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开发者工具 领域最好的 159 个 测试 AI 工具

开发者工具领域的测试热门 AI 工具包括 Amplitude、BrowserStack、MOWA.ai、This Person Does Not Exist、Qase、Pulse Labs、LambdaTest、VWO、Katalon、Greptile 等,帮助您快速提升效率。

Codespell
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Codespell

Codespell 是一款集成在您 IDE 中的 AI 驱动的 SDLC(软件开发生命周期)协作机器人。它超越了代码补全,能帮助生成代码、创建 API、自动化测试、编写文档和修复错误,从而简化整个开发流程。

代码助手
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sammylabs
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sammylabs

sammylabs 是一个由人工智能驱动的客户成功平台,可自动执行用户引导、文档编写和软件测试。它像真实用户一样探索您的应用程序,以生成视频教程、交互式指南和最新的文档,确保您的内容始终与您的产品同步。

自动化
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Hazy
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Hazy

Hazy 是一个先进的 AI 平台,用于生成高质量、保护隐私的合成数据。它使企业能够在确保完全符合 GDPR 和 CCPA 等法规的同时,解锁敏感数据用于分析、机器学习和软件测试。

分析
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Accessibility Desk
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Accessibility Desk

Accessibility Desk 是一个全面的数字无障碍解决方案,结合了人工智能驱动的工具包和专家主导的服务。它帮助组织审计、修复和维护网站和应用程序的 WCAG 合规性。该平台提供自动扫描、详细报告和修复指导,并由经认证的人工审计员和用户测试提供支持,以确保完全的包容性。

分析
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The Foundry AI
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The Foundry AI

The Foundry AI 是一个专为构建 AI 网络代理的开发者设计的平台。它提供了一个确定性的网络模拟器和先进的标注框架,用于在可复现的环境中测试、基准测试和调试代理,摆脱了真实网络不可预测性的困扰。

模型评估
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Adversa AI
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Adversa AI

Adversa AI 是一家领先的 AI 安全平台,专注于使 AI、ML 和 LLM 系统变得安全、可信和负责。它提供持续的 AI 红队演练、漏洞评估和加固解决方案,以防范网络威胁、隐私问题和安全事件。Adversa AI 获得 Gartner 和众多行业奖项的认可,帮助各行各业的组织确保其 AI 转型的安全。

测试
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Boggl.ai
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Boggl.ai

Boggl.ai 是一个专为高效产品管理而设计的人工智能工作空间。它通过自动化创建PRD、发布说明、测试用例和路线图等基本文档(支持语音输入),简化整个产品生命周期。它能加强团队协作并确保文档的一致性。

测试
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OnSecurity
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OnSecurity

OnSecurity 是一个 AI 增强的渗透测试平台,它将 AI 自动化的效率与专家级道德黑客的智慧相结合。它提供 CREST 认证的持续性网络安全服务,包括渗透测试、漏洞扫描和威胁情报,所有服务都通过一个灵活的订阅式平台进行管理,以实现更快、更准确的结果。

测试
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Pulse Labs
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Pulse Labs

Pulse Labs 是一个由人工智能驱动的用户研究平台,通过捕捉和分析真实世界的用户反馈,帮助企业打造更好的产品。它提供一套用于调查、访谈、可用性测试和应用内反馈的工具,以提供可行的见解。

客户反馈
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Katalon
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Katalon

Katalon 是一个全面的、由 AI 增强的测试自动化平台,适用于 Web、API、移动和桌面应用程序。它通过低代码、全代码和无代码解决方案为各种规模的团队赋能,简化从测试创建、执行到分析和管理的整个质量生命周期。

代码生成
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Review Bomb Me
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Review Bomb Me

一款由AI驱动的工具,可将包括负面评价在内的所有客户评论转化为建设性的积极反馈。它帮助企业和创作者收集可行的改进见解,同时过滤掉恶意内容,减轻情感压力。

反馈管理
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Aspen
免费

Aspen

Aspen是一款免费的原生macOS应用程序,用于API测试,并配备了强大的AI助手。它提供了一种快速、私密且高效的方式来测试REST API、生成代码、创建数据模型和生成OpenAPI规范,无需登录。

API 管理
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takemebot
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takemebot

takemebot 是一个无代码/低代码机器人流程自动化(RPA)平台,旨在自动化重复性业务任务。它通过用户友好的拖放式界面、录制与回放功能以及与现有系统的无缝集成,帮助企业降低运营成本、节省时间并实现无差错运营。

机器人流程自动化
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Casco
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Casco

Casco 是一个针对AI系统的自主安全测试平台。它充当一个持续、全天候的AI红队,主动识别并帮助修复AI代理、应用程序和基础设施中的漏洞,防止恶意攻击者利用,用全年自动化监控取代周期性渗透测试。

模型安全
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WorkStreamer
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WorkStreamer

WorkStreamer 是一个旨在简化和加速 Oracle 实施的加速器平台。它能自动生成培训文档,简化项目需求管理,并通过可视化的分步指南增强测试活动,从而缩短项目周期并提高效率。

测试
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CodeMaker AI
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CodeMaker AI

CodeMaker AI 是一款旨在通过自动化软件编写、测试和文档生成来提高生产力的下一代开发者工具包。它通过 IDE、GitHub 和 CLI 无缝集成到您的工作流程中,提供上下文感知代码生成和强大的人工智能助手。

代码助手
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Quacks AI
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Quacks AI

Quacks AI 是一个智能质量保证平台,可自动执行端到端软件测试。它利用先进的 AI 代理自主创建、执行和维护测试,使团队能够持续监控软件质量、节省大量时间并防止错误影响用户。

无代码
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Applitools
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Applitools

Applitools 是一个由 AI 驱动的端到端测试自动化平台,旨在帮助团队发布完美无瑕的应用程序。它使用视觉 AI 自动执行功能、视觉、API 和可访问性测试,覆盖所有设备、浏览器和屏幕尺寸,从而显著提高测试覆盖率并减少维护工作。

低代码/无代码
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HoneyHive
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HoneyHive

HoneyHive 是一款面向使用 LLM 和 AI 智能体的开发人员的一体化 AI 可观测性与评估平台。它提供了一个统一的解决方案,用于构建、测试、调试和监控 AI 应用,涵盖从初步实验到企业级部署的全过程。该平台帮助团队系统地衡量 AI 质量,深入了解智能体交互,监控成本和延迟等性能指标,并协作管理提示词和数据集等关键资产,确保自信地交付可靠的 AI 产品。

调试
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BaseRock
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BaseRock

BaseRock 是一个为开发团队设计的代理式 AI 质量保证(QA)平台。它通过学习您的代码和网络流量,自动生成并执行单元、集成和端到端测试。这有助于及早发现错误,显著降低 QA 成本,并通过自动化整个测试生命周期来提高开发人员的生产力。

测试
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Leapwork
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Leapwork

Leapwork 是一个由人工智能驱动的无代码测试自动化平台,旨在加速软件测试并确保持续的质量。它使技术和非技术用户都能在任何应用程序上构建、管理和维护复杂的自动化测试,包括Web、桌面和像Microsoft Copilot这样的人工智能系统。凭借其可视化界面、可重用组件和生成式AI功能,Leapwork实现了测试的普及化,减少了维护工作,并无缝集成到现有的DevOps流程中,帮助企业实现更快的发布和更高质量的软件。

数据
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Kusho
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Kusho

Kusho 是一个由AI驱动的平台,为开发者和企业自动化软件测试。它使用自主AI代理将输入转化为全面的、可立即运行的Web UI和后端API测试套件。通过自动生成和维护测试,Kusho帮助团队实现超过90%的测试覆盖率,加速部署周期,并自信地发布无错误的代码。

代码助手
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Hatchways
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Hatchways

Hatchways 是一个技术面试平台,它用真实的“带回家”作业取代了传统的编程测试。它通过在基于 Git 的环境中使用真实世界任务来简化软件工程师的招聘流程,从而改善候选人体验并为公司提供更强的招聘信号。

测试
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Mindgard
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Mindgard

Mindgard 是一个先进的AI安全平台,专注于为AI模型提供自动化的红队演练和持续的安全测试。它帮助企业识别和缓解独特的AI漏洞,如提示注入、数据投毒和模型规避。Mindgard专为企业设计,支持包括LLM和生成式AI在内的多种模型,确保AI系统在整个生命周期内安全、合规且值得信赖。

测试
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关于 测试

AI 测试工具是一类专业的开发者工具,利用人工智能和机器学习来自动化并增强软件测试流程。这些工具超越了传统的脚本自动化,能够智能地创建、执行和维护测试用例。它们显著加快了产品发布周期,提升了测试覆盖率,并减少了修复损坏测试所需的人工。其核心特性之一是“自愈合”能力,即测试脚本能自动适应应用程序用户界面的变更。

核心功能

  • 自主测试生成:AI分析应用程序,无需手动编写脚本即可自动创建有意义的测试用例和用户流程。
  • 自愈合脚本:智能识别UI元素(如按钮ID或位置)的变化,并自动更新测试脚本以防止测试失败。
  • AI视觉测试:利用计算机视觉检测功能测试无法发现的意外视觉缺陷,如布局偏移、颜色变化或元素重叠。
  • 智能缺陷检测:运用预测分析技术识别代码中的高风险区域,并将测试资源优先投入到最可能出现问题的部分。
  • API测试自动化:通过自动生成测试数据和验证响应,简化复杂的API测试的创建和验证过程。

适用场景

AI 测试工具主要被快节奏开发环境中的敏捷和DevOps团队使用。它们在测试频繁更新的大型Web应用、复杂企业软件和移动应用时尤其有价值。质量保障自动化工程师、软件开发测试工程师(SDET)以及开发人员都能从减少测试维护和更快的反馈循环中受益。

选择要点

选择AI 测试工具时,应考虑其与现有CI/CD流水线(如Jenkins、GitHub Actions)的集成能力。评估其对目标平台(如Web、移动端iOS/Android、API)的支持情况。考察其自愈合能力的稳健性和视觉测试引擎的准确性。此外,还需考虑工具的易用性(特别是对编码能力有限的团队成员)及其用于追踪质量指标的报告和分析功能。

精选工具排行榜

测试 应用场景

1

为电商平台自动化UI回归测试

某大型电商平台的质量保障工程师需要确保新代码部署不会在结账或产品列表等关键页面上引入视觉缺陷。通过使用AI测试工具,他们可以自动化视觉回归测试。该工具会捕获关键页面的基准截图,并在每次CI/CD运行时,自动将新版本与这些基准进行比较。它利用计算机视觉技术,能够标记出即便是微小的意外变化,如按钮未对齐、字体错误或颜色偏差,而这些是传统功能测试会忽略的。这个流程将手动测试时间缩短了数小时,并在影响客户之前捕获了关键的UI错误。

2

在CI/CD流水线中创建自愈合的端到端测试

一个DevOps团队管理着一个每周更新的Web应用,这常常因为元素定位符的变更导致传统测试脚本中断。通过实施AI测试工具,他们创建了能够自愈合的端到端测试。当开发人员更改按钮的ID或重构组件时,AI不仅仅依赖旧的定位符。它会分析其他属性(如文本、位置和结构)来正确定位元素并自动调整测试步骤。这极大地减少了测试维护的开销,防止了CI/CD流水线因不稳定的测试而阻塞,并使团队能够以更高的信心和速度发布新功能。

3

加速跨设备的移动应用测试

一个移动开发团队需要在一系列不同屏幕尺寸和操作系统版本的iOS和Android设备上测试他们的新应用。在每台设备上手动测试既缓慢又不切实际。AI测试工具可以自动化这个过程。开发人员或QA测试人员可以在一台设备上录制一个测试流程,然后AI可以智能地在一组真实或虚拟设备上执行相同的测试。它能自动处理屏幕分辨率和UI布局的差异,确保功能在所有设备上都能一致地工作。该工具提供一份包含所有设备截图和日志的综合报告,使团队能够快速识别和修复特定于设备的问题。

4

根据API规范生成测试套件

一位后端开发人员正在构建一个复杂的微服务架构,需要确保所有API端点都经过了彻底测试。为数百个端点手动编写测试非常耗时。AI测试工具可以分析API规范文件(如OpenAPI或Swagger)。基于该规范,它能自动生成一套全面的测试用例,包括对有效输入、边界情况和潜在安全漏洞的测试。它还可以生成模拟数据并验证响应模式、状态码和头部信息。这自动化了大部分后端测试工作,使开发人员能够专注于业务逻辑,而不是编写样板测试代码。

5

通过自主探索提高测试覆盖率

一个QA团队规模较小的初创公司正努力为其快速迭代的产品实现高测试覆盖率。他们使用AI测试工具的自主探索功能。他们向工具提供一个起始URL和一些基本凭据。然后,AI就像一个新用户一样,系统地导航应用程序,点击按钮,填写表单,并发现不同的用户路径。在探索过程中,它会自动为其发现的路径生成测试脚本,并在此过程中识别潜在的崩溃或错误。这帮助团队快速建立一个回归测试套件,覆盖了他们可能忽略的应用部分,从而在不大量投入手动测试资源的情况下显著提高了整体产品质量。

6

增强可访问性测试自动化

一位前端开发人员的任务是确保他们的Web应用符合WCAG(Web内容可访问性指南)。手动检查可访问性问题既繁琐又容易出错。他们将AI测试工具集成到工作流程中。该工具在测试运行期间自动扫描应用程序,以识别常见的可访问性问题,例如图像缺少alt文本、文本对比度低、标题结构不当以及缺少ARIA标签。它提供一份详细报告,其中包含每个问题的确切位置并建议修复步骤。这使开发人员能够在其常规开发周期中主动修复可访问性错误,从而使应用程序对残障用户更具包容性。

测试 常见问题

什么是AI测试工具?

AI测试工具是利用人工智能和机器学习来改进和自动化软件质量保证流程的高级软件应用。与依赖预先编写脚本的传统自动化工具不同,AI测试工具能够自主生成测试用例,视觉化检查用户界面的缺陷,并自动适应应用程序的变化。它们的主要目标是通过减少测试创建和维护所需的人工,使测试过程更快、更全面、更稳定。

AI测试工具与Selenium等传统自动化工具有何不同?

关键区别在于智能性和适应性。像Selenium这样的传统工具执行的是明确的、预先编写的脚本。如果UI元素发生变化,脚本就会中断并需要手动更新。AI测试工具的运作方式则不同:

  • 适应性:它们使用“自愈合”功能自动适应UI变化,减少测试维护工作。
  • 测试创建:许多AI工具可以自主探索应用程序以生成新的测试用例,而传统工具则要求每个测试都必须手动编写脚本。
  • 测试范围:AI工具通常包含视觉测试,可以捕捉到Selenium(仅检查代码DOM)会忽略的UI错误。
  • 易用性:它们通常提供低代码或无代码界面,使非开发人员也能进行测试自动化。

本质上,传统工具是遵循指令,而AI工具则能做出智能决策,从而更高效地创建和维护测试。

如何选择合适的AI测试工具?

选择合适的AI测试工具取决于您的具体需求。请考虑以下关键因素:

  • 应用类型:该工具是专注于Web、移动、API还是桌面测试?确保它与您的目标平台一致。
  • 集成能力:它与您的CI/CD流水线(如Jenkins、GitHub Actions)、缺陷跟踪系统(如Jira)和其他开发者工具的集成情况如何?
  • 技能水平要求:它是一个适合手动测试人员和业务分析师的无代码/低代码平台,还是需要较强的编码技能?
  • 核心AI功能:评估其自愈合、自主测试生成和视觉测试功能的有效性。最好在您自己的应用程序上进行概念验证。
  • 报告与分析:它是否提供清晰、可操作的报告,帮助您快速定位失败的根本原因?
谁适合使用AI测试工具?

AI测试工具对软件开发生命周期中的多种角色都大有裨益。主要用户包括:

  • 质量保障自动化工程师:减少编写和维护脆弱测试脚本的时间,让他们能专注于更复杂的测试策略。
  • 手动QA测试人员:利用低代码/无代码功能创建自动化测试,而无需学习复杂的编程语言。
  • 开发人员和SDET:为新功能快速生成测试,并将质量检查直接集成到他们的CI/CD流水线中以获得更快的反馈。
  • DevOps团队:确保持续交付流水线稳定,不会因频繁失败的测试而受阻,从而提高发布的整体速度和可靠性。
在软件测试中使用AI的主要好处是什么?

将AI融入软件测试提供了几个显著的好处,解决了传统方法的局限性。主要优势包括:

  • 提高速度:AI创建和运行测试的速度比人类快得多,从而加速了整个开发和发布周期。
  • 提升准确性和覆盖率:AI可以自主探索应用程序,发现手动测试人员可能忽略的用户路径和边界情况,从而实现更广泛的测试覆盖。AI驱动的视觉测试还能捕捉到功能测试脚本无法看到的错误。
  • 减少维护:AI工具的自愈合能力使测试能自动适应微小的UI变化,极大地减少了工程师修复损坏测试所花费的时间。
  • 提高效率:通过自动化重复且耗时的任务,AI解放了QA专业人员和开发人员,使他们能够专注于更具战略性的高价值活动,如探索性测试和性能分析。