10 款最佳测试自动化 AI 测试工具（2025 年）
迈克尔汤普森
挑选优质 基于生成式人工智能的测试工具 将确保 测试过程的准确性和效率。它最终会加快整个软件测试周期。另一方面，设计不良的测试工具可能无法检测到错误，并且可能存在安全问题。它们可能会产生误报/漏报并误导开发团队，从而导致潜在的软件故障。
为了节省您宝贵的时间和精力，我亲自挑选并审查了最好的基于生成式人工智能的测试工具，重点介绍了它们的功能、优缺点和定价。
最佳生成式 AI 测试工具
下表简要介绍了五大基于 AI 的测试工具及其特点：
| 工具 | Key Gen AI 功能 | CI/CD 集成 | 免费试堂 | 链接 |
|---|---|---|---|---|
| 👍 测试严谨性 | 用于端到端 QA 的 Gen AI 测试平台。 | 是 | 提供演示 | 了解更多 |
| 👍 LambdaTest | 人工智能驱动的测试编排和执行 | 是 | 提供演示 | 了解更多 |
| CoTester（由 TestGrid) | 可入职、可训练、可执行任务的 AI 测试代理 | 是 | 提供演示 | 了解更多 |
| 特思利欧 | 人工智能应用程序可识别和消除偏见、幻觉和错误 | 是 | 提供演示 | 了解更多 |
| BlinqIO | 人工智能自主测试作为 SaaS 平台 | 是 | 是 | 了解更多 |
让我们详细回顾一下这些工具：
1) 测试严格性
测试严格性 是一款基于人工智能的工具，允许用户用简单的英语编写测试。开发人员和测试人员可以轻松简化测试用例开发流程。人工智能的存在还可以自动化维护过程，确保更高的准确性。
这款 AI 工具让 Web 或移动应用程序的测试更加顺畅。它提供自我修复和真实设备测试等功能，并且可以与 CI/CD 管道完美集成。
特色：
- 生成式人工智能测试： 我使用 testRigor 生成式 AI 测试选项来自动创建和执行测试用例。testRigor 的 AI 界面可以识别错误并建议修复以提高软件的性能。
- 无代码测试： 它让我能够自动化测试过程，而无需构建那些复杂的编码结构。作为一名非技术用户，我可以用简单的英语编写说明来测试软件应用程序的效率水平。
- 无脚本自动化： 使用 testRigor 的无脚本自动化环境，我可以更快地创建测试，而无需任何脚本和编码专业知识。
- 机器学习集成： 机器学习技术的加入使我更容易在软件开发周期中识别缺陷。
- 自动测试创建： testRigor 自动化并 简化测试创建、执行、 和维护流程。
- 2FA 登录支持： 它支持双因素身份验证 (2FA) 登录，增强了测试环境的安全性和访问控制。我可以使用电子邮件、短信或 Google Authenticator 进行身份验证。
- API 测试： 此工具让我无需手动编码即可执行 API 测试。结果确保服务和集成正常运行。
- 模拟 API 调用： 它为我提供了模拟 API 调用的功能。我能够测试应用程序内每个部分的响应率。
- 独特的测试数据： testRigor 让我能够快速生成符合指定格式或正则表达式的独特测试数据。这种灵活性让我能够轻松准确地验证数据驱动的应用程序。
- Salesforce 自动化： 我使用此功能简化了不同 Salesforce 环境中的测试。它帮助我在无需任何代码的情况下验证自定义和配置。
优点
缺点
定价：
测试严格性 提供免费计划，测试和测试结果均公开。或者，还有以下列出的私人付费计划：
| 计划 | 定价 |
|---|---|
| 私人Linux Chrome | $ 99 /月 |
| 私人完成 | $ 900 /月 |
请注意： - 私人完整计划 自带 14天免费试用.
2) LambdaTest
LambdaTest 是一个由 AI 驱动的测试执行平台，使用可扩展的云基础架构支持大规模手动和自动化测试。借助 LambdaTest，开发人员和测试人员可以利用 AI 增强的 HyperExecute 来增强测试，它提供各种 AI 驱动的功能，例如测试编排，可优化测试分布。
该平台还提供根本原因分析 (RCA)，以便更快地解决问题和进行高级不稳定测试检测，从而允许定制并更深入地了解测试脆弱性。
特色：
- 人工智能驱动的测试编排： 自动对环境中的测试进行分组和分配，根据过去的故障确定优先级，以便更快地识别。
- 人工智能视觉测试： 通过自动执行网站、移动应用程序和 PDF 之间的视觉测试来确保 UI 一致性。
- 人工智能驱动的根本原因分析： 对错误进行分类并提供修复以加快问题解决。
- 不稳定测试检测和定制： 提供人工智能驱动的洞察力来识别和管理不稳定的测试，从而提高测试套件的可靠性。
- 错误分组和分类： 对测试日志中的错误进行分类和分组，以便确定问题的优先次序并有效地解决问题。
- 分析测试用例： 提供对测试用例的洞察，以增强分析和定制。
- 私有云部署支持： 允许测试在私有云中运行，使用历史数据优化测试过程。
优点
缺点
定价：
Linux 容器的 HyperExecute 月度计划起价为 199 美元。对于非 Linux 容器（Windows 和 macOS），起价为 129 美元。它还附带企业计划，您可以通过联系他们的销售团队获得。
3) 联合测试仪 （由 TestGrid)
CoTester TestGrid 凭借其先进的 AI 驱动功能重新定义了软件测试，使其成为世界上第一个完全可上手、可训练且可执行任务的 AI 软件测试代理。CoTester 旨在自主处理复杂的测试任务，消除了手动测试工作，使团队能够实现无与伦比的效率和更快的发布周期。
特色：
- 可加入的AI代理： 轻松将 CoTester 加入您的团队并开始执行智能测试用例。
- 可执行任务的人工智能： 将复杂的测试任务分配给 CoTester，并让 AI 自主提供可操作的结果。
- 无代码自动化： 无需任何编程知识即可创建和执行测试用例。
- 跨平台测试： 支持跨真实设备、浏览器和环境的测试。
- 并行执行： 同时运行多个测试用例以减少测试时间。
- 集成就绪： 与 Jenkins、Jira 等流行的 CI/CD 工具兼容 Slack.
优点
缺点
定价：
- 免费试用： 提供演示
- 价格： 根据要求定制定价（联系销售人员了解详情）。
4) 特思利欧
特思利欧 提供一套全面的 AI 驱动测试自动化解决方案，旨在提高软件质量并加快发布周期。他们的手动测试人员和自动化解决方案套件都利用了嵌入在其平台中的大量 AI 工具和功能。这使得您可以轻松获得 AI 工具的好处，而无需筛选所有选项并培训您的团队如何使用它们。无论您最终做什么，Testlio 都能确保无缝集成到您现有的开发流程中。
特色：
- 人工智能平台： Testlio 的 AI 增强平台提供测试执行、实时报告和预测分析的完全透明度，帮助团队更快地做出明智的决策。
- 无与伦比的灵活性： Testlio 的测试服务非常灵活，允许团队根据其独特需求在手动和自动化框架之间进行选择，同时能够利用最先进的 AI 功能。
- 以人类洞察力为后盾： 与独立的 AI 工具不同，Testlio 提供专家咨询服务、主动结果分析、问题验证和持续的自动化管理，以确保可靠的自动化测试套件。
- 无缝集成： Testlio 的服务可以与 CI/CD 管道、DevOps 工具以及 Jira、GitHub 等测试管理平台顺利集成， Azure DevOps，以及 Slack，确保工作流程顺畅。
优点
缺点
5）BlinqIO
BlinqIO 是一款基于 AI 的软件测试工具，具有强大的测试框架。它提供详细的分析以简化软件开发流程。
我曾广泛使用 BlinqIO 来测试软件工具的性能。它帮助我 在开发阶段识别错误 以便我可以纠正和优化软件解决方案。
特色：
- 虚拟测试自动化工程师： 虚拟测试自动化工程师功能让我能够自动创建和执行测试，而无需编写任何代码。这节省了大量在手动测试中浪费的时间和精力。
- 实时分析： BlinqIO 的仪表板让我可以即时了解我的模型的性能。在测试阶段，对于在高峰使用期间出现意外延迟的照片编辑软件来说，它至关重要。
- 自动化测试： 这款基于人工智能的工具 自动化测试套件 这节省了测试期间的宝贵时间。使用此工具，我可以更加专注于核心测试过程，同时该工具会自动执行基本任务。
- 整合能力： BlinqIO 与我们现有的 CI/CD 管道无缝集成。它确保了我们从其他工具过渡时的顺利采用。
- 可定制的测试场景： 我可以根据具体用例定制测试。在调试模型推理准确性的棘手问题时，这真是救星。
- 可扩展性测试： 此功能可测试AI应用程序以确保其功能负载能力。它可确保负载的大幅增加不会降低应用程序的性能。
- 安全合规性检查： BlinqIO 确保所有测试均符合当前安全标准。作为一名产品开发经理，我发现此功能对于在高度监管的行业中维护我们产品的完整性至关重要。
优点
缺点
定价：
BlinqIO 的 入门计划可免费使用 并提供无限制的测试执行。然而， 专业计划 具有多项附加功能， 价格为 250 美元/场景.
6）Roost.ai
Roost.ai 是一款生成式 AI 驱动测试工具，利用 Vertex AI 和 GPT-4 等 LLM 提供自动化软件测试。它通过提供 100% 的测试覆盖率无缝加速测试过程。
我用这个工具 转换源代码、用户故事和其他输入到测试用例中。人工智能的加入使流程自动化并提供准确的结果。因此，优化软件解决方案变得高效而直接。
特色：
- RoostGPT： RoostGPT 使用 AI 自动生成引人入胜的高质量测试。在使用此测试工具时，我体验到了个性化的交互，从而提高了跨平台的运营效率。
- 自动测试更新： 它适应代码变化和拉取请求，自动更新整个单元测试库，以确保测试保持相关性并与不断发展的代码库同步。
- 快速测试生成： RoostGPT 能够在几秒钟内自主起草更多测试，为开发人员节省一年的无数时间。
- 适应性测试解决方案： 该AI工具可以适应不同的测试环境。它可以有效地管理IDE集成、遗留系统和新代码兼容性。
- 全面的测试覆盖范围： Roost.ai 通过确保全面覆盖单元和 API 测试用例来实现详尽的测试，解决所有可能的情况。
- 重复任务的自动化： 它可以自动创建测试用例，以智能地管理易出错和重复的任务。
优点
缺点
定价：
以下是 Roost.ai 提供的不同订阅服务
| 会员充值 | 用户 | 定价 |
|---|---|---|
| 启动 | 最多 50 位用户 | $25,000 |
| 商业学 | 最多150用户 | $50,000 |
| 企业版 | 最多300用户 | 弹性定价 |
7）MagnifAI
MagnifAI 是一个人工智能驱动的测试平台，可实现不同行业的软件测试流程自动化。它将 LLM 与人工智能相结合，以自动创建测试脚本。
借助 MagnifAI，我通过加快测试周期提高了软件质量。它最大限度地缩短了软件测试时间，并且 自动执行重复任务，无需人工干预.
特色：
- 文本生成和执行： 使用生成式人工智能 MagnifAI LLM 转变您的需求 分解为测试用例和自动化代码片段。从而缩短上市时间并提高生产力。
- 自动测试生成： 该工具帮助我使用人工智能自动为不同平台创建引人入胜的测试。
- 自动化视觉测试： MagnifAI 可以利用人工智能的力量实现视觉测试过程的自动化。我已经体验过它处理最复杂的视觉场景的能力。
- 与自动化框架集成： MagnifAI 可以顺利地与自动化框架集成。它集成的一些最受欢迎的框架包括 Selenium, Appium, 故事书, JUnit、TestCafé 和 Cypress.
- 视觉验证： MagnifAI 可自动执行视觉验证，以比较测试迁移。它还可验证视觉组件、开发环境和布局。
- 元素交互： 该生成测试工具需要访问 DOM 来验证元素的存在并允许它们进行交互。
- 图像比较： MagnifAI 在像素级别上以可配置的准确度百分比比较图像。
优点
缺点
定价：
- MagnifAI 商业计划，其中包括 通过以下方式进行无限制的 API 调用进行视觉测试 Azure API, 成本 $ 8,140.00 /月.
8）ContextQA
ContextQA 是一款先进的人工智能软件测试工具，可以替代 SeleniumContextQA 由 Deep Barot 创立，为汽车行业提供测试解决方案 增强软件质量保证流程.
这款 AI 工具简化了软件测试流程，无需我的帮助即可加快测试速度。借助 ContextQA 的无代码 AI 软件测试流程，我能够削减与软件质量保证流程相关的总体费用。
特色：
- AI回归： 在测试过程中，我可以查看前后截图来查看用户界面。这 人工智能驱动的视觉回归测试 有助于防止 UI 问题并加速流程，同时确保一致的用户体验。
- 用简单英语编码： ContextQA 的人工智能功能让我能够用简单的英语编写代码。
- 使用人工智能自动校正： 我对 ContextQA 在测试过程中自动更正错误的能力感到惊讶。准确度几乎完美，只有少数错误。
- 自动化移动应用程序测试： 我曾使用 ContextQA 测试过几款智能手机应用程序。该工具使用人工智能简化了测试过程，无需我手动干预。它不仅可以发现缺陷，还可以自动纠正缺陷，从而获得更好的性能。
- API 测试转换： ContextQA 改进了 API 测试流程，确保跨不同平台和设备的完美运行和顺畅协调。
- 跨设备测试： 该工具的人工智能驱动功能和详细的日志使我能够在不同的设备上进行测试。
- 可访问性测试： ContextQA 的可访问性测试功能可确保应用程序满足并超越可访问性标准。
优点
缺点
定价：
ContextQA 提供以下订阅计划：
| 自动化加 | 自动化专业版 | 企业版 |
|---|---|---|
| $ 499 /米 | $ 897 /米 | 搭建你自己的 |
请注意： 有一个 免费7日试用版 可以使用所有功能。无需信用卡。
9）Relicx
Relicx 利用生成式 AI 简化软件测试，提供无代码测试编写、自我修复测试和视觉回归检测。这些功能通过自动执行复杂任务并减少维护工作量来增强测试流程。
凭借其强大的 API 和 CLI，Relicx 可以无缝集成到 CI / CD管道，促进可靠的软件发布的高效端到端和用户验收测试。
特色：
- Relicx 副驾驶： 此选项使用人工智能自动执行测试过程。我能够用简单易懂的英语定义我的测试目标。
- 基于人工智能的自动化： Relicx 使用 AI 来自动化整个 QA 流程。我曾使用 Relicx 来自动化测试流程，并取得了令人满意的结果。
- 无代码测试创作： 我可以创建测试而无需编写复杂的代码片段。这节省了大量时间并简化了整个测试过程。AI提示允许我直接与Web应用程序交互以捕获步骤。
- 自愈测试： 该工具允许测试用例自动修复并适应不同的接口。它减少了维护的时间和精力，同时又不影响质量。
- 一键发布验证： Relicx 只需单击一下即可实现全面的应用程序测试。我使用此 AI 自动化功能验证整个应用程序并确保所有组件在发布前正常运行。这种自动化有助于加快发布过程，同时保持高质量。
- 视觉回归测试： 我使用 Relicx AI 自动检测不同应用程序中的视觉回归。AI 功能可以智能地识别和比较视觉组件。无需手动操作，它就可以确定实际的视觉错误和数据变化。
- 用于调试的会话重播： Relicx 提供丰富的会话重播功能，让开发人员可以观看实际的用户会话，以了解和排除错误。实时控制台日志和错误堆栈让我能够详细了解问题的根本原因。
- 用于测试用例生成的生成式人工智能： 该平台利用人工智能来学习应用程序并推荐相关的测试用例。我用它来扩大测试覆盖范围，并将测试用例与实际使用场景保持一致。
优点
缺点
定价：
以下是不同 Relicx 计划的定价选项：
| 保障计划 | 测试执行 | 行情 |
|---|---|---|
| 入门版 | 250 | $ 99 /月 |
| 车队 | 1000 | $ 299 /月 |
| 企业版 | 定制 | 搭建你自己的 |
请注意： Relicx 为所有计划提供免费试用。
10）Momentic
Momentic 是一个低代码、人工智能驱动的测试平台，可帮助开发人员快速高效地创建端到端测试。此人工智能工具可与 CI/CD 工作流程无缝集成，以加速开发。
我使用这个AI工具无需人工干预就可以进行视觉比较、测试生成、断言推理和元素识别。
特色：
- 自然语言测试 Descript离子： Momentic 的 AI 功能让我能够用简单明了的英语轻松描述用户流程。它让我免于面对复杂的编码结构。
- 人工智能驱动的测试生成： Momentic 让我能够使用 AI 自动创建测试计划和测试用例。它能够生成准确率高的测试用例，而无需我的干预。
- 端到端测试： 开发人员可以利用 Momentic 的强大功能对 Web 应用程序进行端到端测试。
- 无缝整合： 该平台与所有现有的开发工作流程无缝集成。因此，开发人员可以顺利简化他们的测试周期。
- 连续测试： Momentic 支持持续测试，使开发人员能够在开发周期早期发现问题并更快地发布功能。
- 可扩展测试： 该 AI 测试工具可以智能地扩展不同环境中的测试工作。它确保了更好的准确性和一致性。
优点
缺点
定价：
您可以安排演示，然后与销售代表交谈以了解不同的计划和定价。
什么是AI测试工具？
人工智能测试工具自动化 软件测试流程 在人工智能的帮助下。这些工具有助于创建和维护测试用例，无需任何人工干预。它们使用机器学习和自我修复启发式方法来检测和解决测试用例中的错误。
基于生成式人工智能的测试工具如何工作？
基于生成式人工智能的测试工具利用大型语言模型 (LLM) 和生成式对抗网络 (GAN) 的优势。这些人工智能工具可以自动创建各种测试场景以及输入。它们观察不同的测试及其结果以发现错误或任何令人担忧的问题。因此，它们提供了纠正错误和提高准确度的最佳解决方案。
人工智能测试与自动化测试
基于人工智能的测试和自动化测试都秉承一个理念：旨在提高软件测试流程的整体有效性和效率。然而，每个流程在几个关键方面有所不同。
| 产品型号 | 人工智能测试 | 自动化测试 |
|---|---|---|
| 范围和方法 | 利用人工智能和机器学习算法自主生成测试用例，预测潜在故障，并根据学习模式调整测试策略。 | 涉及编写脚本来自动执行预先定义并基于特定要求的重复测试用例。它依赖于人工编写的场景来执行测试。 |
| 适应性 | 适应性强，能够动态地从测试结果中学习并修改其方法。它不需要深入编程来创建测试用例 | Less 适应性强，因为它严格遵循测试人员编写的脚本。测试用例或应用程序的任何更改都需要手动更新脚本。 |
| 效率 | 由于其学习能力，可以更有效地识别错误并优化测试覆盖率。它还提供了模拟各种用户行为和边缘情况的能力。 | 对于重复且定义明确的测试用例来说很有效，但可能会错过必须预先编程的复杂错误和场景。 |
| 维护 | 从长远来看，它需要的维护较少，因为人工智能系统会根据新数据不断学习并更新其测试用例。 | 需要定期维护以更新测试脚本来响应应用程序 UI 或逻辑变化。 |
| 复杂 | 可以处理复杂、动态和数据驱动的测试场景，这些场景对于手动编写脚本来说可能具有挑战性。 | 最适合稳定、重复的任务，并且可能在没有大量脚本编写工作的情况下难以应对高度动态或复杂的场景。 |
| 人类参与 | 它最大限度地减少了测试维护和创建过程中的人为参与，使测试人员能够专注于核心策略。 | 需要大量人力来设计、编写脚本和维护测试用例和基础设施。 |
AI 测试工具的关键安全注意事项
选择基于生成式人工智能的测试工具时，请确保它符合数据隐私法规并使用加密来保护数据。
- 通过多因素身份验证和基于角色的权限实现强大的访问控制。
- 我总是关注具有完美加密通信和安全 API 等功能的工具的安全性和加密方法。
- 我选择了能够保证强大数据处理和安全存储策略的 AI 测试工具。
- 为了获得额外的安全性，我寻找一种能够确保实时监控、安全审计和全面日志记录的工具。
- 我总是尝试寻找带有合适支持流程和透明报告的事件响应计划的工具。
为什么信任我们？我们的研究方法
我们仔细审查了这些工具的功能、自动化能力和用户友好性。我们的研究方法侧重于实时用户体验，以提供对不同工具的客观意见。在审查这些工具时，我们还会研究最新的技术和趋势。这样，我们就可以衡量我们审查过的工具的可信度。
基于人工智能的测试工具的潜在风险
基于生成式 AI 的测试工具可能容易受到数据泄露和安全问题的影响。由于 AI 是一个相对较新的概念，数据加密并不能 100% 保证。我有时会注意到其中一些工具生成的数据不准确。此外，我还在代码中发现了一些虚假错误。
AI工具 可能无法完全遵守隐私合规性和道德规范。安全管理敏感信息也是一个常见的问题领域，因为这些工具在处理敏感数据时并不可靠。有时，它们在处理决策过程时也可能缺乏透明度。
DevOps 和 Agile 中的 AI 测试
我曾经将 AI 测试工具与 DevOps的 管道和 Agile 来检查结果。令我惊讶的是，我发现它提高了软件开发过程的流畅性。
DevOps 允许这些 AI 工具在持续集成和部署过程中循环执行测试过程（CI / CD) 流程。它支持的一些敏捷方法包括快速发布周期、持续测试和快速识别问题。这些方法有助于提高整个软件开发过程的整体质量和速度。
最终判决：
可靠的 AI 测试工具可以通过自动化和准确性加快整个软件开发周期。在上述入围的选项中，我推荐 testRigor、BlinqIO 和 Roost.ai，原因如下：
- 测试严格性：使用简单的英语说明简化测试创建，并与 CI/CD 管道无缝集成。
- LambdaTest：提供根本原因分析 (RCA)，以便更快地解决问题并进行高级不稳定测试检测。
- 联合测试仪：旨在自主处理复杂的测试任务。
最佳生成式 AI 测试工具
| 工具 | Key Gen AI 功能 | CI/CD 集成 | 免费试堂 | 链接 |
|---|---|---|---|---|
| 👍 测试严谨性 | 用于端到端 QA 的 Gen AI 测试平台。 | 是 | 提供演示 | 了解更多 |
| 👍 LambdaTest | 人工智能驱动的测试编排和执行 | 是 | 提供演示 | 了解更多 |
| CoTester（由 TestGrid) | 可入职、可训练、可执行任务的 AI 测试代理 | 是 | 提供演示 | 了解更多 |
| 特思利欧 | 人工智能应用程序可识别和消除偏见、幻觉和错误 | 是 | 提供演示 | 了解更多 |
| BlinqIO | 人工智能自主测试作为 SaaS 平台 | 是 | 是 | 了解更多 |
