企业智能化测试体系 与 AI 测试智能体平台设计
智能化测试基础架构
自动化工具是 Ai 的基础能力
Selenium
知名的web自动化框架，老牌自动化框架
Playwright
知名的web自动化框架，已成为Web首选
Appium
知名的app gui自动化框架
PyAutoGUI
跨平台自动化框架
HTTP
大量接口自动化框架
RPC
grpc thrift dubbo
上下文相关工具 让 Ai 拥有眼睛
UI控件树识别工具
效率与token消耗等性能指标，远胜图像识别与多模态大模型。Token压缩算法很关键。
UI界面视觉识别工具
图像识别虽然万能，但是性能、可维护性都有问题。
测试上下文工具
日志 数据库 代码 等测试上下文可以与测试执行联动
代码动态执行上下文工具
代码覆盖率 精准测试 插桩
上下文准确性
Browser Use
工具接入 Ai
Function Calling
Tool Calling
MCP
OpenApi
Native Api Python/Java
Agentic RAG
常用大语言模型对比
小模型就可以实现测试智能体
小参数量的大模型
4b-7b的开源模型就可以实现自动化测试。 不要依赖大模型自身的推理能力，而是依赖更强的上下文
上下文管理
优化上下文，降低输入token，对上下文进行分块。 使用更强的上下文管理，基于知识图谱 避免使用不支持复杂链路的消息列表
智能体架构
微软 Magentic-UI 开源项目
爱测智能化测试平台
Ai 自动化测试时代已来
依赖视觉识别，消费级别显卡4b级别大模型即可运行
手工用例与自动化用例通过Ai实现统一，降低维护成本
全站测试用例智能生成，离开大模型也能快速运行。
可维护的模型驱动测试框架与基于知识图谱的测试框架
人工智能测试开发学习交流群
推荐学习
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