5 najlepszych narzędzi do testowania generatywnej sztucznej inteligencji (2025)

Zastanawiasz się, które narzędzie do testowania oparte na generatywnej sztucznej inteligencji wybrać, aby uzyskać najwyższej jakości wyniki testów przy najmniejszej ingerencji człowieka? To szybko rozwijający się rynek, a istnieje wielu istniejących i przyszłych dostawców testów Gen-AI. Jednak niezwykle ważne jest, aby wybrać odpowiednie narzędzie, chyba że chcesz mieć do czynienia z fałszywymi wynikami pozytywnymi, ograniczonym pokryciem testów, brakiem zrozumienia kontekstu, niezdolnością do radzenia sobie z przypadkami skrajnymi, powolną adaptacją itp. Dlatego spędziłem ponad 120 godzin stara 30+ obsługiwanych przez sztuczną inteligencję narzędzia testowe i wybrałem te, które najbardziej mi odpowiadają najlepszy 5 pomiędzy nimi.

Należy pamiętać, że bez względu na to, jak inteligentne i solidne może być narzędzie testowe Gen-AI, niektóre procesy będą wymagały ręcznej pomocy, aby wykorzystać jego funkcjonalności. Dlatego sugeruję przyjęcie podejścia hybrydowego podczas korzystania z nich. Żadne narzędzia do testowania AI nie są niezawodne, ponieważ testowane przez nie aplikacje również stale ewoluują, wymagając od czasu do czasu różnych procesów testowania. Stąd, integrowanie sztucznej inteligencji z inteligencją ludzką i tradycyjne ramy to najlepszy sposób wykorzystania tych narzędzi w celu osiągnięcia maksymalnej dokładności. Możesz teraz zapoznać się z moją bezstronną recenzją każdego z tych narzędzi z mojego doświadczenia z pierwszej ręki. Czytaj więcej ...

Najlepsze narzędzia do testowania sztucznej inteligencji: najlepsze typy oprogramowania!

Nazwa narzędzia	Funkcje GenAI	Free Trial	Połączyć
testRygor	• Bezkodowe, zautomatyzowane, pełnoprawne testy • Możliwość dostosowania reguł testowych • Samoleczenie oparte na sztucznej inteligencji	14-dniowy bezpłatny okres próbny	Dowiedz się więcej
BlinqIO	• Wysokiej jakości kod z niewielką liczbą błędów • Wagi bez ograniczeń • Potrafi zrozumieć logikę biznesową	14-dniowy bezpłatny okres próbny	Dowiedz się więcej
Roost.ai	• Działa ze starszymi systemami • Tworzenie scenariuszy z życia wziętych na potrzeby testów • Łatwo dostosowuje się do innych modeli AI	14-dniowy bezpłatny okres próbny	Dowiedz się więcej
Ventrilo.ai	• Debugowanie przyczyn źródłowych • Agenci testujący AI • Bezproblemowa integracja z większością frameworków	wolny na zawsze	Dowiedz się więcej
MagnifAI	• Przypadki testowe generowane przez sztuczną inteligencję • Generowanie fragmentów kodu • Edycja bez kodu i wizualna	Dostępne demo	Dowiedz się więcej

1) sprawdźRygor

testRigor to zaawansowane narzędzie do automatyzacji testów oparte na generatywnej sztucznej inteligencji, które upraszcza testowanie złożonych przepływów użytkowników. Pomogło mi używaj płynnego, prostego języka angielskiego aby utworzyć automatyczny test zamiast kodów. Udało mi się wygenerować instrukcje wysokiego poziomu nawet za pomocą jednego prostego zdania.

Wykorzystuje sztuczną inteligencję do naśladować zachowanie prawdziwego użytkownika w środowisku produkcyjnym. Byłem również pod wrażeniem tego, jak generował i utrzymywał testy dla najbardziej krytycznych funkcjonalności. Korzystając z jego możliwości opartych na sztucznej inteligencji, mogłem również przepisać i poprawić te instrukcje lub rozszerzyć je za pomocą obsługiwanych poleceń.

Cechy:

• Testy generowane przez sztuczną inteligencję: Jego AI generuje testy automatycznie na podstawie interakcji prawdziwych użytkowników, co czyni go wydajnym i niezawodnym. Uznałem go za idealny do testowania często używanych przepływów aplikacji dzięki jego kompleksowym testom. Jednak czasami nie udało się uchwycić wszystkich możliwych wariantów interakcji użytkownika, to był jedyny raz, kiedy interweniowałem, aby dodać więcej scenariuszy.
• Konserwacja testu: Dzięki generatywnej sztucznej inteligencji testRigor DevOps nie muszą już martwić się o utrzymanie swoich testów. Eliminuje to zależność od szczegółów implementacji, ponieważ testy nie musisz polegać na XPath i CSS. Dzięki temu otrzymałem całkowicie stabilne testy.
• Bezproblemowa integracja z procesami CI/CD: Jego generatywna AI może szybko integrować się z potokiem CI/CD, co zwiększyło szybkość testowania części cyklu rozwoju mojego projektu. Automatycznie uruchamiał również testy przy każdym nowym wprowadzeniu kodu, zapewniając, że utrzymuję wysokiej jakości kod w każdej chwili.
• Pełnoprawny test: Testowanie oparte na sztucznej inteligencji testRigor może stworzyć pełnoprawny test i skonfigurować niezbędne środowisko do testowania. Zdolność sztucznej inteligencji do przeanalizuj rodzaj testu, kod i środowisko testowania produktu wymagają znikomego udziału człowieka.
• Samo leczenie: Jego oparta na sztucznej inteligencji samonaprawa sprawiła, że ​​odzyskiwanie błędów stało się dość proste. Wizja AI i opcje autonaprawy pozwalają narzędziu spojrzeć na ekran i znaleźć alternatywne sposoby na dokończenie procesu, aby zapobiec jego awarii. Jednak niektóre adaptacje AI nie spełniały moich potrzeb, ale pokazali mi, które przypadki testowe zostały naprawione samodzielnie, i mogłem nawet łatwo powrócić do poprzedniej wersji.

Cennik:

testRigor ma darmowy plan na zawsze jako oprogramowanie Open Source, a jego miesięczne plany płatne wyglądają następująco:

Prywatny Linux Chrome	Prywatne ukończone	Cena dostosowana do potrzeb
$300	$900	Kontakt ze wsparciem

Darmowa wersja próbna: 14 dni dla planów płatnych

Połączyć: https://testrigor.com/

---

2) BlinqIO

BlinqIO to oparte na sztucznej inteligencji narzędzie testowe do testowania end-to-end, wizualnego, API itp. Bez wysiłku rozumie rodzaj testowania, jakiego potrzebujesz dla typu aplikacji, które rozwijasz. Wszystko, co musiałem zrobić, to podać wymagania w prostym języku angielskim, BDD lub użyć rejestratora AI. To spowodowało, że BlinqIO AI wygenerował kod automatyzacji.

Jeśli chodzi o utrzymanie kodów, przechowuje je autonomicznie. stopniowo dostosowywałem się, gdy mój produkt testowy ewoluował zarówno w przypadku drobnych, jak i istotnych zmian. Jeśli potrzebujesz pomocy, dostępne jest dedykowane wsparcie, zapewniające szybką realizację NFR (wymagań niefunkcjonalnych).

Cechy:

• Nieograniczone skalowanie: Nie napotkałem żadnych wąskich gardeł ani opóźnień, ponieważ jego moc obliczeniowa bez wysiłku rozszerza możliwości testowania. W rzeczywistości zauważyłem również, że dostosowuje kod do wszystkich rozmiarów ekranu, co zwiększyło wydajność.
• Szybsze wydanie: Całe tworzenie, analizowanie i konserwacja testów są obsługiwane przez generative-AI, dzięki czemu możesz skupić się na trudniejszych częściach procesu. Pomogło to mojemu zespołowi inżynierów ds. testów szybciej ukończyć testy, co skróciło czas wprowadzania produktu na rynek.
• Testowanie wielojęzyczne: BlinqIO AI potrafi mówić w ponad 50 językach, stąd może generować testy dla aplikacji wielojęzycznych. Może to być trudne, jeśli szukasz języków regionalnych, ale obsługuje wszystkie główne popularne języki używane na całym świecie.
• Kod wysokiej jakości: Kod AI jest generowany przez Open Source Playwright Code. To zapewnia przejrzystość, stabilność i uzależnienie od dostawcy. Dzięki temu znalazłem mniej błędów i otrzymałem lepsze zabezpieczenia, a także ciągłe aktualizacje.
• Rozumie logikę biznesową: Jego adaptacyjna natura pomaga mu zrozumieć logikę biznesową, co czyni go jednym z najbardziej kompetentnych narzędzi do testowania opartych na sztucznej inteligencji. Użyłem go do stworzenia kilku środowisk testowych w warunkach rzeczywistych. Ponadto może wykonywać walidację kontekstową i testy behawioralne. Jednak pewna interwencja ręczna w przypadku złożonych scenariuszy jest wymagane dla większej dokładności.

Cennik:

Możesz zarezerwować demo i skontaktuj się z pomocą techniczną, aby uzyskać informacje o cenach. Oferuje również 14-dniowy bezpłatny okres próbny .

Połączyć: https://www.blinq.io/

---

3) Roost.ai

Roost.ai został stworzony, aby zwiększyć dokładność testów i wypełnić luki w pokryciu testowym, które możesz przegapić. Jego RoostGPT może usprawnić testowanie zarówno jednostkowe, jak i API dla Twoich indywidualnych potrzeb i Twojego przedsiębiorstwa. Zauważyłem, że łatwo dostosowuje się do zmian w kodzie i ściąga żądania. W ten sposób automatyczna aktualizacja biblioteki testów jednostkowych zapewniła, że ​​moje testy pozostały istotne i zsynchronizowane z bazą kodu.

To mi pomogło testy robocze w ciągu kilku sekund, oszczędzając mi godzin męczącej pracy. RoostGPT również zapewnia wiele programów LLM z niezawodnym zabezpieczeniem i maksymalizacją wartości od testów jednostkowych po testy API.

Cechy:

• Pełne pokrycie testowe: Testowanie oparte na sztucznej inteligencji Roost.ai może przeprowadzać wyczerpujące testy. Zaawansowane algorytmy zapewniają kompleksowe pokrycie zarówno jednostki, jak i Testowanie API. To w zasadzie uwzględniono wszystkie możliwe scenariusze co według mojego doświadczenia jest znakomitym przykładem rozwoju w dziedzinie testowania opartego na sztucznej inteligencji.
• Testowanie adaptacyjne: Jest to wszechstronne rozwiązanie Narzędzie do testowania AI że współpracuje z każdym nowym kodem i starszymi systemami. To narzędzie można również podłączyć do narzędzi programistów, aby używać go w odpowiednim środowisku testowym. Mogłem również uczynić je częścią zautomatyzowanego przepływu pracy, ponieważ łatwo się dostosowuje. Jednak zauważyłem nieregularne zachowanie w przypadku pewnego środowiska IDE (zintegrowane środowiska programistyczne). Sugeruję aktualizację zarówno wtyczki, jak i IDE, aby uniknąć tego problemu.
• Wiele źródeł wejściowych: RoostGPT wykorzystuje specyfikacje API, historie użytkowników, kod źródłowy itp., aby zbierać dane wejściowe z różnych źródeł. W ten sposób pomaga generować testy, które są zsynchronizowane z rzeczywistymi autentyczne scenariusze.
• Wykrywanie luk: Ta AI skanuje kody źródłowe i dzienniki, aby upewnić się, że żadne poufne dane nie wyciekają. W rzeczywistości RoostGPT działał wydajnie w moim unikalnym środowisku testowym, aby zapewnić bezpieczeństwo danych.
• Obsługiwane modele rozwoju: Obsługuje trzy główne modele rozwoju. Modele te obejmują interfejs wiersza poleceń, rozwiązanie Docker z własnym hostingiem i Visual Studio Code Model rozszerzenia.

Cennik:

Skontaktuj się z pomocą techniczną, aby poznać cenę. Jeśli chcesz najpierw przetestować usługę, możesz skorzystać z 14-dniowego bezpłatnego okresu próbnego.

Połączyć: https://roost.ai/

---

4) Ventrilo.ai

Ventrilo.ai to rozwijające się generatywne narzędzie testowe oparte na sztucznej inteligencji, zaprojektowane, aby pomóc programistom w przyspieszaniu przepływów pracy testowania oprogramowania. Nadal w trybie ukrytym, pozycjonuje się na skrzyżowaniu sztucznej inteligencji i automatyzacji testowania, oferując zorientowane na programistów doświadczenie tworzenia, wykonywania i analizowania testów z minimalną interwencją ręczną.

Choć jeszcze nie miałem możliwości bezpośredniego dostępu do Ventrilo.ai, jest to system, w którym programiści mogą delegować większość zadań związanych z tworzeniem testów, ich konserwacją i debugowaniem wyspecjalizowanej sztucznej inteligencji, która będzie pełnić funkcję dedykowanego „towarzysza zespołu testującego sztuczną inteligencję”, a nie tylko zestawu narzędzi.

Cechy:

• Agenci testujący AI: Ventrilo.ai zostało zaprojektowane wokół idei autonomicznych członków zespołu AI, którzy zarządzają zadaniami testowymi od początku do końca. Agenci ci mają na celu zmniejszenie obciążenia praktycznego tradycyjnie nakładanego na zespoły QA.
• Projekt zorientowany na programistę: Rozwiązanie Ventrilo zostało stworzone z myślą o programistach i integruje się bezpośrednio z procesem tworzenia testów, usprawniając tworzenie testów i selekcję problemów bez konieczności przełączania się między narzędziami.
• Debugowanie przyczyn źródłowych: Zamiast jedynie sygnalizować błędy, narzędzie ma analizować nieudane testy i bezpośrednio wskazywać źródło problemu, co znacznie skraca czas debugowania.
• Skupienie się na stabilności testu: Jedną z obietnic Ventrilo jest redukcja niestabilnych testów. Wykorzystuje analizę kontekstową, aby odfiltrować fałszywe wyniki pozytywne i zapewnić, że wyniki testów są wiarygodne.
• Przyjazny dla No-Code/Low-Code: Choć wizja została zoptymalizowana pod kątem deweloperów, wydaje się obejmować także testerów i zespoły produktowe, umożliwiając im potencjalnie udział w generowaniu testów bez konieczności głębokiego kodowania.
• Bezproblemowa integracja CI/CD: Zaprojektowano je tak, aby można je było zintegrować z istniejącymi procesami CI/CD przy minimalnej konfiguracji, co pozwala zespołom programistycznym zachować dynamikę bez konieczności przebudowywania przepływów pracy.

Cennik:

Plan Ventrilo.ai Plus, który obejmuje nieograniczoną liczbę sugestii autouzupełniania, kosztuje 20 USD miesięcznie.

Połączyć: https://ventrilo.ai/

---

5) MagnifAI

MagnifAI to narzędzie do automatyzacji testów nowej generacji oparte na generatywnej sztucznej inteligencji, stworzone dla zespołów, które chcą zmodernizować cykl życia QA oprogramowania. Dzięki głębokiemu skupieniu na dokładności wizualnej i inteligentnej automatyzacji magnif.ai płynnie konwertuje wymagania zarówno na przypadki testowe, jak i fragmenty kodu za pomocą LLM, eliminując znaczną część ręcznego wysiłku tradycyjnie kojarzonego z testowaniem.

System obejmuje wizję komputerową, agentów AI i generowanie ustrukturyzowanych testów, aby zapewnić, że każdy element interfejsu spełnia dokładne oczekiwania projektowe. Zauważyłem, że magnif.ai nie tylko testuje — on myśli. Rozumuje poprzez wymagania, generuje ustrukturyzowane dane wyjściowe i wizualnie weryfikuje Twój produkt, korzystając z najnowocześniejszych technik GenAI.

Cecha:

• Przypadki testowe generowane przez sztuczną inteligencję: Jedną z wyróżniających się cech magnif.ai jest sposób, w jaki konwertuje surowe wymagania programowe na ustrukturyzowane przypadki testowe, zapewniając, że nic nie zostanie pominięte. Dane wyjściowe są spójne i podążają za ujednoliconą strukturą w całym projekcie.
• Integracja narzędzi projektowych: Zsynchronizowałem to z Figma, a narzędzie natychmiast sprawdzało wypełnienia, typografię i palety kolorów na wielu ekranach. Dla zespołów o silnych celach UX ta integracja jest nieoceniona.
• Automatyczne generowanie testów: To narzędzie pomogło mi automatycznie tworzyć angażujące testy dla różnych platform wykorzystujących sztuczną inteligencję.
• Walidacja wizualna: MagnifAI automatyzuje walidację wizualną w celu porównania migracji testów. Sprawdza także komponenty wizualne, środowiska programistyczne i układy.
• Integracja z Frameworkami Automatyzacji: MagnifAI może płynnie integrować się ze frameworkami automatyzacji. Niektóre z najpopularniejszych, które integruje, to Selenium, Appium, Księga Bajek, JUnit, TestCafé i Cypress.
• Edycja bez kodu i wizualna: Platforma umożliwia edycję przypadków testowych za pomocą zrzutów ekranu i przepływów wizualnych — bez konieczności zagłębiania się w surowy kod. Mogłem modyfikować ścieżkę użytkownika, po prostu przeciągając, klikając i sprawdzając ją wizualnie.

Cennik:

Kurs Biznesplan MagnifAI, Która obejmuje nieograniczona liczba wywołań API do testowania wizualnego za pośrednictwem Azure Pszczoła, koszty 8,140.00 $ / miesiąc.

Połączyć: https://magnif.ai/gen-ai/

Tabela porównawcza

Poniżej znajduje się tabela porównawcza najważniejszych funkcji 5 najlepszych narzędzi do testowania sztucznej inteligencji:

Cecha	testRygor	BlinqIO	Roost.ai	Ventrilo.ai	MagnifAI
Tworzenie testów bez kodu	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️
Testowanie międzyplatformowe	✔️	✔️	Ograniczony	✔️	✔️
Równoległe wykonanie testu	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️
Samo leczenie	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️
Testy wizualne	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️
Integracja z CI/CD	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️
Zarządzanie danymi testowymi	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️
Analityka predykcyjna	✔️	Ograniczony	Ograniczony	✔️	✔️
Integracja z systemami śledzenia problemów	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️
Monitorowanie testów w czasie rzeczywistym	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️
Możliwość dostosowania raportów testowych	✔️	Ograniczony	Ograniczony	✔️	✔️
Obsługa wielu języków programowania	✔️	✔️	✔️	✔️	✔️

Ograniczenia narzędzi testowych opartych na sztucznej inteligencji i ich rozwiązania

Wymieniłem niektóre z najczęstszych ograniczeń narzędzi testowych opartych na AI. W tej sekcji znajdziesz również rozwiązania tych problemów pod każdym punktem.

• Ograniczenia: Wysoki początkowy koszt konfiguracji

  Solutions: Możesz zainwestować w skalowalne, opłacalne narzędzia. Rozwiązania oparte na chmurze obniżają koszty, ponieważ nie mają wymagań sprzętowych.

• Ograniczenia: Brak ludzkiej intuicji w złożonych scenariuszach

  Solutions: Połączenie narzędzi sztucznej inteligencji z dokładną analizą manualną może pomóc w osiągnięciu większej dokładności w złożonych przypadkach testowych.

• Ograniczenie: Duża zależność od jakości danych treningowych

  Rozwiązanie: Upewnij się, że dostarczasz wysokiej jakości, różnorodne zestawy danych do szkolenia. Musisz również skupić się na ciągłym szkoleniu modelu, aby poprawić dokładność.

• Ograniczenie: Niemożność obsługi danych niestrukturalnych

  Rozwiązanie: Wykorzystanie metod wstępnego przetwarzania i transformacji danych, które tworzą ustrukturyzowane dane, może pomóc sztucznej inteligencji.

• Ograniczenie: Nie można integrować ze starszymi systemami

  Rozwiązanie: Za pomocą interfejsów API i oprogramowania pośredniczącego można zaplanować strategię stopniowej integracji, co może zapewnić zgodność ze starszym systemem.

• Ograniczenie: Złożona konfiguracja

  Rozwiązanie: Uzyskaj pomoc od wsparcia lub zapewnij odpowiednie szkolenie swoim pracownikom. Ponadto, szukaj tych umiejętności podczas zatrudniania kandydatów.

• Ograniczenie: Ograniczona zdolność adaptacji do zmian

  Rozwiązanie: Regularnie aktualizuj swój model i algorytm sztucznej inteligencji, aby dostosować je do wymagań rozwijającego się projektu.

Integracja generatywnej sztucznej inteligencji z tradycyjnymi ramami testowymi

Zintegrowanie generatywnej AI z tradycyjnymi ramami testowania to świetny sposób na osiągnięcie lepszych wyników. Wykorzystanie najlepszych cech obu, takich jak ustrukturyzowane i dogłębne podejście manualne tradycyjnej techniki z elastycznością, adaptowalnością i wydajnością Gen-AI, może zapewnić lepszą dokładność.

Oto kilka sposobów, w jaki można połączyć najlepsze cechy obu światów, aby osiągnąć dokładne rezultaty:

• Tworzenie przypadków testowych: Wykorzystanie sztucznej inteligencji do generowania zróżnicowanych przypadków testowych może zaoszczędzić czas, a testerzy manualni mogą udoskonalać przypadki, dodając bardziej szczegółową logikę zależną od firmy.
• Wykonanie testu: Możesz pozwolić AI przeprowadzić test i obsłużyć powtarzające się przypadki. Następnie ręcznie przejrzyj awarie, aby uzyskać lepszy kontekst i sprawdzić, czy problemy są prawidłowo interpretowane.
• Konserwacja skryptu: AI może automatycznie aktualizować uszkodzone skrypty testowe, gdy w aplikacji zajdą jakiekolwiek zmiany. Następnie możesz ręcznie przejrzeć poprawki, aby sprawdzić, czy są zgodne ze strategią testowania.
• Priorytetyzacja testów: AI może analizować dane historyczne i identyfikować obszary wysokiego ryzyka. Korzystając z tych informacji, możesz skupić się na tych obszarach, stosując tradycyjną technikę dostosowanego podejścia do kwestii krytycznych.
• Testowanie międzyplatformowe: Za pomocą AI możesz generować testy specyficzne dla platformy. Gdy testy będą gotowe, możesz je ręcznie przejrzeć, aby je dopracować. Pomaga to również uzyskać prawdziwe opinie użytkowników końcowych po testowaniu.
• Wykrywanie i badanie błędów: AI może wykrywać anomalie i powiadamiać testerów. Następnie możesz zbadać te oznaczone problemy, aby ustalić przyczynę i wpływ na biznes w znacznie bardziej złożony sposób.
• Tworzenie danych syntetycznych: Aby tworzyć syntetyczne dane, możesz użyć AI, która może naśladować rzeczywiste scenariusze. Korzystając z tych scenariuszy, możesz ręcznie testować swoje produkty, co również daje Ci bardziej zróżnicowane środowiska testowe, których możesz nie być w stanie dokładnie utworzyć za pomocą tradycyjnych technik.
• Skalowalność: Możesz użyć AI do skalowalności, ponieważ zarządza dużymi zestawami danych bez konieczności dodatkowych zasobów. Ponadto możesz użyć tradycyjnego frameworka lub ręcznej interwencji, aby sprawdzić dokładność danych.

Najczęściej zadawane pytania

Werdykt

Zgodnie z moim dziesięcioletnim doświadczeniem ze sztuczną inteligencją i ostatnimi dogłębnymi badaniami, wszystkie powyższe narzędzia testowe Gen-AI są wysoce niezawodne. Są doskonałym wyborem do różnych testów, takich jak end-to-end, wizualnych, jednostkowych, API itp. Jednak oto trzy najlepsze narzędzia, które wyróżniały się pod względem wydajności:

• testRygor:Jednym z moich głównych wyborów jest możliwość uproszczenia skomplikowanego przepływu pracy użytkownika i odwzorowania autentycznego zachowania użytkownika w środowiskach testowych.
• BlinqIO:Generuje testy, które rozumieją logikę biznesową i oferują nieograniczone skalowanie, dzięki czemu BlinqIO jest jednym z moich trzech najlepszych wyborów.
• Roost.ai:Niezawodność, pełne pokrycie testami, zaawansowany algorytm i zdolność adaptacji do dowolnego nowego kodu i starszych systemów tej generacji są imponujące.