AI 与传统自动化：QA 工程师需要了解的内容

在快速发展的软件开发世界中，自动化测试已成为 SDLC 的重要组成部分。传统上，自动化侧重于使用 Selenium、QTP/UFT 和 JUnit 等工具编写基于规则的脚本。但随着人工智能 （AI） 和机器学习 （ML） 的兴起，新一代测试工具应运而生，它们提供自学习、预测和自适应功能。

本文提供了传统测试自动化与 AI 驱动的测试的技术比较，探讨了架构、使用案例、维护开销和未来潜力方面的差异。QA 工程师、测试架构师和 SDET 将找到有关如何战略性地采用 AI 进行更智能、更快速、更可靠的测试的见解。

什么是传统自动化？
传统的自动化依赖于预定义的规则和脚本。测试用例是使用 Java、Python 或 VBScript 等语言手动编写的，并使用以下工具执行：

Selenium WebDriver（基于浏览器的 UI 自动化）

JUnit/TestNG（单元测试）

QTP/UFT（功能/回归测试）

Appium （移动自动化）

Postman/Newman（API 测试）

工作原理：
确定测试场景。

使用特定定位器（XPath、CSS）手动编写脚本。

通过 Jenkins 或 Azure DevOps 等 CI 工具执行。

由于 UI 更改频繁，因此定期维护脚本。

主要特点：
基于规则

高维护

对 UI 更改脆弱

需要深厚的编程技能

不从失败
中学习 _
什么是 AI 驱动的测试自动化？_ 基于
AI 的测试集成了机器学习、自然语言处理 （NLP） 和预测分析，使测试自动化更具适应性和智能性。

主要平台包括：

Testim.io

麦布尔

功能化

Applitools Eyes（用于视觉 AI）

珀 西

Sauce Labs 智能测试执行

功能：
自我修复测试：在 UI 元素更改时自动更新定位器。

视觉验证：使用 Visual AI 检测布局、像素偏移和视觉不一致。

预测性测试：使用更改分析和历史错误模式识别应用程序中的高风险区域。

自动测试生成：使用 NLP 将用户故事或需求转换为测试用例。

维护开销采用
AI 的最令人信服的原因之一是它减少了测试维护。

在传统框架中：

对 UI 的微小更改（例如，按钮 ID 更改）会中断测试。

工程师必须手动检查、更新和重新测试。

随着时间的推移，由于不断维护，自动化变得难以扩展。

Testim 等 AI 工具使用动态定位器和上下文（DOM 结构、元素行为、文本接近度）来自动修复测试，从而显着减少维护负载。这在代码快速发布的 CI/CD 环境中尤其有价值。

传统的自动化需要：学习曲线和技能集
：

脚本知识 （Java/Python）

框架理解（POM、BDD、TestNG）

特定于工具的专业知识（Selenium、Appium）

AI 测试平台：

更多低代码/无代码

依靠 UI 交互录制 + 自定义

仍然受益于测试设计和 QA 领域知识

因此，过渡到自动化的手动测试人员更容易使用 AI 工具。

_ 与 DevOps Pipelines_集成
这两种方法都与 DevOps 管道（Jenkins、GitLab CI、CircleCI）集成，但基于 AI 的工具提供更智能的编排：

仅根据代码更改执行影响较大的测试。

使用 AI 驱动的见解生成测试执行报告。

使用与 ELK、Grafana 或 Allure 集成的仪表板可视化趋势。

此外，Launchable 等工具使用机器学习来确定哪个测试子集每次运行提供最高价值，从而大大改善 CI/CD 中的反馈循环。

AI 测试
的挑战 AI 测试工具虽然功能强大，但并不是灵丹妙药。主要挑战包括：

透明度：AI 的决策（例如，为什么选择定位器）可能缺乏可解释性。

训练数据质量：不良的测试历史记录会导致 AI 预测不可靠。

供应商依赖性：许多 AI 测试平台是专有的。

视觉测试中的误报：必须使用忽略区域和基线管理进行微调。

此外，这些工具仍然受益于人工验证 — QA 工程师必须解释见解、设计有意义的测试并确保业务逻辑覆盖率。

出处：https://dev.to/