AI在自动化测试中的实战应用场景

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01 概览

常见术语

AI RAG：RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）技术，用通俗易懂的语言来说，就是一个结合了搜索和生成能力的AI框架。

AI Agent：人工智能代理（智能体），一个能够自主学习、智能决策与高效执行的智能系统；其核心能力涵盖自动化测试脚本的智能生成、缺陷的精准预测与高效定位，以及性能测试的智能化优化，为软件测试带来了前所未有的自动化与智能化水平。

LangChain：一个开源框架，用于构建基于大型语言模型（LLM）的应用程序。

PydanticAI：一个AI应用开发框架，和Python界赫赫有名的数据验证库Pydantic进行结合。

CrewAI：一个开源的智能体开发框架，可以让大语言模型 (LLM) 具备代理性，自动完成各种任务。

应用场景

界面测试：驱动自动化测试工具，如Selenium、Cypress等，对界面进行自动化测试。这包括模拟用户操作、捕获界面元素、验证界面行为等。Applitools的视觉AI方案，Applitools提供的Eyes SDK可以捕获视觉快照，并使用视觉人工智能检测差异。

性能测试：分析软件性能测试结果，识别性能瓶颈，并提出优化建议

安全测试：识别代码中的潜在安全漏洞和不规范的编程实践

缺陷分析：从错误报告和日志中学习，自动识别、分类和优先级排序软件缺陷

CrewAI常用内置工具

文本搜索工具（TXTSearchTool）

描述：该工具用于在文本文件的内容中执行 RAG（检索增强生成）搜索。

它允许在指定文本文件的内容中进行语义搜索，根据提供的查询快速提取信息或查找特定文本部分，是一个非常有价值的资源。

PDF搜索工具（PDFSearchTool）

描述：PDFSearchTool 是一款专为在 PDF 内容中进行语义搜索而设计的 RAG 工具。

它允许输入搜索查询和 PDF 文档，利用先进的搜索技术高效地找到相关内容。这种能力使其特别适用于快速从大型 PDF 文件中提取特定信息。

DOCX搜索工具（DOCXSearchTool）

描述：DOCXSearchTool 是一款专为在 DOCX 文档中进行语义搜索而设计的 RAG 工具。它使用户能够通过基于查询的搜索有效地搜索和提取 DOCX 文件中的相关信息。

该工具对于数据分析、信息管理和研究任务至关重要，简化了在大型文档集合中查找特定信息的过程。

网站搜索工具（WebsiteSearchTool）

描述：网站搜索工具旨在作为在网站内容中进行语义搜索的概念设计。它旨在利用像检索增强生成（RAG）这样的先进机器学习模型，以高效地浏览和提取指定 URL 中的信息。

该工具旨在提供灵活性，允许用户在任何网站上执行搜索或专注于感兴趣的特定网站。请注意，网站搜索工具的当前实现细节正在开发中，所述功能可能尚不可访问。

目录读取工具（DirectoryReadTool）

描述：DirectoryReadTool 是一个强大的实用工具，旨在提供目录内容的全面列表。它可以递归地浏览指定目录，为用户提供所有文件的详细枚举，包括子目录中的文件。

这个工具对需要对目录结构进行彻底清点的任务或验证目录中文件组织的任务至关重要。

02 测试用例生成

自动解析Swagger文档生成测试用例能够提高API测试效率，减少人工编写用例的工作量。

根据应用程序的历史数据、用户行为和使用案例自动生成测试用例。

根据需求文档生成测试用例。

根据各种数据来源生成测试用例：如数据库、文档等

1、需求生成智能体

功能：根据项目背景和用户故事生成条目化需求

2、需求获取智能体

功能：通过自然语言读取需求文档或数据库，获取条目化需求

3、测试用例生成智能体

在系统提示词中加入项目背景，根据具体的需求生成测试用例

03 测试用例执行

1、生成测试脚本

自动化测试脚本生成智能体

• - 根据Swagger文档生成接口测试脚本

• - 根据用户故事生成测试脚本

2、使用AI驱动的测试工具

TestCraft

• 特点：

  基于Selenium的AI驱动测试自动化工具，支持手工和自动化测试，能在极短时间内高效交付基于Web的软件测试。具备出色的重复测试功能，多语言脚本创建与运行，先进的GPT技术使得测试想法生成变得简单高效。

• 适用场景：

  适用于Web软件的测试，特别需要高效交付和重复测试的场景。

Testim.io

• 特点：

  凭借其自然语言处理能力，能高效执行多语言测试。提供高灵活性、全面可见性和用户友好型工具，助力开发人员缩短测试周期，提升测试覆盖。提供故障排除功能、强大的维护能力、直观的活动仪表板，以及第三方集成和数据管理功能。

• 适用场景：

  适合大型技术公司和需要高灵活性和全面可见性的测试场景。

04 测试报告分析

1.自动生成测试报告：

AI可以根据测试结果与日志，采用自然语言生成技术自动生成测试报告。这消除了人工编写测试报告的工作，提高了效率，并确保报告具有一定的条理性和专业性。

2.测试数据的整理与汇总：

AI能够智能地整理和分析测试数据，包括测试覆盖率、缺陷率、通过率等关键指标，为测试人员提供全面的数据支持。

3.日志分析：

AI通过日志相关性分析、异常检测与关键字搜索等技术，能够自动分析大量测试日志。这有助于快速定位测试过程中出现的问题与异常，提高问题诊断的效率。

4.性能评估：

AI可以实时监测系统性能和稳定性，帮助测试人员及时发现性能瓶颈和问题。通过对测试结果的深入分析，AI还可以提供性能优化的建议。

最后： 下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成，需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】

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