digital.ai 持续测试

利用人工智能的力量，Digital.ai Continuous Testing 工具可全面覆盖功能、性能和可访问性用例。它采用基于云的基础设施，支持全球范围内的可扩展测试，同时通过 Digital.ai Continuous Testing Lens 提供可操作的见解。该工具凭借其互操作性、快速测试周期和专为非编码团队成员设计的功能而脱颖而出。

主要功能

• 可扩展、基于云的手动和自动测试解决方案

• 通过 Digital.ai Continuous Testing Lens 进行人工智能驱动的指标收集和分析 

• 加速测试周期的自动化，缩短产品上市时间

• 用户友好型测试编辑器可高效创建、验证和管理测试

9、TestCraft

Perforce 的 TestCraft 提供强大的基于 Selenium 的自动化测试解决方案。该工具提供无代码测试方法，让非技术用户也能创建和执行测试。它采用 AI/ML 技术，减轻了维护负担，同时支持远程工作和协作。TestCraft 兼顾了网络应用交付的速度、规模和质量。

主要功能

• 无代码自动测试，为非技术用户赋能

• AI/ML 技术可减少测试维护

• 基于云的解决方案，促进远程协作

• 支持跨不同浏览器和设备的广泛测试活动

10、Testim

Testim 旨在通过其创新的人工智能平台提高测试覆盖率并减少维护工作。它能快速编写测试，提供跨应用程序的质量，同时其自我改进的稳定器能消除不稳定的测试。Testim 通过提供全面的洞察力和对测试操作的控制，可快速排除故障。

主要功能

• 快速编写，提高测试覆盖率和质量

• 由人工智能驱动的稳定器可消除不稳定的测试

• 通过增强的控制和管理有效扩展测试操作

• 利用工具快速排除故障，找出根本原因

11、mabl

mabl 是一款功能强大的低代码 ai 测试自动化解决方案，它能以更少的工作量提供可靠的端到端测试覆盖。它的平台无缝集成了负载测试，使团队能够在开发生命周期的早期阶段转移性能测试。mabl 降低了基础设施和运营成本，同时加快了应用程序的生产。

主要功能

• 提供负载测试的低代码集成测试自动化解决方案

• 在开发生命周期中提前进行性能测试

• 使高速软件团队能够创建、执行和维护可靠的测试

• 降低基础设施和运营成本

12、Watir

Watir 是一款基于 Ruby 的开源网络应用程序测试工具。它模拟真实用户与网络应用程序的交互，支持跨浏览器自动化测试。Watir 重量轻、用户友好，可提供简单、可读和可维护的测试，是任何网络应用程序的灵活解决方案。

主要功能

• 开源网络应用程序测试工具

• 跨不同浏览器模拟用户交互

• 创建简单、可读、可维护的测试

• 灵活的解决方案，适用于任何网络应用程序，无论其编程语言如何

13、Sauce Labs

Sauce Labs 为测试领域提供的解决方案是引入低代码自动化 Web 测试服务，并赋予公民测试人员与一流自动化工程师相媲美的生产力。该工具的人工智能驱动系统可实现测试套件的创作、编写和完全自动化，即使对编程知识一窍不通的人也能做到。这不仅实现了测试的民主化，还促进了与自动化工程师的协作环境，使他们能够专注于软件开发中更多与代码相关的方面。

主要功能

• 低代码自动化网络测试，增强公民测试人员的能力

• 人工智能驱动的系统，用于编写、撰写和完全自动化测试套件

• 促进协作式工作环境

• 实现网络应用程序测试的民主化

14、Tricentis

Tricentis 提供一套广泛的测试自动化功能，旨在应对软件测试中最紧迫的挑战。该工具利用人工智能和云技术减少测试周期和错误，专注于最重要的事情。它提高了测试活动的可见性，增强了发布信心和协作。

主要功能

• 一套全面的测试自动化功能

• 人工智能和云驱动工具，可快速跟踪软件交付并降低成本

• 基于风险的无代码测试方法

• 提高测试活动的可见性，增强发布信心

15、SmartBear VisualTest

SmartBear VisualTest 为您的工具包带来了人工智能驱动的可视化测试自动化。它与现有的 UI 测试集成，让您可以快速验证应用程序的外观和感觉。该工具使用下一代机器学习来跟踪不同类型的视觉变化，忽略误报并减少在冗余上花费的时间。

主要功能

• 人工智能驱动的视觉测试自动化 与现有的

• 整合现有的 UI 测试，快速验证应用程序的外观和感觉

• 利用新一代机器学习跟踪视觉变化，忽略误报

• 减少重复测试所花费的时间

16、ACCELQ

ACCELQ 是一个基于云的人工智能驱动的无代码测试自动化平台。其统一平台可满足从 Web、移动、API、桌面到后端等一系列渠道的需求。ACCELQ 提供以业务流程为中心的自动化，并在整个技术栈中进行集成，无需代码即可实现对现实世界复杂性的强大处理。该平台凭借其在云和打包应用程序测试与自动化方面的优质技术脱颖而出。

主要功能

• 由人工智能驱动的无代码云测试自动化

• 适用于各种渠道（包括移动、Web、API、桌面和后台）的统一平台

• 自动化重点关注业务流程，并集成到整个技术栈中 

• 云和打包应用程序测试与自动化的变革性技术

17、Parasoft

Parasoft 提供持续质量平台，可轻松控制测试环境。它提供自动化端到端测试，可在几分钟内大规模交付高质量软件。从代码到用户界面，Parasoft 的解决方案涵盖开发流程的每个阶段。该平台可提高代码和测试覆盖率、验证应用程序的可靠性并验证测试结果，从而确保交付质量。

主要功能

• 自动化端到端测试，实现软件大规模交付

• 横跨开发流程每个步骤的解决方案

• 提高代码和测试覆盖率，确保应用程序的可靠性

• 通过报告和分析仪表板验证测试结果并找出差距

18、TestRigor

TestRigor 采用以用户为中心的测试方法。它使团队能够专注于需要测试的内容，而不必为基于实施细节和测试维护的编码工作所累。它的测试自动化工具可以创建、编辑和更新任何复杂程度的测试，迅速扩大测试覆盖范围。与大多数无代码测试自动化工具不同，TestRigor 可识别屏幕上显示的元素，为桌面和移动浏览器以及本地移动应用程序提供稳定的测试。

主要功能

• 以用户为中心的端到端测试自动化工具

• 允许创建、编辑和更新任何复杂程度的测试

• 识别屏幕上的元素

• 为桌面和移动浏览器以及本地移动应用程序提供稳定的测试

结论

将传统测试与人工智能工具相结合，可以加快开发流程，更准确地识别深层隐藏的问题，从而提高软件开发效率。如果您对如何将 LLM 与自学习人工智能相结合以克服软件测试中的一些最大障碍感兴趣，我们建议您联系我们。

常见问题（FAQ）

人工智能测试工具如何工作？

人工智能测试工具利用人工智能和机器学习算法实现软件测试过程的自动化。它们可以从过去的测试场景中学习，预测和识别错误，并增强测试策略的整体可扩展性。

如何在软件测试中使用人工智能？

人工智能可通过多种方式用于软件测试，包括生成测试用例、预测潜在错误、分析测试结果和优化测试流程。

使用人工智能测试工具有哪些利弊？

人工智能测试工具可以提高测试覆盖率，加快测试周期，提高软件质量。然而，要有效利用这些工具，可能需要大量投资和陡峭的学习曲线。此外，它们可能无法完全消除对人工输入的需求，尤其是在复杂、非重复性任务方面。

Code Intelligence 与其他人工智能测试工具有何不同？

Code Intelligence 采用基于自学习人工智能的白盒方法，允许对每次代码更改进行连续测试。它的突出特点是能在开发过程的早期发现隐藏很深的错误和漏洞。

市场上有哪些最好的人工智能测试工具？

市场上有几款优秀的人工智能测试工具，如用于动态白盒测试的 Code Intelligence 或用于动态黑盒测试的 watir 或用于静态分析的 Parasoft。