📝 面试求职: 「面试试题小程序」 ,内容涵盖 测试基础、Linux操作系统、MySQL数据库、Web功能测试、接口测试、APPium移动端测试、Python知识、Selenium自动化测试相关、性能测试、性能测试、计算机网络知识、Jmeter、HR面试,命中率杠杠的。(大家刷起来…)
📝 职场经验干货:
小编最近在浏览最新技术文章时,被一位技术极客的成果惊艳了!他自研了一款探索式测试智能体——Scoutron,巧妙融合自动化与AI技术,在探索式测试中建立人机协同新范式,显著提升测试效率和效果!
今天我们就带领大家一起学习一下吧!
阅读本文你将收获:
-
什么是Scoutron;
-
Scoutron的框架及功能介绍;
-
Scoutron的实例介绍;
-
Scoutron和 BotExpTest、Fintest Pro的对比;
-
Scoutro的优化方向;
01 什么是Scoutron?
Scoutron 是一款探索式测试辅助智能体,基于智能体框架(如AutoGPT或自定义架构)构建,具备自主决策能力。其核心是通过Gemini 2.0 Flash的快速推理能力(<1秒响应)实现实时交互,结合轻量化设计平衡性能与成本。
假如你需要对某个网站或应用进行探索式测试,只需安装 Scoutron 并设置测试时长(例如 30 分钟至 2 小时),便可开启与 Scoutron 协同的探索之旅。
02 Scoutron的框架及功能介绍
Scoutron框架介绍
Scoutron框架介绍如下:
Scoutron 1.0 版基于智能体框架构建,集成了浏览器内容感知、Prompt 构建、时间记忆与策略生成等多种工具。
其中,Agent 核心在于将各项任务有机整合,并通过友好的用户界面为测试人员提供实时指引和报告生成服务。
此外,整个智能体是背靠在 Gemini 2.0 Flash 之上,以追求一个更高的性价比。
Scoutron功能介绍
Scoutronv1.0 功能如下:
-
1.实时倒计时提醒:提供精确的剩余时间提示,帮助测试人员掌控整体进度。
-
2.内容动态分析与测试建议:Scoutron 能自动检测当前页面内容,并即时生成针对性测试建议。例如,当系统识别到页面为搜索结果时,会主动提出分页正确性测试的建议;当检测到登录界面,则提醒测试人员尝试不同的登录方法。
-
3.探索测试策略智能生成:在测试进行过程中,Scoutron 会根据以往探索过程(操作记录、测试方法及反馈结果)综合推理,动态调整剩余时间内的测试策略,并给出具体的操作建议。
-
4.一键生成探索测试报告:测试结束后,点击 “报告” 按钮即可自动生成详尽的探索式测试报告,涵盖测试流程、发现的问题及改进建议。
03 Scoutron的实例介绍
Scoutron 检测到当前是搜索结果显示页面,主动给出了分页正确性测试的等建议。
Scoutron 检测到当前页面是登录界面,就提示去测试各种方法。
Scoutron 将剩余的 23 分钟进行分时间测试策略建议,并且引用具体的漫游方法应用到实际不同的功能模块。
测试进行到还剩 16 分钟,Scoutron 给出了它的时间和测试方法分配建议。
最后,点击 “报告” 按钮,探索式测试报告可以一键生成。下图是一个测试报告的部分截图。
04 Scoutron和 BotExpTest、Fintest Pro的对比
除了Scoutron,目前市场上还有其他几款测试辅助智能体或AI驱动的测试工具,它们也在探索性测试方面提供了智能化的支持,分别是:BotExpTest、Fintest Pro。
那它们3个之间有什么区别吗?一起来看看:
4.1功能定位与核心能力对比
4.2技术架构与智能化程度
Scoutron
架构:基于智能体框架,集成浏览器内容感知(DOM解析+视觉定位)、时间记忆模块(向量数据库)、策略引擎(规则模板+LLM生成)。
智能化核心:Gemini 2.0 Flash提供<1秒响应的实时推理,支持动态策略调整(如剩余23分钟分配测试策略)。
BotExpTest
架构:工具化设计,依赖预设规则库(如OWASP Top 10)和随机算法,缺乏实时环境感知能力。
扩展性:支持与Jira/GitHub集成,但智能建议需手动触发且无上下文关联。
Fintest Pro
架构:传统测试管理工具增强版,侧重日志结构化存储,无AI模型集成,依赖人工输入。
4.3适用场景与团队匹配
总结:工具选择建议
-
追求AI实时协同 → Scoutron(适合敏捷团队、复杂系统测试);
-
需要严格流程管控 → BotExpTest(适合合规优先的传统团队);
-
侧重团队协作与归档 → Fintest Pro(适合分布式团队的知识沉淀)。
05 Scoutron的优化方向
以下是网友的一些真实建议,一起来看看:
建议1:可以直接在GitHub copilot agent上结合mcp去实现
建议2:支持可以模拟不同的虚拟用户;(作者回复:模拟不同的用户,这个也是探索式测试方法的一个分支,能够智能化真的很棒)
建议3:支持上传需求文档,直接通过AI生成测试用例
目前 Scoutron 1.0 版主要用于演示,看了大家上述的优化想法,屏幕前的你们有什么想说的吗?
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】