在軟件應用程序的生命週期中，徹底的評估和驗證至關重要。檢測缺陷對於防止可能導致客戶流失並影響業務盈利能力的系統中斷而言至關重要。
測試工程師採用兩種關鍵方法：手動和自動測試。手動測試需要進行物理時間和精力進行詳盡的探索，而自動測試重複進行預定義的動作，減少了在探索性測試和腳本維護上所花費的時間。這種方法加快了產品部署。
開發團隊廣泛採用自動測試以加速測試過程。它提供全面的測試覆蓋範圍，不斷運行多個測試，以迅速識別和糾正新問題或缺陷。此外，它通過消除人為錯誤來提高精度。
隨著技術的發展和AI的提高，開發團隊正在利用其簡化測試過程的能力。 AI的高級認知能力加快了各種測試程序，縮短了釋放週期。
下面概述了2023年最佳的5個最佳AI自動測試軟件：
1功能
概述
功能利用機器學習，大數據和AI技術來利用人類的見解來加快軟件測試，減少時間和成本，並加速產品發行。這個由全球行業領導者信任的AI測試平台在雲中運作，並提供多個集成和部署選項。
AI驅動的測試軟件擅長處理複雜的應用程序，支持各種瀏覽器和設備的測試，同時保持徹底的測試覆蓋範圍。它擴展以符合測試工程師的不斷發展的需求及其軟件需求。
值得注意的是，它結合了高級測試分析工具，包括一套完整的端到端測試工具，包括數據庫，API，SMS和文檔驗證。這些功能將應用分析，缺陷檢測和整體軟件質量提高到一個全新的水平。 Functionize的AI算法甚至從測試執行中學習，並通過智能自我修復來最大程度地減少維護工作。
功能不僅僅是測試工具；這是一個協作平台。軟件開發團隊可以在共享的虛擬工作空間中有效協作，以促進數據驅動的決策和實時報告。分析的寶貴見解支持整個產品生命週期中的持續改進。
多虧了AI算法，功能提高測試一致性和準確性方面的性能使軟件測試更易於管理，這使所有企業利益相關者都受益。這種AI驅動的自動測試軟件加速了市場的時間。這意味著團隊可以進行更多的測試和促進創新，從而提高業務利潤，降低測試成本並增加價值。隨著時間的流逝，這會導致更高的業務連續性投資回報率。
特徵
建築師
建築師使用高級機器學習來了解測試執行背後的意圖。每次執行測試時，它都會記錄數百萬個數據點，並隨著網站的發展而不斷學習。作為功能化瀏覽器擴展，架構師可以從每個頁面元素捕獲數百個屬性。測試工程師具有靈活性，可以驗證數據庫，驗證文本消息或訪問基礎DOM和CSS數據以自定義選擇器中的屬性值。
視覺測試
開發團隊可以進行精確的視覺測試，甚至可以檢測最小的UI更改。功能可以在每個步驟中記錄和比較屏幕截圖，並在測試過程中查明所有差異。它提出了詳細的瀑布格式，表明每個元素的負載時間。此方面對於監視可用性和性能至關重要。
自我修復
Functionize的測試系統不斷從測試的應用程序中學習。如果檢測到UI或站點更改，它將自動更新模型並通知測試儀。智能軟件測試平台提供了“前後視圖”，突出顯示了變化的元素，使測試人員能夠區分過去和現在的應用程序版本。它分析了每個元素的數百個屬性，以自主治愈測試，從而消除了對維護乏味的測試的需求。
測試雲
測試雲可以幫助測試工程師以令人印象深刻的規模進行智能測試。 Functionize是基於雲的功能，它使其能夠從任何位置在所有瀏覽器中並行執行數百個測試。它涉及沒有基礎設施開銷，第三方提供商或硒網格依賴。它可以在幾分鐘內進行一千多次測試。開發團隊可以最大限度地提高正常運行時間，同時了解關鍵性能指標（例如頁面負載和視覺完整性）的警報。
測試編輯和調試
功能化已將測試編輯和調試的所有必要功能合併到一個平台中，從而易於從單個位置進行智能測試。
快速添加：使用快速添加允許用戶通過測試的最後執行過程中拍攝的屏幕截圖快速更新功能測試案例，從而消除了耗時的選擇器和手動調整的需求。
快速選擇：這簡化了元素選擇更新。
本地編輯：此功能允許測試人員通過直觀的指向和點擊來自定義測試，提高測試效率，有效性和整體測試經驗。
實時調試：這可以確保立即更新文本執行過程中進行的任何修改，從而更容易地對較長的測試用例進行解決，以便能夠播放單個步驟。
SmartFix：此功能使測試工程師在編輯測試時可以直接從屏幕截圖進行有針對性的更改。
集成與擴展
功能無縫地與第三方服務和工具，例如Jenkins，Jira，Slack，Pagerduty和Azure DevOps -Pipelines。本機集成提供了觸發執行的各種方式，而擴展非常適合複雜的端到端測試，而對於智能軟件測試平台而言，不容易獲得工作流程。
功能是一種精簡軟件開發團隊運營的機器學習引擎。它允許任何人在幾分鐘內創建端到端測試。隨著站點的變化，這些測試可以在雲和自我修復的任何瀏覽器上進行，從而加速了產品開發。這種AI-Automated測試軟件減輕了測試挑戰，例如維護和覆蓋差距，促進積極的問題解決，並加快了產品開發的上市時間。
2 lambdatest
（照片：來自Lambadest網站的屏幕截圖）
概述
Lambdatest是一個雲測試編排和執行平台，專為軟件開發團隊和各種規模的業務而設計，以加速產品部署。它因其在測試執行中的安全，可靠，高性能而受到Fortune 500和G2000公司的信任。超過130個國家 /地區的200萬用戶利用該平台實現無摩擦的開發生命週期。
特徵
Lambdatest包含用於測試自動化的功能。開發團隊可以在可靠，可擴展，安全，基於雲的基礎架構上運行Selenium，Cypress，Puppeteer和更多自動化測試。它為瀏覽器和應用程序兼容性測試提供了3,000多個桌面和移動環境的訪問權限。
它還可以通過自動修復提高測試可靠性。它會在沒有手動干預的情況下自動從某些測試失敗中恢復，從而減少了更快的產品發行的測試債務。它以高速執行測試，縮短執行時間，以便開發團隊可以專注於測試創建而不是執行或編排，從而降低了與在後期階段檢測問題相關的成本。
它為測試執行數據提供了實時可見性，從而更容易識別任何瓶頸或高影響力問題。開發團隊可以做出更有信息的決策，以解決檢測到的問題，以更快地發布強大的應用程序並在此過程中獲得品牌信心。
Lambdatest配備了120多個集成，可以簡化一個平台中所有業務團隊的運營。它還具有AI算法，可以檢測到不一致的測試結果，從而幫助測試人員輕鬆識別不良的測試執行。用戶可以利用該基於數字經驗的基於雲的測試工具為其自動解決方案發行解決方案，以提高產品發行。
3加泰羅尼亞
（照片：卡塔隆網站的屏幕截圖）
概述
卡塔隆（Katalon）是一個由全球企業（Enterprises Worldwide）信任的現代且全面的質量管理平台，該平台支持測試創建，執行，維護和報告，用於各種環境的應用程序。它是在自動測試中使用AI的先驅之一，它使全球開發團隊能夠以無與倫比的準確性和效率進行測試。它無縫地融入了任何團隊的技術堆棧中，並具有強大的本地集成。
特徵
Katalon帶有AI增壓，通過智能和自我修復減少了自動測試的維護開銷。這些功能可以防止運行時錯誤並修復損壞的元素定位器。它還使用AI來審查測試故障，檢查日誌並提出適當的措施來處理失敗的執行。它突出了可能的原因，並提供了潛在解決方案資源的鏈接。
卡塔隆還使用AI來識別對佈局和文本內容的關鍵UI更改，從而降低了誤報以確保Web，API，桌面甚至移動應用程序的質量。它還具有自主測試生成器，該生成器捕獲了真實的用戶交互，並在用戶旅程映射中建模常見行為以生成測試用例並自動測試數據。之後，它測量給定地圖上的測試覆蓋範圍。這簡化了測試案例的創建和維護，減少了所需的時間和精力，這可能會導致更高的成本節省。
Katalon具有復制真實用戶交互的能力，還提高了準確性和覆蓋範圍，從而在不影響應用程序質量的情況下更快地發布週期。開發團隊的每個成員都可以利用該平台大大提高發布質量和準備就緒的可見性，從而通過其端到端的軟件質量功能來降低收入或用戶信心損失的風險。
4 Tosca Tricentis
（照片：Tricentis網站的屏幕截圖）
概述
Tricentis Tosca採用了一種無編碼的AI驅動方法來自動測試，通過將瓶頸從測試中脫離瓶頸和軟件發行中的問題風險來加速創新。它涵蓋了從雲遷移到現代化核心業務應用程序和提供無摩擦客戶體驗的所有數字計劃。它支持對從API到移動設備甚至系統集成的所有應用程序和系統的測試。
特徵
Tricentis Tosca具有Vision AI，在編寫任何代碼之前基於設計模型創建測試自動化，讓用戶在開發生命週期中的早期測試。它通過自動化模型將應用程序的技術信息分開，將自動化提高到90％。團隊可以在不進行編碼的情況下建立，從而提高他們在創建優質產品和降低維護成本方面的效率。
Tricentis Tosca還有助於減少風險和通過增加風險覆蓋範圍在軟件釋放之前執行所需的測試數量。這有助於團隊迅速確定哪些業務關鍵功能已經通過或失敗，因此他們可以做出更快，更明智的決策並減少整體測試創建。
由於其分佈式執行功能，團隊還可以更快地測試和大規模測試。他們可以在基礎架構和虛擬機之間並行運行多個測試。總體而言，通過利用AI和雲的效率，Tricentis Tosca可以幫助加速軟件交付，提高軟件質量並降低維護成本，從而為可以產生更多收入的新數字計劃提供資源。
5個應用程序
（照片：Applitools網站的屏幕截圖）
概述
Applitools旨在縮短產品的釋放週期。它包含AI驅動的計算機視覺算法，可以立即分析應用程序頁面並報告差異。受到世界領先的前端團隊的信任，它減少了創建，執行和維護自動測試的時間。
特徵
應用程序可以記錄測試中發生的所有元素和交互。它具有針對任何網站進行優化的錄音機，可在每個錄製會話中提供可靠，準確的結果，從而無需進行調試和維護麻煩。它提供高分辨率的屏幕截圖，因此團隊可以輕鬆編輯測試。他們可以通過連續集成或連續部署（CI/CD）進行按需執行測試，計劃或觸發。
在視覺AI的支持下，應用程序可以在每個版本中自動發現錯誤和缺陷，從而節省了在維護上花費的時間和挫敗感。它分析了所有測試中的差異，以生成簡潔的報告，詳細介紹了它們之間的明顯差異。
與手動測試的執行相比，將注入AI驅動的計算機視覺的測試更快地創建了5.8倍，並捕獲更多的錯誤。更快的測試速度僅意味著更快的產品部署。該平台還具有自我修復的定位器，可以最大程度地減少測試維護成本，降低測試片段並改善CI/CD管道。
總體而言，它在識別應用程序中的視覺錯誤方面非常有效。它可以準確查明出了什麼問題，並浮出更改接口的CSS或HTML代碼。借助視覺測試分析和報告功能，Applitools可以深入了解常見的故障和瓶頸，因此用戶可以快速補救問題。
結論
AI具有具有更高級認知能力的自動測試工具，協助團隊完成高級任務，以交付更快並構建更好的軟件應用程序。它加速了許多測試過程，減少了開放市場的時間，以開放創收的數字計劃。從前5名最佳AI自動測試軟件中進行選擇，並提高測試覆蓋範圍，從而提高測試執行速度，同時降低維護成本。
