2025 年五大生成式 AI 测试工具
Michael Thompson 想知道如何选择基于生成式 AI 的测试工具，以最少的人工干预获得高质量的测试结果吗？这是一个快速增长的市场，现有和新兴的生成式 AI 测试提供商众多。然而，选择正确的工具至关重要，除非你想处理误报、有限的测试覆盖率、缺乏上下文理解、无法处理边缘情况、适应缓慢等问题。因此，我花费了超过 **120 小时**尝试了 **30 多种 AI 驱动**的测试工具，并从中筛选出了 **5 种最佳工具**。
请注意，无论生成式 AI 测试工具多么智能和强大，某些流程仍需要人工协助才能充分发挥其功能。因此，我建议在使用它们时 **采用混合方法**。没有万无一失的 AI 测试工具，因为它们测试的应用程序也在不断发展，需要不时采用不同的测试流程。因此，**将 AI 与人类智能**和传统框架相结合是使用这些工具实现最大准确性的最佳方式。现在，您可以阅读我基于第一手经验对这些工具的公正评价。 阅读更多…
最佳 AI 测试工具：热门软件精选！
| 工具名称 | 生成式 AI 功能 | 免费试用 | 链接 |
|---|---|---|---|
| testRigor | • 无代码自动化全面测试 • 可自定义的测试规则 • 基于 AI 的自修复 |
14 天免费试用 | 了解更多 |
| BlinqIO | • 高质量代码，bug 少 • 无限扩展 • 能理解业务逻辑 |
14 天免费试用 | 了解更多 |
| Roost.ai | • 适用于遗留系统 • 创建真实世界的测试场景 • 轻松适应其他 AI 模型 |
14 天免费试用 | 了解更多 |
| Ventrilo.ai | • 根本原因调试 • AI 测试代理 • 与大多数框架无缝集成 |
永久免费 | 了解更多 |
| MagnifAI | • AI 生成测试用例 • 代码片段生成 • 无代码和可视化编辑 |
提供演示 | 了解更多 |
1) testRigor
testRigor 是一款先进的基于生成式 AI 的测试自动化工具，可简化复杂用户流的测试。它帮助我**使用自由流畅的纯英语**创建自动化测试，而不是编写代码。即使一个简单的单句，我也能生成高级指令。
它使用 AI **模拟生产环境中真实用户的行为**。它生成和维护最关键功能的测试的能力也令我印象深刻。利用其基于 AI 的能力，我还可以重写和修正这些指令，或使用支持的命令进行扩展。
功能
- AI 生成测试：其 AI 自动**根据真实用户如何交互**生成测试，这使其高效可靠。我发现它非常适合通过其全面的测试来测试常用应用程序流程。然而，**有时它未能捕获用户交互的所有可能变体**，那是我唯一一次介入以添加更多场景。
- 测试维护：借助 testRigor 的生成式 AI，DevOps 不再需要担心维护其测试。它消除了对实现细节的依赖，因为测试**不必依赖 XPath 和 CSS**。因此，我收到了完全稳定的测试。
- 与 CI/CD 管道无缝集成：其生成式 AI 可以快速与 CI/CD 管道集成，这提高了我的项目开发周期中测试部分的速度。它还会随着每次新代码推送自动触发测试，确保我**始终保持高质量代码**。
- 全面测试：testRigor 基于 AI 的测试可以创建全面测试并设置必要的测试环境。AI **分析测试类型、代码和测试产品的环境**的能力只需要极少的人工干预。
- 自修复：其基于 AI 的自修复使从 bug 中恢复变得非常简单。视觉 AI 和自动修复选项允许该工具查看屏幕并找到替代方法来完成流程以防止其失败。然而，**一些 AI 适应不符合我的需求**，但它们向我展示了哪些测试用例已自修复，我甚至可以轻松回滚到以前的版本。
优点
缺点
定价
testRigor 拥有**永久免费计划**（作为开源），其按月付费计划如下：
| 私有 Linux Chrome | 私有完整版 | 自定义定价 |
|---|---|---|
| $300 | $900 | 联系支持 |
免费试用：付费计划 14 天
2) BlinqIO
BlinqIO 是一款基于 AI 的测试工具，用于端到端、视觉、API 等测试。它能轻松理解您开发的应用所需的测试类型。我只需用纯英语、BDD 或使用 AI 录制器提供需求，BlinqIO AI 就能生成自动化代码。
在代码维护方面，它能自主存储代码。当我的测试产品发生微小或重大变化时，它也能**逐渐适应**。如果您需要任何帮助，它的专业支持团队随时待命，确保快速的 NFR（非功能性需求）周转。
功能
- 无限扩展：我没有遇到任何瓶颈和延迟，因为它的计算能力能轻松扩展测试容量。事实上，我还注意到它能将代码适应所有屏幕尺寸，这提高了效率。
- 更快发布：您的所有测试编写、分析和维护都由生成式 AI 处理，因此您可以专注于流程中更具挑战性的部分。这帮助我的测试工程师团队更快地完成测试，从而缩短了产品上市时间。
- 多语言测试：BlinqIO AI 可以说 50 多种语言，因此它可以为多语言应用程序生成测试。如果您正在寻找区域语言，可能会有些困难，但它支持全球所有主要的流行语言。
- 高质量代码：AI 代码由开源 Playwright Code 生成。这确保了**透明度、稳定性和非供应商锁定**。因此，我发现 bug 更少，安全性更高，并获得了持续更新。
- 理解业务逻辑：其自适应特性帮助它理解业务逻辑，使其成为最有能力的基于生成式 AI 的测试工具之一。我用它创建了几个真实的测试环境。此外，它还可以执行上下文验证和行为测试。然而，**对于复杂场景，需要一些人工干预**以获得更好的准确性。
优点
缺点
定价
您可以**预约演示**并联系支持人员获取定价。它还提供**14 天免费试用**。
3) Roost.ai
Roost.ai 旨在提高测试准确性并填补您可能遗漏的测试覆盖率空白。它的 RoostGPT 可以简化单元测试和 API 测试，满足您的个人需求和企业需求。我注意到它很容易适应代码更改并拉取请求。因此，自动更新单元测试库确保我的测试始终相关并与代码库同步。
它帮助我**在几秒钟内起草测试**，为我节省了数小时的痛苦工作。RoostGPT 还**提供多个 LLM**，具有可靠的安全性，并最大限度地提高了从单元测试到 API 测试的价值。
功能
- 全面的测试覆盖：Roost.ai 基于人工智能的测试可以进行详尽的测试。先进的算法确保为单元测试和 API 测试提供全面的覆盖。它基本上**包含了所有可能的场景**，以我的经验来看，这是基于 AI 的测试的巨大进步。
- 适应性测试：它是一款多功能的 AI 测试工具，**适用于任何新代码和遗留系统**。该工具还可以插入到开发人员工具中，以便在正确的测试环境中使用。我也可以轻松地将其作为自动化工作流的一部分，因为它易于适应。但是，我注意到它**与某些 IDE（集成开发环境）行为异常**。我建议更新插件和 IDE 以避免此问题。
- 多输入源：RoostGPT 使用 API 规范、用户故事、源代码等从各种来源收集输入。因此，它有助于生成与真实世界**真实场景**同步的测试。
- 检测漏洞：此 AI 扫描源代码和日志，以确保没有敏感数据泄露。事实上，RoostGPT 在我的独特测试环境中高效运行，以确保数据安全。
- 支持的开发模型：它支持三种主要的开发模型。这些模型包括命令行界面、自托管 Docker 解决方案和 Visual Studio Code 扩展模型。
优点
缺点
定价
请联系支持人员获取定价，如果您想先试用，可享受 14 天免费试用。
4) Ventrilo.ai
Ventrilo.ai 是一款新兴的生成式 AI 驱动测试工具，旨在帮助开发人员加速软件测试工作流程。它仍处于隐身模式，将自身定位在 AI 和测试自动化的十字路口，为创建、执行和分析测试提供以开发人员为中心的体验，并最大程度地减少人工干预。
尽管我尚未获得实际操作权限，但 Ventrilo.ai 暗示了一个系统，在该系统中，开发人员可以将大部分测试编写、维护和调试委托给专门的 AI——它扮演着专职“AI 测试队友”的角色，而不仅仅是一组实用程序。
功能
- AI 测试代理：Ventrilo.ai 的设计理念是围绕自主 AI 队友来管理端到端的测试任务。这些代理旨在减轻传统上施加在质量保证团队上的实际操作负担。
- 以开发人员为中心的设计：它专为开发人员设计，Ventrilo 直接集成到开发工作流程中，以简化测试创建和问题分类，而无需切换工具。
- 根本原因调试：该工具预计不仅会标记失败，还会分析失败的测试并直接指出问题的来源——大大缩短了调试时间。
- 测试稳定性关注：Ventrilo 的承诺之一是减少不稳定测试。它使用上下文感知分析来过滤掉误报并确保测试结果可靠。
- 无代码/低代码友好：虽然针对开发人员进行了优化，但其愿景似乎也包括测试人员和产品团队，可能使他们无需深入编码即可参与测试生成。
- 无缝 CI/CD 集成：旨在以最少的设置插入到现有 CI/CD 管道中，允许开发团队保持其势头而无需重新架构工作流程。
优点
缺点
定价
Ventrilo.ai Plus 计划，包括无限的自动补全建议，费用为 20 美元/月。
5) MagnifAI
MagnifAI 是一款下一代生成式 AI 驱动的测试自动化工具，专为希望现代化其软件质量保证生命周期的团队而设计。Magnif.ai 专注于视觉准确性和智能自动化，利用 LLM 无缝地将需求转换为测试用例和代码片段，消除了传统测试中大量的人工工作。
该系统结合了计算机视觉、AI 代理和结构化测试生成，以确保每个界面元素都符合精确的设计预期。我注意到 magnif.ai 不仅仅是测试——它还会思考。它通过需求进行推理，生成结构化输出，并使用最先进的生成式 AI 技术对您的产品进行视觉验证。
特性
- AI 生成测试用例：Magnif.ai 最突出的功能之一是它如何将原始软件需求转换为结构化测试用例，确保不会遗漏任何内容。输出结果一致，并遵循整个项目的统一结构。
- 设计工具集成：我将其与 Figma 同步，该工具立即验证了多个屏幕上的填充、排版和调色板。对于具有强大用户体验目标的团队来说，这种集成是无价的。
- 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。
- 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。
- 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框架是 Selenium、Appium、Storybook、JUnit、TestCafé 和 Cypress。
- 无代码和可视化编辑：该平台允许通过屏幕截图和可视化流程编辑测试用例——无需深入原始代码。我只需通过拖动、单击和可视化验证即可修改用户旅程。
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**每月 8,140.00 美元。**
对比表
以下是五大 AI 测试工具关键功能的对比表
| 特性 | testRigor | BlinqIO | Roost.ai | Ventrilo.ai | MagnifAI |
| 无代码测试创建 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| 跨平台测试 | ✔️ | ✔️ | 有限 | ✔️ | ✔️ |
| 并行测试执行 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| 自修复 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| 视觉测试 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| 与 CI/CD 集成 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| 测试数据管理 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| 预测分析 | ✔️ | 有限 | 有限 | ✔️ | ✔️ |
| 与问题跟踪系统集成 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| 实时测试监控 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| 可定制的测试报告 | ✔️ | 有限 | 有限 | ✔️ | ✔️ |
| 支持多种编程语言 | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
基于 AI 的测试工具的局限性及解决方案
我列出了一些基于 AI 的测试工具最常见的局限性。在本节中，您还将找到这些问题的解决方案。
- 局限性：初始设置成本高
解决方案：您可以投资可扩展、经济高效的工具。基于云计算的解决方案减少了成本，因为它们没有庞大的硬件要求。
- 局限性：复杂场景中缺乏人类直觉
解决方案：将 AI 工具与细致的人工分析相结合，有助于在复杂测试用例中获得更高的准确性。
- 局限性：高度依赖训练数据质量
解决方案：确保您提供高质量、多样化的数据集进行训练。您还必须专注于持续的模型训练以提高准确性。
- 局限性：无法处理非结构化数据
解决方案：使用预处理和数据转换方法构建结构化数据可以帮助 AI。
- 局限性：无法与遗留系统集成
解决方案：您可以在 API 或中间件的帮助下规划一个渐进的集成策略，这可以实现与遗留系统的兼容性。
- 局限性：设置复杂
解决方案：寻求支持或为您的员工提供足够的培训。此外，在招聘候选人时寻找这些技能。
- 局限性：对变化的适应性有限
解决方案：定期更新您的 AI 模型和算法，以适应不断发展的项目需求。
将生成式 AI 与传统测试框架集成
将生成式 AI 与传统测试框架集成是获得更好结果的好方法。结合两者的优点，例如传统技术的结构化和深入的手动方法，以及生成式 AI 的灵活性、适应性和效率，可以提供更高的准确性。
以下是结合两者的优点以获得准确结果的一些方法
- 测试用例创建：使用 AI 生成多样化的测试用例可以节省时间，手动测试人员可以通过添加更详细的特定于业务的逻辑来完善用例。
- 测试执行：您可以让 AI 运行测试并处理重复的用例。然后，手动审查失败以获取更好的上下文，以查看问题是否被准确解释。
- 脚本维护：当应用程序发生任何更改时，AI 可以自动更新损坏的测试脚本。然后，您可以手动审查修复，以查看它们是否与测试策略一致。
- 测试优先级：AI 可以分析历史数据并识别高风险区域。利用这些信息，您可以通过将传统技术用于关键问题的定制方法来关注这些区域。
- 跨平台测试：借助 AI，您可以生成特定于平台的测试。一旦测试准备就绪，您可以手动审查它们以进行微调。它还可以帮助您在测试后获得真实的最终用户反馈。
- 错误检测和调查：AI 可以检测异常并通知测试人员。然后，您可以以更复杂的方式调查这些标记的问题，以确定原因和对业务的影响。
- 合成数据创建：要创建合成数据，您可以使用 AI 模拟真实世界的场景。使用这些场景，您可以手动测试您的产品，这也为您提供了更多样化的测试环境，而这些环境是您可能无法通过传统技术准确创建的。
- 可扩展性：您可以使用 AI 来实现可扩展性，因为它可以在不消耗额外资源的情况下管理大型数据集。此外，您可以使用传统框架或人工干预来检查数据准确性。
常见问题
结论
根据我十年的人工智能经验和最近的深入研究，以上所有由生成式 AI 驱动的测试工具都非常可靠。它们是各种测试的绝佳选择，例如端到端、视觉、单元、API 等。然而，以下是表现突出的三款顶级工具：
- testRigor：它能够简化复杂的用户工作流并在测试环境中模拟真实用户行为，这使其成为我的首选之一。
- BlinqIO：它能生成理解业务逻辑的测试，并提供无限扩展，这使 BlinqIO 成为我的前三选择之一。
- Roost.ai：这款生成式 AI 可靠、完整的测试覆盖率、先进的算法以及适应任何新代码和遗留系统的能力都令人印象深刻。
