AI驱动自动化测试的不足与改进方向

1. 当前存在的不足

(1) 数据依赖性强

• 问题：AI模型严重依赖历史数据质量，数据不足或噪声多时效果下降。
• 表现：
  • 新项目无历史数据时，AI用例生成准确率低。
  • 跨领域（如从Web切换到IoT）需重新训练模型。

(2) 动态系统适配不足

• 问题：对频繁变更的UI/API适配能力有限。
• 表现：
  • 前端UI改版导致视觉定位失效。
  • 微服务API接口变更引发大量用例失败。

(3) 复杂场景覆盖有限

• 问题：对需要人类直觉的测试场景（如用户体验测试）处理能力弱。
• 表现：
  • 无法有效评估"界面是否美观"等主观指标。
  • 对多步骤交互流程的异常模拟不足。

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