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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。

Celerforge
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Celerforge

Celerforge 是一个由 AI 驱动的平台,使开发人员能够以闪电般的速度创建模拟 API。用户只需用自然语言描述 API 需求,即可即时生成真实、功能齐全的模拟端点和数据,从而显著加快原型设计和前端测试。

API 管理
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Bugasura
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Bugasura

Bugasura 是一个由人工智能驱动的质量平台,旨在简化错误跟踪并加速软件开发。它通过自动收集全面的上下文信息、使用人工智能进行智能分类以及与现有开发工作流程无缝集成,帮助团队更快地捕获、报告和解决错误。它专为现代技术团队(包括工程师、测试人员和CTO)打造,旨在通过卓越的软件质量加强协作并推动业务增长。

错误追踪
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nunu.ai
付费

nunu.ai

nunu.ai 是一个由人工智能驱动的平台,使用智能代理来自动化游戏测试。这些代理像人类一样玩游戏,大规模执行端到端的质量保证测试。它允许开发人员用简单的英语编写测试用例,从而显著节省时间,并将手动测试成本降低高达50%。

测试
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QAEverest
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QAEverest

QAEverest 是一个由 AI 驱动的低代码/无代码平台,旨在彻底改变软件测试。它能自动化整个测试生命周期,从为功能、系统、API、性能和安全测试生成全面的测试用例,到执行 UI、API 和移动应用自动化。其目标是为 QA 团队提高测试覆盖率、加速工作流程并显著节省时间和成本。

无代码
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Qualibooth
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Qualibooth

Qualibooth 是一套企业级网页无障碍软件套件。它利用 Agora 工作台等人工智能工具,帮助组织测试、监控和修复无障碍问题,确保符合 WCAG、ADA 和《欧洲无障碍法案》(EAA) 等标准。它专为开发人员、审计员和内容管理者设计,可将无障碍功能无缝集成到现有工作流程中。

测试
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DevKit
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DevKit

DevKit 是一款面向开发人员的一体化 AI 工具包,旨在加速软件开发生命周期。它集成了强大的 AI 助手 DevGPT,可访问多个 LLM(GPT-4o、Gemini、Llama),并提供超过 30 种专业迷你工具套件。它帮助开发人员编写代码、测试 API、使用自然语言查询数据库,并通过单一统一平台管理各种开发任务,目标是将生产力提高多达 10 倍。

代码助手
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Scalar
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Scalar

Scalar 是一个开源开发者平台,用于根据 OpenAPI/Swagger 规范创建美观、交互式的 API 文档。它内置一个离线优先的 API 客户端,可实现无缝测试,提供广泛的自定义选项,并与流行框架集成,从而简化整个 API 生命周期。

API 管理
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Copilot Chat
免费

Copilot Chat

Copilot Chat 是一款采用测试驱动开发(TDD)方法生成代码的 AI 开发者工具。用户通过定义包含输入和预期输出的测试用例,AI 会迭代生成并优化代码,直至通过所有测试,从而确保高质量、高可靠性的代码产出。

代码生成
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PerfAgents
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PerfAgents

PerfAgents 是一个专为 QA 和 DevOps 团队设计的 AI 驱动的综合监控平台。它利用 Playwright、Selenium 和 Cypress 等框架的现有测试脚本,或使用自然语言生成新脚本,从全球各地持续监控网站和 API 的性能、可用性以及关键用户流程。

监控
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Cekura
付费

Cekura

Cekura 是一个由AI驱动的对话式AI代理测试与可观测性平台。它使开发人员能够通过各种角色和真实世界条件,在数千个场景中自动测试语音和聊天代理,以确保可靠性、防止故障并加速部署。

语音助手
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getmaxim
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getmaxim

getmaxim 是一个全面的生成式AI评估与可观测性平台,专为AI开发团队设计。它使用户能够通过对LLM和RAG管道进行广泛评估、自动化测试以及提供实时生产监控来测试、监控和改进AI应用,从而确保高质量、可靠和负责任的AI。

LLM
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Lila
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Lila

Lila 是一个由人工智能驱动的测试框架,可简化 Web 应用的端到端(e2e)测试。任何人都可以使用自然语言创建强大、可自我修复的测试,并将其无缝集成到 CI/CD 流程中。它基于 Playwright 构建,旨在适应 UI 变化,使初创公司、QA 团队和大型企业的测试自动化变得易于访问且维护成本低。

测试
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QASolve
付费

QASolve

QASolve 是一个以服务形式提供的人工智能增强型软件测试和自动化平台。它能在一周内自主生成超过80%的自动化测试脚本,利用AI代理探索应用程序并创建自我修复测试。该服务可加速QA周期、降低成本,并无缝集成到CI/CD流水线中,无需开发人员编写任何代码。

测试
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Amplitude
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Amplitude

Amplitude 是一款领先的数字分析平台,它利用人工智能帮助企业了解用户行为、优化产品并推动增长。它为产品分析、会话重放、A/B 测试和功能管理提供统一的解决方案,使团队能够做出数据驱动的决策并构建更好的客户体验。

分析
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Giskard
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Giskard

Giskard 是一个 AI 测试平台,旨在保护和验证基于 LLM 的应用程序。它帮助企业团队在部署前检测并缓解幻觉、安全漏洞、偏见和性能问题等风险。通过自动化测试生成和持续的红队演练,Giskard 确保 AI 代理可靠、安全且合规。

监控
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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。