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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。

QuarkIQL

QuarkIQL

一个已停运的计算机视觉API生成式测试平台,允许开发者创建自定义合成图像和API请求以简化测试工作流程。请注意:此工具已不再可用。

MLOps
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Autoflow
免费增值

Autoflow

Autoflow 是一款由 AI 驱动的无代码自动化测试工具,专为现代 QA 团队、开发人员和产品经理设计。它能够将复杂的 Web 应用流程的跨浏览器测试速度提高 10 倍,而无需编写任何代码。它简化了测试的创建、执行和维护,促进了团队协作并加速了发布周期。

测试
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Kodezi
免费增值

Kodezi

Kodezi 是一款 AI 驱动的开发者平台,作为您代码库的 AI CTO。它能自动修复错误、优化代码、检测漏洞并自动化文档,无缝集成到您的开发工作流中,以提高生产力和代码质量。

代码助手
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mabl
付费

mabl

mabl 是一个由人工智能驱动的测试自动化平台,可简化 Web 应用程序的端到端测试。它利用人工智能加速测试的创建、执行和维护,使敏捷和 DevOps 团队能够更快地交付高质量的软件。凭借自愈测试和人工智能驱动的根本原因分析等功能,mabl 减少了维护脆弱测试套件的工作量。

测试
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Maestro
免费增值

Maestro

Maestro 是一款由 AI 驱动的端到端 UI 测试框架,可简化移动和 Web 应用的测试。凭借其直观的语法、通过 Maestro Studio 实现的可视化测试创建功能以及 AI 助手(MaestroGPT),它使开发人员和测试人员能够在几分钟内编写可靠的测试。它支持 iOS、Android、React Native 和 Flutter 等多种框架,并提供免费的本地环境和可扩展的云平台用于 CI/CD 集成。

自动化
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Momentic
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Momentic

Momentic 是一个由人工智能驱动的软件测试平台,可加速开发周期。它使团队能够使用自然语言创建、运行和维护强大的端到端测试,消除不稳定的脚本并减少手动 QA 开销。它具有低代码编辑器、自我修复定位器和无缝的 CI/CD 集成。

无代码
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supertest
免费增值

supertest

Supertest 是一款集成在 VS Code 中的 AI 软件测试助手。它能自动创建单元测试,让开发者一键生成全面的测试用例,从而显著加快开发工作流程并提高代码质量。

代码生成
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LambdaTest
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LambdaTest

LambdaTest 是一个由 AI 驱动的云端测试平台,使开发和 QA 团队能够大规模执行跨浏览器、真实设备和自动化测试。它为 Web 和移动应用测试提供了一个统一的环境,以加速发布周期并确保高质量的软件交付。

云平台
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ContextQA
付费

ContextQA

ContextQA 是一个由人工智能驱动的无代码测试平台,旨在自动化和简化整个质量保证流程。它利用代理式人工智能生成测试用例,通过热图可视化用户行为,并提供可行的见解。该平台支持Web、移动、性能、安全和可访问性测试,帮助团队更快地交付高质量软件。

软件开发
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Qodex
免费增值

Qodex

Qodex 是一个由人工智能驱动的平台,旨在简化和加速 API 测试与安全。它能自动发现您的 API,通过简单的英语提示生成全面的测试用例,并无缝集成到您的开发者工作流中。将测试创建时间减少80%,更快地交付无错误的软件。

安全
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AI Web Test Aitida
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AI Web Test Aitida

AI Web Test Aitida 是一个由人工智能驱动的自动化网站测试平台。它通过允许用户使用自然语言创建、运行和管理复杂的测试套件来简化质量保证流程。该工具专注于视觉回归和端到端用户流测试,帮助团队更快地发现错误,并确保在所有浏览器和设备上提供完美的用户体验。

质量保证
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OwlityAI
免费增值

OwlityAI

OwlityAI 是一款开创性的自主 AI 驱动的 QA 解决方案,旨在彻底改变软件测试。它能自动化整个测试生命周期,从测试设计、脚本开发到缺陷检测和报告。通过利用人工智能,OwlityAI 可将 QA 成本大幅降低高达 93%,并将测试速度提升 95%,无需大量的体力测试或复杂的脚本维护。这是一个无需编码的平台,任何团队成员(不仅仅是 QA 专家)都可以使用。

无代码
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Ragas
免费增值

Ragas

Ragas 是一个用于评估和测试检索增强生成(RAG)流程的开源 Python 框架。它提供了一套度量标准来衡量 LLM 应用的性能,从上下文检索到答案生成。Ragas 受到 LangChain 和 LlamaIndex 等行业领导者的信赖,通过识别和减轻幻觉、不相关响应等问题,帮助开发者构建更健壮、可靠和准确的 AI 系统。

MLOps
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QA Sphere
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QA Sphere

QA Sphere 是一款由人工智能驱动的测试管理平台,专为速度和简洁性而设计。它通过组织测试用例、利用AI生成测试、规划高效的测试运行以及与现有开发工具集成,帮助软件团队简化其质量保证流程。

代码助手
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Mida.so
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Mida.so

Mida.so 是一个轻量级、无代码的 A/B 测试和功能标志平台,专为速度和简易性而设计。它通过比竞争对手小10倍的脚本,帮助营销人员、开发人员和产品经理优化网站转化率并安全地推出功能,确保对网站性能的影响降至最低。

测试
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getdescriby
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getdescriby

getdescriby 是一个由人工智能驱动的平台,旨在自动化用户访谈并为 Web 应用收集高质量的反馈。它使用先进的 AI 语音代理,通过网页、可嵌入的小部件甚至电话,与您的用户进行自然、深入的对话。这使得产品团队能够获取关键洞察,打造用户真正想要的产品,而无需投入手动访谈的时间。

反馈收集
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Reflect
免费增值

Reflect

Reflect 是一款由人工智能驱动的无代码自动化网页测试平台。它利用生成式AI将纯英文指令转化为强大的测试用例,无需使用脆弱的选择器。Reflect 将测试速度提升10倍,能自动适应UI变化并减少维护工作。它支持网页、移动、API和可视化测试,并与现有的CI/CD及项目管理工作流无缝集成,以提升测试覆盖率和开发速度。

自动化
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devzery
付费

devzery

Devzery 是一个由人工智能驱动的平台,可自动执行 API 功能回归测试。其自动驾驶 AI 代理简化了端到端测试,与 CI/CD 管道集成,并提供无代码自动化。它旨在通过及早发现错误和确保无缝的 API 性能,来加速软件发布周期、降低开发成本并提高测试管理效率。

代码助手
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WebLens
付费

WebLens

WebLens 是一个由AI驱动的网站分析和A/B测试平台。它能自动分析您的网站,为改进提供数据驱动的假设。通过GrowthBook强大的引擎,将这些洞察无缝转化为A/B测试,从而在无需大量手动操作的情况下,提升用户体验并提高转化率。

网站分析
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Quantum Network Monitor
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Quantum Network Monitor

一款由AI驱动的网络安全与监控平台,可自动执行漏洞扫描,提供量子就绪性检查,并配备交互式AI助手。它通过Nmap自动化、异常检测和全面的性能仪表板等功能,简化了企业级安全。

测试
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Maihem
付费

Maihem

Maihem 是一个先进的AI安全与机器人平台,专注于为大语言模型(LLM)应用提供自动化的红队演练和漏洞测试。它系统性地测试OWASP Top 10 LLM漏洞,如提示注入和数据投毒,以确保AI系统的安全、可靠和合规部署。

测试
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Carbonate
免费增值

Carbonate

Carbonate 是一个由人工智能驱动的无代码平台,用于创建自动化端到端测试。用户只需记录他们与 Web 应用程序的交互,其 AI 引擎即可生成强大且能自我修复的测试脚本。这些测试能理解应用程序的功能,而不仅仅是其 HTML 结构,因此对 UI 变化具有很强的适应性。您可以在云端运行测试并使用详细的调试工具,或将其导出到您自己的 CI/CD 管道中。

测试
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BrowserStack
免费增值

BrowserStack

BrowserStack 是一个领先的 AI 驱动的云平台,用于全面的应用程序和跨浏览器测试。它提供对超过 30,000 个真实移动设备和桌面浏览器的即时访问,使开发人员和 QA 团队能够在真实世界条件下测试他们的网站和移动应用。凭借自动化测试、可视化测试和可访问性检查等功能,BrowserStack 加速了发布周期,并确保在所有平台上提供完美的用户体验。

移动开发
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Stark
免费增值

Stark

Stark 是一个端到端的可访问性平台,它将一套工具直接集成到您的设计和开发工作流程中。它利用人工智能驱动的自动化技术,帮助团队在从 Figma、Sketch 到代码和线上产品的整个流程中发现并修复可访问性问题,从而加速合规性并促进包容性设计。

UX & UI
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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。