大模型革新测试开发：AI自动化平台实现零代码测试，效率翻倍指南

原创于 2025-12-29 17:46:31 发布 · 412 阅读

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#人工智能 #产品经理 #大模型 #程序员 #Agent #大模教程 #大模型学习

测吧科技推出基于大模型的AI智能化测试平台，可将自然语言测试用例转化为自动化测试任务，无需编写脚本即可完成Web系统测试。平台具备需求分析、用例生成、智能执行、探索测试和知识图谱构建能力，帮助企业降低测试成本，提升效率，实现测试能力从个人技能到平台能力的升级。

面向复杂 Web 系统的 AI 自动化测试平台，降低自动化成本，提升测试执行效率

在企业级软件交付过程中，测试始终是保障系统稳定性与业务连续性的关键环节。然而，随着系统规模扩大和业务复杂度提升，传统测试方式逐渐暴露出明显瓶颈：手工测试效率有限，脚本式自动化建设成本高、维护难，测试执行高度依赖个人经验，难以在企业内部规模化复制。

基于这一现实背景，测吧（北京）科技有限公司 推出了面向企业场景的 AI 智能化测试平台。该平台以大模型与智能体技术为核心，支持将自然语言描述的手工测试用例，直接转化为可执行的自动化测试任务，在无需编写脚本的前提下，完成真实 Web 系统的测试执行、智能断言与结果回溯，帮助企业系统性降低测试自动化建设与维护成本。

公司背景与技术沉淀

测吧（北京）科技有限公司是一家专注于为企业提供软件测试与质量保障服务的科技公司，长期深耕软件质量保障领域，致力于帮助企业解决复杂系统下的测试效率与质量问题。

公司为企业客户提供覆盖测试全流程的服务，包括：

测试人员外包与团队支持
测试与质量体系技术咨询
测试工具与智能化测试平台
企业级测试内训与能力建设

依托持续的技术创新与工程实践，测吧已为华为、中国信息通信研究院、工信部、海关总署、中国移动、招商银行、安心保险、军工单位、TopJoy 游戏公司等多类型客户提供测试相关技术服务，业务覆盖金融、互联网、物联网、国企及军工等高复杂度行业。

本次介绍的 AI 智能化测试平台，正是基于上述企业级项目实践持续打磨和沉淀而来。

平台定位：重构企业测试执行方式

这款 AI 智能化测试平台并非对传统自动化工具的小幅改进，而是从执行方式上进行重构。

平台的核心定位可以概括为一句话：

让“人能理解的测试用例”，直接成为“平台可稳定执行的自动化能力”。

测试人员依然以熟悉的方式编写手工测试用例，平台负责理解、规划、执行与断言，从而将测试执行能力从“个人经验”升级为“平台能力”。

平台核心能力概览

1. 需求文档分析与测试用例生成

平台可对功能性需求文档、接口文档进行自动分析，生成对应的功能测试用例与接口测试用例。

该能力有助于减少测试设计对个人经验的依赖，使测试资产更加结构化、可复用，为后续测试执行和回归提供统一基础。

2. 手工测试用例的 AI 自动化执行

这是平台区别于传统自动化工具的关键能力。

测试人员仅需使用自然语言描述测试步骤与预期结果，平台内部将完成完整的自动化执行流程：

大模型理解测试用例意图
智能体规划完整执行路径
自动推理页面控件、交互方式及测试数据
驱动执行引擎完成真实 Web 操作
执行过程中支持自动纠错
基于执行结果进行智能断言

整个过程无需维护脆弱的脚本和定位规则，测试执行行为更接近真实用户操作。

3. 无用例场景下的智能遍历探索测试

在用例覆盖不足或用例缺失的情况下，平台支持由 AI 自动推理系统行为，执行探索性测试。

该能力适用于新系统上线前验证、遗留系统回归测试等场景，可在有限测试资源下，发现异常路径与潜在风险。

4. 领域建模与知识图谱能力

平台可自动遍历被测系统，构建业务领域模型与知识图谱，并基于图谱生成测试用例。

这使得测试经验能够以结构化方式沉淀，降低对个人记忆和经验的依赖，增强企业测试资产的长期复用价值。

企业级真实场景示例：AI 自动在禅道中提交 Bug

在平台演示中，以企业常用的禅道系统为例，AI 智能体完成了完整的 Bug 提交流程：

登录禅道系统
进入测试模块
打开 Bug 管理页面
新建 Bug
填写 Bug 名称与重现步骤
提交并断言 Bug 是否创建成功

在执行过程中，平台为每一步操作生成对应截图与详细日志，并在执行完成后自动生成测试报告，支持问题快速定位与溯源。

最终，Bug 成功创建，模型断言测试用例执行结果为成功，验证了平台在真实企业系统中的稳定执行能力。

对企业而言的核心价值

从企业管理与工程实践角度看，该平台带来的价值体现在多个层面：

自动化测试能力从“个人技能”升级为“平台能力”
测试执行过程可审计、可回溯，便于质量管理
显著降低自动化测试建设与维护成本
提升复杂 Web 系统的测试效率与覆盖率

这是一款面向企业质量体系建设的工程化 AI 智能化测试平台，而非实验性或演示型工具。

最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

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