Top 5 der generativen KI-Testtools (2025)

Sie fragen sich, welches generative KI-basierte Testtool das richtige für Sie ist, um mit minimalem menschlichen Eingriff qualitativ hochwertige Testergebnisse zu erzielen? Es handelt sich um einen schnell wachsenden Markt, und es gibt zahlreiche bestehende und zukünftige Gen-AI-Testanbieter. Die Wahl des richtigen Tools ist jedoch äußerst wichtig, um nicht mit Fehlalarmen, eingeschränkter Testabdeckung, mangelndem Kontextverständnis, der Unfähigkeit, Randfälle zu behandeln, langsamer Adaption usw. zu kämpfen. Daher habe ich über 120 Stunden Versuch 30+ KI-gestützte Testwerkzeuge und wählte die beste 5 unter ihnen.

Bitte beachten Sie, dass unabhängig von der Intelligenz und Robustheit eines Gen-AI-Testtools einige Prozesse manuelle Unterstützung erfordern, um die Funktionalitäten optimal zu nutzen. Daher empfehle ich einen hybriden Ansatz verfolgen während der Nutzung. Kein KI-Testtool ist absolut sicher, da sich die getesteten Anwendungen ständig weiterentwickeln und von Zeit zu Zeit unterschiedliche Testprozesse erfordern. Daher Integration von KI und menschlicher Intelligenz und traditionelle Frameworks sind der beste Weg, diese Tools zu nutzen, um maximale Genauigkeit zu erreichen. Sie können jetzt meine unvoreingenommene Bewertung jedes dieser Tools aus erster Hand lesen. Lese mehr ...

besten KI-Testtools: Top-Software-Auswahl!

Werkzeugname	GenAI-Funktionen	Kostenlose Testversion	Link
testRigor	• Codelose, automatisierte, vollwertige Tests • Anpassbare Testregeln • KI-basierte Selbstheilung	14-Tage kostenlose Testversion	Mehr lesen
BlinqIO	• Hochwertiger Code mit wenigen Fehlern • Skaliert ohne Limit • Kann die Geschäftslogik verstehen	14-Tage kostenlose Testversion	Mehr lesen
Roost.ai	• Funktioniert mit Legacy-Systemen • Erstellen Sie reale Szenarien zum Testen • Passt sich problemlos an andere KI-Modelle an	14-Tage kostenlose Testversion	Mehr lesen
Ventrilo.ai	• Ursachen-Debugging • KI-Testagenten • Nahtlose Integration mit den meisten Frameworks	für immer frei	Mehr lesen
MagnifAI	• KI-generierte Testfälle • Code-Snippet-Generierung • Codelose und visuelle Bearbeitung	Demo verfügbar	Mehr lesen

1) testRigor

testRigor ist ein fortschrittliches generatives KI-basiertes Testautomatisierungstool, das das Testen komplexer Benutzerabläufe vereinfacht. Es hat mir geholfen Verwenden Sie fließendes, einfaches Englisch um einen automatisierten Test anstelle von Codes zu erstellen. Ich konnte sogar mit einem einfachen Satz Anweisungen auf hoher Ebene generieren.

Es nutzt KI, um das Verhalten eines echten Benutzers nachahmen in der Produktionsumgebung. Ich war auch beeindruckt, wie es die Tests für die wichtigsten Funktionen generierte und verwaltete. Dank der KI-basierten Funktionen konnte ich diese Anweisungen auch neu schreiben, korrigieren oder mit unterstützten Befehlen erweitern.

Merkmale:

• KI-generierte Tests: Seine KI generiert die Tests automatisch basierend auf der Interaktion echter Benutzer, was es effizient und zuverlässig macht. Ich fand es mit seinen umfassenden Tests perfekt zum Testen häufig verwendeter App-Flows. Allerdings manchmal gelang es nicht, alle möglichen Variationen zu erfassen der Benutzerinteraktion war dies das einzige Mal, dass ich eingegriffen habe, um weitere Szenarien hinzuzufügen.
• Testwartung: Mit der generativen KI von testRigor müssen sich DevOps nicht mehr um die Wartung ihrer Tests kümmern. Die Abhängigkeit von Implementierungsdetails entfällt, da die Tests müssen nicht auf XPath und CSS angewiesen sein. Daher habe ich völlig stabile Tests erhalten.
• Nahtlose Integration mit CI/CD-Pipelines: Die generative KI lässt sich schnell in die CI/CD-Pipeline integrieren, was die Testphase meines Projektentwicklungszyklus beschleunigt. Außerdem löste sie bei jedem neuen Code-Push automatisch Tests aus und stellte so sicher, dass ich jederzeit hochwertiger Code.
• Vollständiger Test: Mit den KI-basierten Tests von testRigor können Sie einen vollwertigen Test erstellen und die notwendige Umgebung für den Test einrichten. Die Fähigkeit der KI, Analysieren Sie die Art des Tests, Code und Umgebung zum Testen eines Produkts erfordern nur einen vernachlässigbaren Anteil menschlicher Eingriffe.
• Selbstheilung: Die KI-basierte Selbstheilung machte die Fehlerbehebung deutlich einfacher. Dank der Vision-KI und der Auto-Healing-Optionen kann das Tool den Bildschirm betrachten und alternative Wege finden, um den Prozess abzuschließen und so ein Abstürzen zu verhindern. Allerdings einige KI-Anpassungen entsprachen nicht meinen Bedürfnissen, aber sie haben mir gezeigt, welche Testfälle sich selbst behoben haben, und ich konnte sogar problemlos zur vorherigen Version zurückkehren.

Pricing:

testRigor hat eine für immer frei planen als Open Source und seine monatlich bezahlten Pläne sind wie folgt:

Privates Linux Chrome	Privat abgeschlossen	Benutzerdefinierte Preisgestaltung
$300	$900	Den Support kontaktieren

Kostenlose Testphase: 14 Tage für kostenpflichtige Pläne

Link: https://testrigor.com/

---

2) BlinqIO

BlinqIO ist ein KI-basiertes Testtool für End-to-End-, visuelle Tests, API-Tests usw. Es erkennt mühelos, welche Art von Tests Sie für die Art Ihrer Apps benötigen. Ich musste lediglich die Anforderungen in einfachem Englisch, BDD oder über den KI-Recorder angeben. Daraufhin generierte die BlinqIO-KI einen Automatisierungscode.

Die Codes werden autonom gespeichert. Außerdem allmählich angepasst, als sich mein Testprodukt weiterentwickelte Sowohl für kleinere als auch für größere Änderungen. Bei Bedarf steht Ihnen unser engagierter Support zur Verfügung, der eine schnelle Bearbeitung nichtfunktionaler Anforderungen (NFR) gewährleistet.

Merkmale:

• Grenzenlose Skalierung: Ich hatte keine Engpässe oder Verzögerungen, da die Rechenleistung die Testkapazität mühelos erweitert. Mir fiel sogar auf, dass der Code an alle Bildschirmgrößen angepasst wird, was die Effizienz steigert.
• Schnellere Veröffentlichung: Die gesamte Testerstellung, -analyse und -wartung übernimmt die generative KI, sodass Sie sich auf die anspruchsvolleren Teile des Prozesses konzentrieren können. Dadurch konnte das Team meiner Testingenieure die Tests schneller abschließen und die Markteinführungszeit verkürzen.
• Mehrsprachiges Testen: BlinqIO AI spricht über 50 Sprachen und kann daher Tests für mehrsprachige Apps erstellen. Bei der Suche nach Regionalsprachen kann es schwierig sein, aber BlinqIO unterstützt alle wichtigen, weltweit gesprochenen Sprachen.
• Hochwertiger Code: Der KI-Code wird vom Open Source Playwright Code generiert. Dies gewährleistet Transparenz, Stabilität und keine Abhängigkeit von einem Anbieter. Dadurch habe ich weniger Fehler gefunden und mehr Sicherheit sowie kontinuierliche Updates erhalten.
• Versteht Geschäftslogik: Seine adaptive Natur hilft ihm, Geschäftslogik zu verstehen, was es zu einem der kompetentesten generativen KI-basierten Testtools macht. Ich habe es verwendet, um mehrere reale Testumgebungen zu erstellen. Darüber hinaus kann es kontextbezogene Validierung und Verhaltenstests durchführen. Allerdings einige manuelle Eingriffe für komplexe Szenarien ist für eine bessere Genauigkeit erforderlich.

Pricing:

Du kannst dich Demo buchen und kontaktieren Sie den Support für Preise. Es bietet auch eine 14-Tage kostenlose Testversion.

Link: https://www.blinq.io/

---

3) Roost.ai

Roost.ai wurde entwickelt, um die Testgenauigkeit zu erhöhen und eventuell übersehene Lücken in der Testabdeckung zu schließen. RoostGPT optimiert sowohl Unit- als auch API-Tests für Ihre individuellen Bedürfnisse und Ihr Unternehmen. Mir ist aufgefallen, dass es sich problemlos an Codeänderungen anpasst und die Anfragen abruft. Die automatische Aktualisierung der Unit-Test-Bibliothek stellte sicher, dass meine Tests relevant und mit der Codebasis synchronisiert blieben.

Es hat mir geholfen Tests in Sekundenschnelle entwerfen, was mir Stunden quälender Arbeit erspart. RoostGPT auch bietet mehrere LLMs mit zuverlässiger Sicherheit und maximiert den Wert vom Unit- bis zum API-Test.

Merkmale:

• Vollständige Testabdeckung: Roost.ai's auf künstlicher Intelligenz basierende Tests ermöglichen umfassende Tests. Die fortschrittlichen Algorithmen gewährleisten eine umfassende Abdeckung sowohl für Unit- als auch für API-Tests. Es ist im Grunde alle möglichen Szenarien berücksichtigt was meiner Erfahrung nach ein hervorragendes Wachstum im Bereich KI-basierter Tests darstellt.
• Anpassbares Testen: Es ist ein vielseitiges KI-Testtool zur Abwicklung, Integrierung, Speicherung und funktioniert mit jedem neuen Code und Legacy-SystemenDieses Tool kann auch in Entwicklertools integriert werden, um es in der richtigen Testumgebung zu nutzen. Ich könnte es auch in einen automatisierten Workflow integrieren, da es sich leicht anpassen lässt. Allerdings fiel mir ein unberechenbares Verhalten mit einer bestimmten IDE (Integrierte Entwicklungsumgebungen). Ich empfehle, sowohl das Plugin als auch die IDE zu aktualisieren, um dieses Problem zu vermeiden.
• Mehrere Eingangsquellen: RoostGPT nutzt API-Spezifikationen, User Stories, Quellcode usw., um Input aus verschiedenen Quellen zu sammeln. So können Tests generiert werden, die mit der realen Welt übereinstimmen. authentische Szenarien.
• Schwachstellen erkennen: Diese KI scannt Quellcodes und Protokolle, um sicherzustellen, dass keine sensiblen Daten verloren gehen. Tatsächlich lief RoostGPT in meiner einzigartigen Testumgebung effizient, um die Datensicherheit zu gewährleisten.
• Unterstützte Entwicklungsmodelle: Es unterstützt drei Hauptentwicklungsmodelle. Diese Modelle umfassen Command Line Interface, Self-Hosted Docker Solution und Visual Studio Code Erweiterungsmodell.

Pricing:

Wenden Sie sich bezüglich der Preise an den Support. Wenn Sie es zunächst testen möchten, steht Ihnen eine 14-tägige kostenlose Testversion zur Verfügung.

Link: https://roost.ai/

---

4) Ventrilo.ai

Ventrilo.ai ist ein neues generatives, KI-basiertes Testtool, das Entwickler bei der Beschleunigung von Softwaretest-Workflows unterstützt. Noch im Stealth-Modus positioniert es sich an der Schnittstelle von KI und Testautomatisierung und bietet eine entwicklerzentrierte Erfahrung für die Erstellung, Ausführung und Analyse von Tests mit minimalem manuellen Aufwand.

Obwohl ich noch keinen praktischen Zugriff hatte, deutet Ventrilo.ai auf ein System hin, bei dem Entwickler den Großteil der Testerstellung, Wartung und Fehlerbehebung an eine spezialisierte KI delegieren können, die als dedizierter „KI-Test-Teamkollege“ und nicht nur als eine Reihe von Dienstprogrammen fungiert.

Merkmale:

• KI-Testagenten: Ventrilo.ai basiert auf der Idee autonomer KI-Teammitglieder, die Testaufgaben von Anfang bis Ende verwalten. Diese Agenten sollen den manuellen Aufwand reduzieren, der traditionell den QA-Teams auferlegt wird.
• Entwicklerzentriertes Design: Ventrilo wurde speziell für Entwickler entwickelt und lässt sich direkt in den Entwicklungs-Workflow integrieren, um die Testerstellung und Problembeurteilung ohne Toolwechsel zu optimieren.
• Fehlerbehebung bei der Grundursache: Anstatt Fehler lediglich zu kennzeichnen, soll das Tool fehlgeschlagene Tests analysieren und direkt auf die Problemquelle hinweisen, wodurch die Debugging-Zeit drastisch reduziert wird.
• Fokus auf Teststabilität: Ventrilo verspricht unter anderem, die Anzahl fehlerhafter Tests zu reduzieren. Mithilfe kontextbezogener Analysen filtert das System Fehlalarme heraus und stellt so die Zuverlässigkeit der Testergebnisse sicher.
• No-Code/Low-Code-freundlich: Obwohl die Vision für Entwickler optimiert ist, scheint sie auch Tester und Produktteams einzubeziehen und ihnen möglicherweise die Teilnahme an der Testgenerierung ohne tiefgreifende Codierung zu ermöglichen.
• Nahtlose CI/CD-Integration: Entwickelt, um mit minimalem Setup in vorhandene CI/CD-Pipelines integriert zu werden, sodass Entwicklungsteams ihre Dynamik beibehalten können, ohne Arbeitsabläufe neu zu strukturieren.

Pricing:

Der Ventrilo.ai Plus-Plan, der unbegrenzte Autovervollständigungsvorschläge enthält, kostet 20 $/Monat.

Link: https://ventrilo.ai/

---

5) MagnifAI

MagnifAI ist ein generatives KI-basiertes Testautomatisierungstool der nächsten Generation für Teams, die ihren Software-QA-Lebenszyklus modernisieren möchten. Mit einem starken Fokus auf visuelle Genauigkeit und intelligenter Automatisierung konvertiert magnif.ai Anforderungen mithilfe von LLMs nahtlos in Testfälle und Code-Snippets und eliminiert so einen Großteil des herkömmlichen manuellen Testaufwands.

Das System integriert Computer Vision, KI-Agenten und strukturierte Testgenerierung, um sicherzustellen, dass jedes Schnittstellenelement die genauen Designvorgaben erfüllt. Mir ist aufgefallen, dass magnif.ai nicht nur testet – es denkt mit. Es analysiert Anforderungen, generiert strukturierte Ergebnisse und validiert Ihr Produkt visuell mithilfe modernster GenAI-Techniken.

Feature:

• KI-generierte Testfälle: Eines der herausragenden Merkmale von magnif.ai ist die Konvertierung von Rohsoftwareanforderungen in strukturierte Testfälle. So wird sichergestellt, dass nichts übersehen wird. Die Ausgabe ist konsistent und folgt einer einheitlichen Struktur über das gesamte Projekt hinweg.
• Integration von Designtools: Ich habe es synchronisiert mit FigmaDas Tool validierte sofort Paddings, Typografie und Farbpaletten auf mehreren Bildschirmen. Für Teams mit starken UX-Zielen ist diese Integration von unschätzbarem Wert.
• Automatisierte Testgenerierung: Dieses Tool hat mir geholfen, mithilfe von KI automatisch ansprechende Tests für verschiedene Plattformen zu erstellen.
• Visuelle Validierung: MagnifAI automatisiert visuelle Validierungen zum Vergleich der Testmigration. Außerdem werden visuelle Komponenten, Entwicklungsumgebungen und Layouts validiert.
• Integration mit Automatisierungs-Frameworks: MagnifAI könnte problemlos in Automatisierungs-Frameworks integriert werden. Einige der beliebtesten, die es integriert, sind Selenium, Appium, Märchenbuch, JUnit, TestCafé und Cypress.
• Codelose und visuelle Bearbeitung: Die Plattform ermöglicht die Bearbeitung von Testfällen über Screenshots und visuelle Abläufe – ohne dass ich mich in den Rohcode vertiefen muss. Ich konnte eine Benutzerreise einfach durch Ziehen, Klicken und visuelle Validierung ändern.

Pricing:

Der MagnifAI-Geschäftsplan, Die umfasst unbegrenzte API-Aufrufe für visuelle Tests über Azure API, Kosten $ 8,140.00 / Monat.

Link: https://magnif.ai/gen-ai/

Vergleichstabelle

Hier ist eine Vergleichstabelle der wichtigsten Funktionen der fünf besten KI-Testtools:

Merkmal	testRigor	BlinqIO	Roost.ai	Ventrilo.ai	MagnifAI
Erstellen von Tests ohne Code	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️
Plattformübergreifendes Testen	✔️	✔️	Limitiert	✔️	✔️
Parallele Testausführung	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️
Selbstheilung	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️
Visuelle Prüfung	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️
Integration mit CI/CD	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️
Testdatenverwaltung	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️
Prädiktive Analytik	✔️	Limitiert	Limitiert	✔️	✔️
Integration mit Issue-Tracking-Systemen	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️
Testüberwachung in Echtzeit	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️
Anpassbare Testberichte	✔️	Limitiert	Limitiert	✔️	✔️
Unterstützung für mehrere Programmiersprachen	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️

Einschränkungen KI-basierter Testtools und ihre Lösungen

Ich habe einige der häufigsten Einschränkungen der KI-basierten Testtools aufgelistet. In diesem Abschnitt finden Sie unter jedem Punkt auch die Lösungen für diese Probleme.

• Einschränkungen: Hohe anfängliche Einrichtungskosten

  Solutions: Sie können in skalierbare, kostengünstige Tools investieren. Die Cloud-basierten Lösungen reduzieren die Kosten, da keine umfangreichen Hardwareanforderungen erforderlich sind.

• Einschränkungen: Keine menschliche Intuition in komplexen Szenarien

  Solutions: Durch die Kombination von KI-Tools mit sorgfältiger manueller Analyse kann bei komplexen Testfällen eine höhere Genauigkeit erreicht werden.

• Einschränkung: Hohe Abhängigkeit von der Qualität der Trainingsdaten

  Lösung: Stellen Sie sicher, dass Sie hochwertige und vielfältige Datensätze für das Training bereitstellen. Konzentrieren Sie sich außerdem auf kontinuierliches Modelltraining, um die Genauigkeit zu verbessern.

• Einschränkung: Unfähigkeit, unstrukturierte Daten zu verarbeiten

  Lösung: Die Verwendung von Vorverarbeitungs- und Datentransformationsmethoden zum Erstellen strukturierter Daten kann der KI helfen.

• Einschränkung: Kann nicht in Legacy-Systeme integriert werden

  Lösung: Mithilfe von APIs oder Middleware können Sie eine schrittweise Integrationsstrategie planen, die zur Kompatibilität mit dem Altsystem führen kann.

• Einschränkung: Komplexe Einrichtung

  Lösung: Holen Sie sich Unterstützung vom Support oder schulen Sie Ihre Mitarbeiter entsprechend. Achten Sie bei der Einstellung von Bewerbern zusätzlich auf diese Fähigkeiten.

• Einschränkung: Eingeschränkte Anpassungsfähigkeit an Änderungen

  Lösung: Aktualisieren Sie Ihr KI-Modell und Ihren Algorithmus regelmäßig, um sie an die Anforderungen des sich entwickelnden Projekts anzupassen.

Integration generativer KI in traditionelle Test-Frameworks

Die Integration generativer KI in traditionelle Test-Frameworks ist eine hervorragende Möglichkeit, bessere Ergebnisse zu erzielen. Die Kombination der Vorteile beider Verfahren, wie der strukturierten und detaillierten manuellen Vorgehensweise der traditionellen Technik mit der Flexibilität, Anpassungsfähigkeit und Effizienz von Gen-AI, kann zu höherer Genauigkeit führen.

Hier sind einige Möglichkeiten, wie das Beste aus beiden Welten kombiniert werden kann, um genaue Ergebnisse zu erzielen:

• Testfallerstellung: Durch die Verwendung von KI zum Generieren vielfältiger Testfälle kann Zeit gespart werden, und manuelle Tester können die Fälle durch Hinzufügen einer detaillierteren geschäftsspezifischen Logik verfeinern.
• Test Ausführung: Sie können die KI den Test durchführen lassen und die wiederkehrenden Fälle bearbeiten lassen. Überprüfen Sie anschließend die Fehler manuell, um einen besseren Kontext zu erhalten und festzustellen, ob die Probleme richtig interpretiert wurden.
• Skriptpflege: KI kann fehlerhafte Testskripte automatisch aktualisieren, wenn Änderungen in der App auftreten. Sie können die Korrekturen anschließend manuell überprüfen, um festzustellen, ob sie mit der Teststrategie übereinstimmen.
• Testpriorisierung: Die KI kann historische Daten analysieren und die Hochrisikobereiche identifizieren. Mithilfe dieser Informationen können Sie sich auf diese Bereiche konzentrieren, indem Sie traditionelle Techniken für einen maßgeschneiderten Ansatz bei kritischen Problemen einsetzen.
• Plattformübergreifende Tests: Mithilfe von KI können Sie plattformspezifische Tests erstellen. Sobald die Tests fertig sind, können Sie sie manuell überprüfen und optimieren. Außerdem erhalten Sie nach dem Testen echtes Endbenutzer-Feedback.
• Fehlererkennung und -untersuchung: KI kann Anomalien erkennen und die Tester benachrichtigen. Anschließend können Sie die erkannten Probleme genauer untersuchen, um die Ursache und die Auswirkungen auf das Geschäft zu ermitteln.
• Erstellung synthetischer Daten: Zur Erstellung synthetischer Daten können Sie KI nutzen, die reale Szenarien nachahmt. Mithilfe dieser Szenarien können Sie Ihre Produkte manuell testen und erhalten so vielfältigere Testumgebungen, die mit herkömmlichen Techniken möglicherweise nicht präzise realisierbar sind.
• Skalierbarkeit: Sie können KI für Skalierbarkeit nutzen, da sie große Datensätze ohne zusätzliche Ressourcen verwaltet. Darüber hinaus können Sie ein traditionelles Framework oder manuelle Eingriffe verwenden, um die Datengenauigkeit zu überprüfen.

FAQs

Urteil

Aufgrund meiner jahrzehntelangen Erfahrung mit künstlicher Intelligenz und der jüngsten eingehenden Forschung sind alle oben genannten Gen-AI-basierten Testtools äußerst zuverlässig. Sie eignen sich hervorragend für verschiedene Tests, z. B. End-to-End-, Visual-, Unit- und API-Tests. Hier sind jedoch die drei besten Tools, die in puncto Leistung herausragen:

• testRigor: Seine Fähigkeit, komplexe Benutzer-Workflows zu vereinfachen und authentisches Benutzerverhalten in Testumgebungen nachzuahmen, macht es zu einer meiner Top-Entscheidungen.
• BlinqIO: Es generiert Tests, die die Geschäftslogik verstehen und unbegrenzte Skalierung bieten, was BlinqIO zu einer meiner drei Top-Optionen macht.
• Roost.ai: Die Zuverlässigkeit, die vollständige Testabdeckung, der fortschrittliche Algorithmus und die Fähigkeit dieser Gen-KI, sich an jeden neuen Code und an Legacy-Systeme anzupassen, sind beeindruckend.