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

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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