Popular Thử nghiệm AI tools in Công cụ dành cho nhà phát triển include Amplitude, BrowserStack, MOWA.ai, This Person Does Not Exist, Qase, Pulse Labs, LambdaTest, VWO, Katalon và Greptile, helping you work more efficiently.
Confident AI là một nền tảng đánh giá và quan sát LLM dành cho các nhóm kỹ thuật. Được xây dựng bởi những người tạo ra thư viện mã nguồn mở DeepEval, nó giúp đánh giá, bảo vệ và cải thiện các ứng dụng LLM thông qua các chỉ số toàn diện, kiểm thử hồi quy và theo dõi chi tiết để đảm bảo hiệu suất AI nhất quán.
Quản lý Mô hình
TestZeus là một nền tảng tự động hóa kiểm thử không cần mã, được hỗ trợ bởi AI, được thiết kế đặc biệt cho Salesforce. Nó sử dụng các tác nhân AI tự trị để viết, thực thi và duy trì các bài kiểm thử từ đầu vào bằng ngôn ngữ tự nhiên, đạt được độ bao phủ kiểm thử lên tới 100% trong vài ngày và loại bỏ chi phí bảo trì.
Thử nghiệm
Codiga là một nền tảng phân tích mã tĩnh giúp các nhà phát triển viết mã tốt hơn và an toàn hơn trong thời gian thực. Nó tích hợp trực tiếp vào IDE và quy trình CI/CD, cung cấp đánh giá mã tự động, quét bảo mật và sửa lỗi bằng một cú nhấp chuột. LƯU Ý: Codiga đã được Datadog mua lại và các dịch vụ độc lập của nó đã bị ngừng.
Chất lượng mã
Checksum.ai là một nền tảng do AI cung cấp, tự động hóa kiểm thử đầu cuối (E2E) bằng cách phân tích hành vi thực của người dùng. Nó tự động tạo, duy trì và tự sửa chữa các bài kiểm thử cho Playwright và Cypress, tiết kiệm thời gian phát triển và đảm bảo phạm vi kiểm thử toàn diện. Điều này cho phép các đội kỹ thuật phát hành sản phẩm nhanh hơn, ít lỗi hơn và tập trung vào việc xây dựng các tính năng mới thay vì QA thủ công.
Chất lượng mã
Shortest là một framework kiểm thử do AI cung cấp, cho phép các nhà phát triển và kỹ sư QA viết các bài kiểm thử end-to-end bằng tiếng Anh đơn giản. Được xây dựng trên Playwright, nó dịch các lệnh ngôn ngữ tự nhiên thành các kịch bản kiểm thử có thể thực thi, đơn giản hóa và tăng tốc quy trình QA với tích hợp liền mạch với GitHub.
Trợ lý mã
Playrun là một nền tảng không cần mã, được hỗ trợ bởi AI, tự động tạo ra các bài kiểm thử cho luồng người dùng của ứng dụng web của bạn. Nó chủ động phát hiện lỗi và sự cố hồi quy bằng cách chạy kiểm thử định kỳ, cảnh báo bạn trước khi người dùng bị ảnh hưởng. Điều này giúp cải thiện chất lượng phần mềm và giữ chân người dùng mà không cần viết kịch bản kiểm thử thủ công.
Thử nghiệm
Magicflow AI là một không gian làm việc chuyên nghiệp để thử nghiệm hình ảnh AI tạo sinh. Nó cho phép người dùng kiểm tra các câu lệnh (prompt), đánh giá các mô hình như Stable Diffusion và phân tích hàng nghìn hình ảnh ở quy mô lớn. Được thiết kế cho các nhóm và cá nhân, nó hợp lý hóa quy trình làm việc để hoàn thiện hình ảnh do AI tạo ra thông qua thử nghiệm có tổ chức, hợp tác và dựa trên dữ liệu.
Thử nghiệm
Autify là một nền tảng tự động hóa kiểm thử phần mềm được hỗ trợ bởi AI, giúp các nhóm phát triển và QA tăng tốc quy trình kiểm thử của họ. Nền tảng này có tính năng tạo trường hợp kiểm thử do AI điều khiển (Genesis), một nền tảng tự động hóa linh hoạt dựa trên Playwright (Nexus) và giao diện không cần mã lệnh. Autify đơn giản hóa việc tạo kiểm thử, giảm thiểu việc bảo trì bằng AI tự phục hồi và hỗ trợ kiểm thử đầu cuối, kiểm thử trực quan và kiểm thử hồi quy để cải thiện chất lượng phần mềm và tăng tốc thời gian đưa sản phẩm ra thị trường.
Thử nghiệm
Langtail là một nền tảng low-code để kiểm thử và gỡ lỗi các ứng dụng AI được cung cấp bởi các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). Nó giúp các nhóm đảm bảo khả năng dự đoán và an toàn với giao diện kiểm thử giống bảng tính, Tường lửa AI để chặn các đầu vào độc hại và các công cụ cộng tác để quản lý prompt. Phát hiện lỗi và tối ưu hóa đầu ra LLM của bạn trước khi chúng đến tay người dùng.
Low-code No-code
Testbook.ai là một nền tảng kiểm thử ứng dụng web tự động không cần mã, được hỗ trợ bởi AI. Nó sử dụng một tiện ích mở rộng của Chrome để ghi lại và phát lại các tương tác của người dùng, cho phép kiểm thử hồi quy, giao diện người dùng và trên nhiều trình duyệt một cách nhanh chóng. Các tính năng bao gồm kịch bản tự phục hồi, báo cáo chi tiết và tích hợp Jira để hợp lý hóa quy trình phát triển.
Thử nghiệm
RagaAI là một nền tảng kiểm thử và giám sát AI toàn diện được thiết kế để giúp các nhà phát triển và doanh nghiệp xây dựng các ứng dụng AI đáng tin cậy. Nền tảng cung cấp một bộ công cụ để quan sát, đánh giá và gỡ lỗi các tác tử AI, LLM và hệ thống RAG. Các tính năng chính bao gồm kiểm thử tác tử, hàng rào bảo vệ thời gian thực, tạo dữ liệu tổng hợp và khả năng tinh chỉnh. RagaAI hỗ trợ dữ liệu đa phương thức (LLM, thị giác máy tính, dữ liệu dạng bảng) và nhằm mục đích tự động hóa toàn bộ vòng đời đảm bảo chất lượng AI, từ phát hiện sự cố đến giải quyết, đảm bảo triển khai AI mạnh mẽ và đáng tin cậy.
Phân tích
Virtuoso là một nền tảng tự động hóa kiểm thử không cần mã, được hỗ trợ bởi AI, dành cho các ứng dụng web. Nó cho phép các nhóm QA và nhà phát triển tạo, thực thi và duy trì các bài kiểm thử end-to-end bằng ngôn ngữ tự nhiên. Các bot thông minh của nó điều hướng ứng dụng như con người, trong khi khả năng tự phục hồi của nó tự động thích ứng với các thay đổi giao diện người dùng, giúp giảm đáng kể việc bảo trì kiểm thử và tăng tốc chu kỳ phân phối phần mềm.
Đảm bảo chất lượng
Spur là một kỹ sư QA AI tự động hóa việc kiểm thử phần mềm mà không cần bất kỳ mã lệnh nào. Chỉ cần mô tả các trường hợp kiểm thử của bạn bằng tiếng Anh đơn giản, và tác nhân thông minh của Spur sẽ thực thi chúng, xác định các lỗi mà kiểm thử thủ công thường bỏ sót. Nó được thiết kế cho các đội ngũ làm việc nhanh trong lĩnh vực thương mại điện tử, du lịch và B2C để phát hành sản phẩm nhanh hơn và tự tin hơn. Các bài kiểm thử đáng tin cậy, tự phục hồi của Spur loại bỏ sự không ổn định và giảm thiểu việc bảo trì, cho phép các đội ngũ phát triển và QA tập trung vào việc xây dựng sản phẩm tốt hơn.
Thử nghiệm
Vilosia là một nền tảng được hỗ trợ bởi AI dành cho các nhóm phần mềm chuyên nghiệp nhằm tăng tốc độ phát triển API REST bằng ngôn ngữ Go. Bằng cách mô tả một điểm cuối bằng ngôn ngữ tự nhiên, người dùng có thể tự động tạo các trường hợp kiểm thử toàn diện và mã sẵn sàng cho sản xuất, hợp lý hóa quy trình Phát triển Hướng Kiểm thử (TDD) và đơn giản hóa việc tạo và di chuyển microservice.
Tạo mã
Hubble là một nền tảng nghiên cứu người dùng tất cả trong một, được hỗ trợ bởi AI, được thiết kế cho các nhóm doanh nghiệp. Nó cho phép thu thập thông tin chi tiết nhanh chóng bằng cách hợp lý hóa toàn bộ quy trình nghiên cứu, từ việc tạo nghiên cứu, tuyển dụng người tham gia đến phân tích phản hồi. Nền tảng này hỗ trợ các phương pháp khác nhau như kiểm thử nguyên mẫu, khảo sát và phân loại thẻ, sử dụng AI để tóm tắt kết quả và đẩy nhanh quá trình ra quyết định.
Phân tích
Một công cụ do AI cung cấp, tự động xem xét mã của bạn để tìm lỗi, đề xuất cải tiến và đảm bảo chất lượng. Nó hoạt động như một cặp mắt thứ hai tức thì cho các nhà phát triển, giúp hợp lý hóa quy trình phát triển, cải thiện khả năng bảo trì mã và thực thi các phương pháp hay nhất trong các nhóm.
Đánh giá mã
Odaptos là một nền tảng kiểm thử khả năng sử dụng được hỗ trợ bởi AI, được thiết kế để đẩy nhanh quá trình phát triển sản phẩm bằng cách cung cấp thông tin chi tiết sâu sắc về khách hàng. Nó phân tích cảm xúc và cảm giác của người dùng thông qua nhận dạng khuôn mặt và phân tích tình cảm trong các bài kiểm thử. Nền tảng này tự động hóa việc phân tích các cuộc phỏng vấn người dùng, xác định chính xác các điểm khó khăn và cung cấp các công cụ cộng tác cho các nhóm UX. Bằng cách chuyển đổi phản ứng của người dùng thành dữ liệu có thể hành động, Odaptos giúp các doanh nghiệp xây dựng các sản phẩm tập trung vào người dùng hơn một cách nhanh chóng hơn.
Thử nghiệm
Hamming AI là một nền tảng tiên tiến để kiểm thử tự động, giám sát sản xuất và phân tích cho các tác nhân giọng nói AI. Nó cho phép các nhà phát triển mô phỏng hàng nghìn cuộc gọi, kiểm tra các cuộc hội thoại trực tiếp và phát hiện ngay lập tức các lỗi hồi quy để đảm bảo độ tin cậy và hiệu suất của AI giọng nói trên nhiều ngôn ngữ.
Giám sát
Docket là một nền tảng kiểm thử được hỗ trợ bởi AI, sử dụng các tác nhân thông minh để tự động hóa việc kiểm thử ứng dụng web. Nó cho phép các nhóm tạo, duy trì và chạy các bài kiểm thử bằng ngôn ngữ tự nhiên, loại bỏ nhu cầu về mã phức tạp và các bộ chọn dễ hỏng. Nó tương tác trực quan với các ứng dụng, giống như người dùng thật.
Đảm bảo chất lượng
bottest.ai là một nền tảng kiểm thử tự động không cần mã cho chatbot AI. Nó cho phép các nhà phát triển đảm bảo chất lượng, hiệu suất và bảo mật của chatbot thông qua kiểm thử hồi quy, tạo phạm vi kiểm thử bằng AI và kiểm thử đối nghịch. Ghi lại, đánh giá và cải thiện các cuộc trò chuyện của chatbot một cách dễ dàng với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với QA thủ công.
Chatbot
Một công cụ trực tuyến mạnh mẽ, miễn phí để so sánh ngay lập tức các câu trả lời từ các mô hình AI hàng đầu như Gemini của Google, ChatGPT của OpenAI và Claude của Anthropic. Nhập một câu lệnh duy nhất và xem kết quả song song để xác định đầu ra tốt nhất cho nhu cầu cụ thể của bạn, từ viết lách, lập trình đến nghiên cứu và động não.
Thử nghiệm
Reliv là một dịch vụ tự động hóa QA dựa trên AI được thiết kế để tinh giản quy trình kiểm thử phần mềm. Nó cho phép các nhóm tạo, quản lý và thực thi các bài kiểm thử tự động mà không cần viết mã phức tạp, giúp tăng tốc chu kỳ phát triển và cải thiện chất lượng ứng dụng. Dịch vụ này hiện đã ngừng hoạt động.
Không mã
Testsigma là một nền tảng tự động hóa kiểm thử thống nhất, được hỗ trợ bởi AI, cho phép các nhóm tạo, chạy và duy trì các bài kiểm thử cho ứng dụng web, di động, API và ERP mà không cần mã. Nó sử dụng các tác nhân AI để tăng tốc độ tạo bài kiểm thử, giảm 90% công sức bảo trì và đạt được kiểm thử đầu cuối ở quy mô lớn.
Đảm bảo chất lượngCông cụ Kiểm thử AI là một danh mục chuyên biệt của các công cụ dành cho nhà phát triển, tận dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để tự động hóa và nâng cao quy trình kiểm thử phần mềm. Các công cụ này vượt qua phương pháp tự động hóa dựa trên kịch bản truyền thống bằng cách tạo, thực thi và duy trì các bài kiểm thử một cách thông minh. Chúng giúp tăng tốc đáng kể chu kỳ phát hành, cải thiện độ bao phủ của kiểm thử và giảm thiểu công sức thủ công cần thiết để sửa các bài kiểm thử bị lỗi. Một tính năng chính là khả năng tự phục hồi (self-healing), nơi các bài kiểm thử tự động thích ứng với những thay đổi trong giao diện người dùng của ứng dụng.
Công cụ Kiểm thử AI chủ yếu được sử dụng bởi các nhóm Agile và DevOps làm việc trong môi trường phát triển có nhịp độ nhanh. Chúng đặc biệt có giá trị để kiểm thử các ứng dụng web quy mô lớn, phần mềm doanh nghiệp phức tạp và các ứng dụng di động thường xuyên được cập nhật. Các vai trò như Kỹ sư Tự động hóa QA, SDET (Kỹ sư Phát triển Phần mềm trong Kiểm thử) và các nhà phát triển đều được hưởng lợi từ việc giảm bảo trì kiểm thử và chu kỳ phản hồi nhanh hơn.
Khi chọn một công cụ Kiểm thử AI, hãy xem xét khả năng tích hợp của nó với quy trình CI/CD hiện tại của bạn (ví dụ: Jenkins, GitHub Actions). Đánh giá sự hỗ trợ của nó cho các nền tảng bạn nhắm đến, chẳng hạn như web, di động (iOS/Android) và API. Đánh giá sự mạnh mẽ của khả năng tự phục hồi và độ chính xác của công cụ kiểm thử trực quan. Ngoài ra, hãy xem xét tính dễ sử dụng của công cụ, đặc biệt đối với các thành viên trong nhóm có kỹ năng lập trình hạn chế, và các tính năng báo cáo, phân tích để theo dõi các chỉ số chất lượng.
Một kỹ sư QA cho một nền tảng thương mại điện tử lớn cần đảm bảo rằng các lần triển khai mã nguồn mới không gây ra lỗi trực quan trên các trang quan trọng như trang thanh toán hoặc danh sách sản phẩm. Bằng cách sử dụng công cụ Kiểm thử AI, họ có thể tự động hóa kiểm thử hồi quy trực quan. Công cụ này chụp ảnh màn hình cơ sở của các trang chính và trong mỗi lần chạy CI/CD, nó tự động so sánh các phiên bản mới với các ảnh cơ sở này. Nó sử dụng thị giác máy tính để đánh dấu ngay cả những thay đổi nhỏ không mong muốn, chẳng hạn như các nút bị lệch, phông chữ không chính xác hoặc thay đổi màu sắc, mà các bài kiểm thử chức năng truyền thống sẽ bỏ sót. Quá trình này giúp giảm hàng giờ thời gian kiểm thử thủ công và phát hiện các lỗi UI nghiêm trọng trước khi chúng ảnh hưởng đến khách hàng.
Một nhóm DevOps quản lý một ứng dụng web được cập nhật hàng tuần, điều này thường xuyên khiến các kịch bản kiểm thử truyền thống bị lỗi do thay đổi trong bộ định vị phần tử. Bằng cách triển khai một công cụ Kiểm thử AI, họ tạo ra các bài kiểm thử end-to-end có khả năng tự phục hồi. Khi một nhà phát triển thay đổi ID của một nút hoặc tái cấu trúc một thành phần, AI không chỉ dựa vào bộ định vị cũ. Nó phân tích các thuộc tính khác (như văn bản, vị trí và cấu trúc) để xác định chính xác phần tử và tự động điều chỉnh bước kiểm thử. Điều này làm giảm đáng kể chi phí bảo trì kiểm thử, ngăn chặn quy trình CI/CD bị chặn bởi các bài kiểm thử không ổn định và cho phép nhóm phát hành các tính năng mới với độ tin cậy và tốc độ cao hơn.
Một nhóm phát triển di động cần kiểm thử ứng dụng mới của họ trên hàng chục thiết bị iOS và Android khác nhau với kích thước màn hình và phiên bản hệ điều hành khác nhau. Việc kiểm thử thủ công trên từng thiết bị rất chậm và không thực tế. Một công cụ Kiểm thử AI có thể tự động hóa quy trình này. Một nhà phát triển hoặc kiểm thử viên QA có thể ghi lại một luồng kiểm thử duy nhất trên một thiết bị, và AI có thể thực thi một cách thông minh cùng bài kiểm thử đó trên một loạt các thiết bị thật hoặc ảo. Nó tự động xử lý sự khác biệt về độ phân giải màn hình và bố cục UI, đảm bảo các tính năng hoạt động nhất quán ở mọi nơi. Công cụ này cung cấp một báo cáo tổng hợp với ảnh chụp màn hình và nhật ký từ tất cả các thiết bị, cho phép nhóm nhanh chóng xác định và sửa các lỗi cụ thể của từng thiết bị.
Một nhà phát triển backend đang xây dựng một kiến trúc microservices phức tạp và cần đảm bảo tất cả các điểm cuối API được kiểm thử kỹ lưỡng. Việc viết kiểm thử thủ công cho hàng trăm điểm cuối rất tốn thời gian. Một công cụ Kiểm thử AI có thể phân tích một tệp đặc tả API (như OpenAPI hoặc Swagger). Dựa trên đặc tả đó, nó tự động tạo ra một bộ trường hợp kiểm thử toàn diện, bao gồm các bài kiểm thử cho đầu vào hợp lệ, các trường hợp biên và các lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn. Nó cũng có thể tạo dữ liệu giả và xác thực lược đồ phản hồi, mã trạng thái và tiêu đề. Điều này tự động hóa một phần đáng kể của việc kiểm thử backend, cho phép các nhà phát triển tập trung vào logic nghiệp vụ thay vì mã kiểm thử lặp đi lặp lại.
Một công ty khởi nghiệp với đội ngũ QA nhỏ đang gặp khó khăn trong việc đạt được độ bao phủ kiểm thử cao cho sản phẩm phát triển nhanh của họ. Họ sử dụng tính năng khám phá tự động của một công cụ Kiểm thử AI. Họ cung cấp cho công cụ một URL bắt đầu và một số thông tin đăng nhập cơ bản. Sau đó, AI hoạt động như một người dùng mới, điều hướng ứng dụng một cách có hệ thống, nhấp vào các nút, điền vào biểu mẫu và khám phá các luồng người dùng khác nhau. Trong quá trình khám phá, nó tự động tạo ra các kịch bản kiểm thử cho các luồng mà nó phát hiện, đồng thời xác định các sự cố hoặc lỗi tiềm ẩn. Điều này giúp nhóm nhanh chóng xây dựng một bộ kiểm thử hồi quy bao phủ các phần của ứng dụng mà họ có thể đã bỏ sót, cải thiện đáng kể chất lượng sản phẩm tổng thể mà không cần đầu tư lớn vào nguồn lực kiểm thử thủ công.
Một nhà phát triển front-end được giao nhiệm vụ đảm bảo ứng dụng web của họ tuân thủ WCAG (Nguyên tắc về khả năng truy cập nội dung web). Việc kiểm tra các vấn đề về khả năng tiếp cận theo cách thủ công rất tẻ nhạt và dễ xảy ra lỗi. Họ tích hợp một công cụ Kiểm thử AI vào quy trình làm việc của mình. Công cụ này tự động quét ứng dụng trong quá trình chạy kiểm thử để xác định các vấn đề về khả năng tiếp cận phổ biến, chẳng hạn như thiếu văn bản thay thế cho hình ảnh, văn bản có độ tương phản thấp, cấu trúc tiêu đề không phù hợp và thiếu nhãn ARIA. Nó cung cấp một báo cáo chi tiết với vị trí chính xác của từng vấn đề và đề xuất các bước khắc phục. Điều này cho phép nhà phát triển chủ động sửa các lỗi về khả năng tiếp cận như một phần của chu kỳ phát triển thông thường, giúp ứng dụng trở nên toàn diện hơn cho người dùng khuyết tật.
Công cụ Kiểm thử AI là các ứng dụng phần mềm tiên tiến sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để cải thiện và tự động hóa quy trình đảm bảo chất lượng phần mềm. Không giống như các công cụ tự động hóa truyền thống dựa vào các kịch bản được viết sẵn, các công cụ kiểm thử AI có thể tự động tạo các trường hợp kiểm thử, kiểm tra trực quan giao diện người dùng để tìm lỗi và tự động thích ứng với các thay đổi của ứng dụng. Mục tiêu chính của chúng là làm cho việc kiểm thử nhanh hơn, toàn diện hơn và ít bị lỗi hơn bằng cách giảm thiểu công sức thủ công cần thiết cho việc tạo và bảo trì các bài kiểm thử.
Sự khác biệt chính nằm ở trí thông minh và khả năng thích ứng. Các công cụ truyền thống như Selenium thực thi các kịch bản rõ ràng, được viết sẵn. Nếu một phần tử UI thay đổi, kịch bản sẽ bị lỗi và cần cập nhật thủ công. Các công cụ Kiểm thử AI hoạt động khác biệt:
Về cơ bản, các công cụ truyền thống tuân theo chỉ dẫn, trong khi các công cụ AI có thể đưa ra quyết định thông minh để tạo và duy trì các bài kiểm thử hiệu quả hơn.
Việc chọn công cụ Kiểm thử AI phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn. Hãy xem xét các yếu tố chính sau:
Các công cụ Kiểm thử AI mang lại lợi ích cho nhiều vai trò trong vòng đời phát triển phần mềm. Người dùng chính bao gồm:
Việc kết hợp AI vào kiểm thử phần mềm mang lại một số lợi ích đáng kể, giải quyết những hạn chế của các phương pháp truyền thống. Các ưu điểm chính bao gồm:
