2025 年 9 款最佳 AI 测试工具，用于测试自动化
Michael Thompson 选择一款高质量的基于生成式 AI 的测试工具将确保测试过程的准确性和效率。它最终能加快整个软件测试周期。另一方面，设计不当的测试工具可能无法检测到错误，并可能存在安全问题。它们可能会产生误报/误报，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 AI 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
下表简要介绍了排名前 5 的 AI 测试工具及其功能
| 工具 | 关键生成式 AI 功能 | CI/CD 集成 | 免费试用 | 链接 |
|---|---|---|---|---|
| 👍 testRigor | 用于端到端 QA 的生成式 AI 测试平台。 | 是 | 提供演示 | 了解更多 |
| CoTester（TestGrid 出品） | 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 |
| Testlio | AI 驱动的应用程序，可识别并消除偏差、幻觉和错误 | 是 | 提供演示 | 了解更多 |
| BlinqIO | AI 自主测试作为 SaaS 平台 | 是 | 是 | 了解更多 |
| Roost.ai | RoostGPT 使用 AI 自动生成引人入胜的高质量测试 | 是 | 提供演示 | 了解更多 |
让我们详细审查这些工具
1) testRigor
testRigor 是一款基于 AI 的工具，允许用户以简单的英语编写测试。它使开发人员和测试人员能够轻松简化测试用例开发过程。AI 的存在还自动化了维护过程，确保了更高的准确性。
这款 AI 工具使 Web 或移动应用程序的测试更顺畅。它提供自愈和真实设备测试等功能，并且可以与 CI/CD 管道完美集成。
功能
- 生成式 AI 测试：我使用了 testRigor 生成式 AI 测试选项来自动化测试用例的创建和执行。testRigor 的 AI 界面可以识别错误并建议修复以提高软件性能。
- 无代码测试：它允许我在不构建复杂编码结构的情况下自动化测试过程。作为非技术用户，我可以用简单的英语编写指令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，我可以在没有任何脚本和编码专业知识的情况下更快地创建测试。
- 机器学习集成：机器学习技术的引入使我更容易在软件开发周期中识别缺陷。
- 自动化测试创建：testRigor 自动化并简化了测试创建、执行和维护过程。
- 2FA 登录支持：它支持两步验证 (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：该工具允许我在不需要手动编码的情况下执行 API 测试。结果确保了服务和集成正常工作。
- 模拟 API 调用：它为我提供了模拟 API 调用的能力。我能够测试应用程序中每个部分的响应速度。
- 独特测试数据：testRigor 使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。这种灵活性使我能够轻松准确地验证数据驱动的应用程序。
- Salesforce 自动化：我使用此功能来简化不同 Salesforce 环境中的测试。它帮助我在没有任何代码的情况下验证定制和配置。
优点
缺点
定价
testRigor 提供免费计划，其中测试和测试结果是公开的。此外，还有以下私人付费计划
| 计划 | 定价 |
|---|---|
| 私有 Linux Chrome | 99 美元/月 |
| 私有完整版 | 900 美元/月 |
请注意： 私人完整计划提供14 天免费试用。
2) CoTester (TestGrid 出品)
TestGrid 的 CoTester 通过其先进的 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入职、可训练、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。
功能
- 可入职 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 AI：将复杂的测试任务分配给 CoTester，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、浏览器和环境进行测试。
- 并行执行：同时运行多个测试用例，缩短测试时间。
- 集成就绪：兼容 Jenkins、Jira 和 Slack 等流行的 CI/CD 工具。
优点
缺点
定价
- 免费试用：提供演示
- 价格：根据需求定制定价（请联系销售获取详细信息）。
3) Testlio
Testlio 提供全面的 AI 驱动测试自动化解决方案套件，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一系列 AI 工具和功能。这使得访问 AI 工具的优势变得容易，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 都确保无缝集成到您现有的开发管道中。
功能
- AI 驱动平台：Testlio 的 AI 增强平台提供对测试执行的完全透明性、实时报告和预测分析，以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选择手动和自动化框架，同时能够利用最先进的 AI 功能。
- 人类洞察力支持：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 的服务与 CI/CD 管道、DevOps 工具和测试管理平台（如 Jira、GitHub、Azure DevOps 和 Slack）无缝集成，确保了流畅的工作流程。
优点
缺点
4) 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过程。
我广泛使用 BlinqIO 来测试软件工具的性能。它帮助我在开发阶段识别错误，以便我能够纠正和优化软件解决方案。
功能
- 虚拟测试自动化工程师：虚拟测试自动化工程师功能允许我在不编写任何代码的情况下自动创建和执行测试。它节省了大量时间和精力，否则这些时间和精力将浪费在手动测试中。
- 实时分析：BlinqIO 的仪表板为我提供了关于我的模型性能的即时洞察。在测试阶段，这对于在高峰使用期间出现意外延迟的照片编辑软件至关重要。
- 自动化测试：这款基于 AI 的工具具有自动化测试套件，可在测试期间节省宝贵时间。使用此工具，我可以更专注于核心测试过程，而该工具则自动化基本任务。
- 集成能力：BlinqIO 与我们现有的 CI/CD 管道无缝集成。当我们从另一个工具过渡时，它确保了顺利采用。
- 可定制的测试场景：我可以根据特定用例定制测试。在调试模型推理准确性方面的棘手问题时，这简直是救星。
- 可扩展性测试：此功能测试 AI 应用程序，以确保其功能负载承载能力。它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 确保所有测试都符合当前的安全标准。作为产品开发经理，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 的入门计划免费使用并提供无限次测试执行。但是，PRO 计划具有多项附加功能，定价为 250 美元/场景。
5) Roost.ai
Roost.ai 是一款生成式 AI 驱动的测试工具，它利用 Vertex AI 和 GPT-4 等大型语言模型 (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。
我使用此工具将源代码、用户故事和其他输入转换为测试用例。人工智能的加入使过程自动化并提供了准确的结果。因此，优化软件解决方案变得高效和直接。
功能
- RoostGPT：RoostGPT 使用 AI 自动生成引人入胜、高质量的测试。在使用这款测试工具时，我体验到个性化的交互，提高了不同平台的操作效率。
- 自动化测试更新：它适应代码更改和拉取请求，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，为开发人员每年节省无数小时。
- 适应性测试解决方案：这款 AI 工具可以适应不同的测试环境。它可以有效管理 IDE 集成、遗留系统和新代码兼容性。
- 彻底的测试覆盖率：Roost.ai 通过确保单元和 API 测试用例的全面覆盖，解决所有可能的场景，实现彻底的测试。
- 重复任务自动化：它自动化测试用例创建，以智能管理易出错和重复的任务。
优点
缺点
定价
以下是 Roost.ai 的不同订阅产品
| 订阅 | 用户 | 定价 |
|---|---|---|
| 创业公司 | 最多 50 个用户 | $25,000 |
| 商业 | 最多 150 个用户 | $50,000 |
| 企业版 | 最多 300 个用户 | 弹性定价 |
6) MagnifAI
MagnifAI 是一个 AI 驱动的测试平台，可自动化跨不同行业的软件测试过程。它将 LLM 与 AI 集成以自动化测试脚本的创建。
通过 MagnifAI，我通过加速测试周期提高了软件质量。它最大程度地缩短了软件测试时间，并在无需人工干预的情况下自动化了重复性任务。
功能
- 文本生成和执行：利用生成式 AI MagnifAI LLM 将您的需求转化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。
- 自动化测试生成：该工具帮助我使用 AI 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 AI 的强大功能自动化视觉测试过程。我体验了它处理最复杂视觉场景的能力。
- 与自动化框架集成：MagnifAI 可以与自动化框架顺利集成。它集成的最流行的一些是 Selenium、Appium、Storybook、JUnit、TestCafé 和 Cypress。
- 视觉验证：MagnifAI 自动化视觉验证，用于比较测试迁移。它还验证视觉组件、开发环境和布局。
- 元素交互：此生成式测试工具需要访问 DOM 以验证元素的存在并允许其交互。
- 图像比较：MagnifAI 以像素级别比较图像，并具有可配置的精度百分比。
优点
缺点
定价
MagnifAI 商业计划，包括通过 Azure API 进行视觉测试的无限 API 调用，费用为8,140.00 美元/月。
7) ContextQA
ContextQA 是一款尖端的人工智能软件测试工具，也是 Selenium 的替代品。ContextQA 由 Deep Barot 创立，提供汽车测试解决方案，以增强软件 QA 流程。
这款 AI 工具简化了软件测试过程，加速了它而无需我的帮助。借助 ContextQA 的无代码 AI 软件测试过程，我能够削减与软件质量保证过程相关的总体开支。
功能
- AI 回归：在测试过程中，我可以查看测试前后的屏幕截图以查看 UI。这种AI 驱动的视觉回归测试有助于防止 UI 问题并加速过程，同时确保一致的用户体验。
- 用简单英语编写代码：ContextQA 的 AI 强大功能允许我用简单的英语编写代码。
- 使用 AI 自动更正：ContextQA 在测试过程中自动更正错误的能力令我惊叹。准确度几乎完美，只有一些轻微的不准确之处。
- 自动化移动应用测试：我曾使用 ContextQA 测试过多个智能手机应用程序。该工具使用 AI 简化了测试过程，无需我手动干预。它不仅发现了缺陷，还自动纠正了它们以获得更好的性能。
- API 测试转换：ContextQA 改进了 API 测试流程，确保在各种平台和设备上 flawless 操作和顺畅协调。
- 跨设备测试：该工具的 AI 驱动功能和详细日志允许我在不同设备上进行测试。
- 辅助功能测试：ContextQA 的辅助功能测试功能确保应用程序满足并超越辅助功能标准。
优点
缺点
定价
ContextQA 提供以下订阅计划
| 自动化增强版 | 自动化专业版 | 企业版 |
|---|---|---|
| 499 美元/月 | 897 美元/月 | 可定制 |
请注意： 提供7 天免费试用，可访问所有功能。无需信用卡。
8) Relicx
Relicx 利用生成式 AI 简化软件测试，提供无代码测试创作、自愈测试和视觉回归检测。这些功能通过自动化复杂任务和减少维护工作来增强测试过程。
凭借其强大的 API 和 CLI，Relicx 无缝集成到 CI/CD 管道中，促进高效的端到端和用户验收测试，以实现可靠的软件发布。
功能
- Relicx Copilot：此选项通过人工智能自动化测试过程。我能够用简单、清晰的英语定义我的测试目标。
- 基于 AI 的自动化：Relicx 使用 AI 自动化整个 QA 过程。我曾使用 Relicx 自动化测试过程并取得了令人满意的结果。
- 无代码测试创作：我无需编写复杂的代码片段即可创建测试。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：此工具允许测试用例自动修复并适应不同的界面。它减少了维护的时间和精力，同时不影响质量。
- 一键发布验证：Relicx 允许通过单击按钮进行全面的应用程序测试。我使用此 AI 自动化功能来验证整个应用程序，并确保所有组件在发布前都能正常运行。此自动化有助于加速发布过程，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。无需手动过程，它就可以确定实际的视觉错误和数据更改。
- 会话重放用于调试：Relicx 提供丰富的会话重放，允许开发人员观看实际用户会话以了解和解决错误。实时控制台日志和错误堆栈的存在为我提供了有关问题根本原因的详细见解。
- 生成式 AI 用于测试用例生成：该平台利用 AI 学习应用程序并建议相关的测试用例。我用它来扩展测试覆盖范围，并将测试用例与实际使用场景对齐。
优点
缺点
定价
以下是 Relicx 不同计划的定价选项
| 计划 | 测试执行 | 价格 |
|---|---|---|
| 入门版 | 250 | 99 美元/月 |
| 团队版 | 1000 | 299 美元/月 |
| 企业版 | 自定义 | 可定制 |
请注意： Relicx 为所有计划提供免费试用。
9) Momentic
Momentic 是一个低代码、AI 驱动的测试平台，使开发人员能够快速高效地创建端到端测试。这款 AI 工具与 CI/CD 工作流程无缝集成，以加速开发。
我曾使用这款 AI 工具，无需人工干预即可执行视觉比较、测试生成、断言推理和元素识别。
功能
- 自然语言测试描述：Momentic 的 AI 功能让我可以轻松地用简单明了的英语描述用户流程。它让我免于面对复杂的编码结构。
- AI 驱动的测试生成：Momentic 允许我使用 AI 自动创建测试计划和测试用例。它能够以高准确率生成测试用例，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。
- 无缝集成：该平台与所有现有开发工作流程无缝集成。因此，开发人员可以顺利简化其测试周期。
- 持续测试：Momentic 支持持续测试，使开发人员能够在开发周期的早期发现问题并更快地发布功能。
- 可扩展测试：这款 AI 测试工具可以智能地扩展不同环境中的测试工作。它确保了更高的准确性和一致性水平。
优点
缺点
定价
您可以安排演示，然后与销售代表交谈，了解不同的计划和定价。
什么是 AI 测试工具？
AI 测试工具借助人工智能自动化软件测试过程。这些工具无需任何人工操作即可帮助创建和维护测试用例。它们使用机器学习和自愈启发式算法来检测和解决测试用例中的错误。
基于生成式 AI 的测试工具如何工作？
基于生成式 AI 的测试工具通过利用大型语言模型（LLM）和生成对抗网络（GAN）的优势来工作。这些 AI 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，以发现错误或任何相关问题。因此，它们提供了纠正错误和提高准确性水平的最佳解决方案。
AI 测试 vs. 自动化测试
AI 测试和自动化测试都秉持一个理念：它们旨在提高软件测试过程的整体有效性和效率。然而，每个过程在几个关键方面都有所不同。
| 参数 | AI 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。 | 涉及编写脚本以自动化预定义且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 | 高度适应性，能够动态地从测试结果中学习并修改其方法。它不需要深入编程即可创建测试用例 | 适应性较差，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，在识别错误和优化测试覆盖率方面可能更高效。它还能够模拟各种用户行为和边缘情况。 | 对于重复且明确的测试用例效率很高，但可能会错过复杂错误和必须预先编程的场景。 |
| 维护 | 从长远来看，它需要较少的维护，因为 AI 系统会根据新数据不断学习和更新其测试用例。 | 需要定期维护以响应应用程序 UI 或逻辑更改而更新测试脚本。 |
| 复杂性 | 可以处理复杂、动态和数据驱动的测试场景，这些场景可能难以手动编写脚本。 | 最适合稳定、重复的任务，在没有大量脚本编写工作的情况下，可能难以处理高度动态或复杂的场景。 |
| 人类参与 | 最大限度地减少了测试维护和创建过程中的人工参与，使测试人员能够专注于核心策略。 | 需要大量人工努力来设计、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
在选择基于生成式 AI 的测试工具时，请确保其符合数据隐私法规并使用加密进行数据保护。
- 实施强大的访问控制，包括多因素身份验证和基于角色的权限。
- 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和加密方法。
- 我选择了那些承诺强大数据处理和安全存储策略的 AI 测试工具。
- 为了额外的安全性，我寻找一种能够保证实时监控、安全审计和全面日志记录的工具。
- 我总是尝试寻找那些带有事件响应计划、适当支持流程和透明报告的工具。
为什么信任我们？我们的研究方法
我们仔细审查了工具的功能、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公正意见。在审查工具时，我们还关注最新的技术和趋势。通过这种方式，我们可以衡量我们审查过的工具的可信度。
基于 AI 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 还是一个相对较新的概念，数据加密不能 100% 保证。我有时会注意到这些工具生成的数据不准确。此外，我还遇到过代码中的一些错误。
AI 工具可能无法完全遵守隐私合规和道德法规。安全管理敏感信息也是一个普遍关注的问题，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 和敏捷中的 AI 测试
我曾将 AI 测试工具与 DevOps 管道和敏捷集成，以检查结果。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 (CI/CD) 管道中的循环内执行测试过程。它支持的一些敏捷方法是快速发布周期、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。
最终结论
一个可靠的 AI 测试工具可以通过自动化和准确性加速整个软件开发周期。在上面列出的选项中，我推荐 testRigor、CoTester 和 Testlio，原因如下：
- testRigor：通过简单的英语指令简化测试创建，并与 CI/CD 管道无缝集成。
- CoTester：旨在自主处理复杂的测试任务。
- Testlio：提供全面的 AI 驱动测试自动化解决方案和专家指导。
