怎么用AI做自动化测试？

大家好，我是陈哥。

熟悉我的朋友都知道我是测试出身，后来逐渐参与到开发当中。

做过测试都知道，手动测试是很枯燥的，要一遍遍做同样的校验，就像西西弗斯不断重复推巨石上山的动作。

如今AI的发展正改变了测试方式，之前我写过一篇《取代或转型？人工智能对软件测试的影响》，讲了一些AI对软件测试带来的影响。

接下来，我想再继续讲讲AI到底是如何推动测试自动化的发展。 

一、预测分析

在时间就是金钱的时代，测试开发团队可以通过预测分析来提前发现潜在Bug，从而减少返工。预测分析就是利用数据挖掘、统计建模、机器学习等技术，从历史数据中发现价值的模式和趋势，以预测未来事件或结果。

大家有看过电影《星球大战》吗？尤达说“很难预料，未来一直在变”，他可能不知道在未来的某一天AI实现了预测分析。

测试人员借助预测分析，就可以在Bug发生之前加以改正，这能帮助你向软件无Bug迈进了一大步。

二、测试用例

测试人员可以用自然语言描述测试需求，AI会自动生成相应的测试用例，这大大简化了测试用例的创建过程。

传统的测试脚本需要测试人员详细写出从A点如何到B点，而AI自然语言处理类似于我们告诉高德地图我们到底要去哪里一样简单。测试人员不用去纠结复杂的代码和脚本，只需要像聊天一样表达他们的测试需求。

举个例子，大家可以在禅道软件的AI中创建一键拆用例的智能体。测试人员在研发需求页面就可以一键拆解生成结构化的测试用例，包含用例类型、前置条件、用例步骤，无需手动复制粘贴。

三、测试执行

现在，AI工具可以在几分钟内执行数千次测试，这与传统的手动测试方法相比，就像博尔特和蜗牛比赛。

可能有人会担心这种快速执行会影响准确性，恰恰相反，它通过自动执行重复任务和消除人为错误来提高精度。这让测试人员可以将精力集中在更具战略性的活动上，例如设计更好的测试用例或探索复杂的场景。

除了加速流程之外，还有另一个重要优势就是全面的测试覆盖范围。借助AI不用费力就能同时执行大量测试，应用程序在部署之前会在各种条件下接受严格检查。

在如今竞争激烈的市场，这对企业来说就可以更快地交付高质量的产品。

四、测试策略

团队不必完全依赖资深人员的经验，可以直接通过AI来进行推演。

比如，在禅道 AI 对话中，可直接引用历史项目知识库。AI 会自动分析过往项目的测试周期、缺陷逃逸率等核心指标，并输出可落地的优化方案。

这也是 AI 分析报告得到广泛认可的核心原因。AI 能够对海量复杂数据做提炼，转化为可执行的业务洞察，同时基于历史绩效指标预判项目后续趋势，带来颠覆性的价值。

它补齐团队的信息短板，支撑大家制定更科学、更有前瞻性的测试策略，推动软件测试工作迈向更高水平。

五、未来趋势

AI 驱动测试自动化，并不是说以后就不需要测试人员人工排查问题，而是可以把大量重复的检查工作交给工具。借助 AI 能力，我们可以在问题还没发生的时候，就识别高风险区域。AI 会不断学习本项目过往的测试数据，识别 Bug 的能力会随着项目迭代持续变强。

AI 带来的是前置化的质量思路相当于拥有一套前置预警能力，风险点提前暴露，团队就可以第一时间处理。听起来有点超前，但这就是行业正在探索的方向。

AI驱动测试自动化落地过程中，还是会遇到不少难题，其中最突出的两个就是测试用例维护成本高和不稳定测试难以处理。

第一点就是测试维护。自动化脚本和用例不是写完就一劳永逸，业务需求一变，对应的用例、脚本就要同步更新。这个过程要投入时间、人力还有合适的工具。如果资源跟不上，前期搭建好的自动化体系很容易慢慢就废弃掉。

禅道 AI 可以帮团队减轻一部分维护压力。当需求发生变更，AI 会对比新旧需求之间的差异，找出哪些测试用例会受到改动的影响，给出用例的修改方向，不用测试人员逐条人工核对全部用例。

第二个难题就是不稳定测试。部分用例没有改动代码，时而执行通过、时而执行失败，这种情况会干扰测试判断，拿到不可靠的测试结果。

所以，我们不能指望工具去解决所有问题，但结合上面聊到的思路，团队可以考虑在推进AI+自动化测试的时候合理分配资源，真正发挥AI 在测试方面的价值。