在软件应用程序的生命周期中，彻底的评估和验证至关重要。检测缺陷对于防止可能导致客户流失并影响业务盈利能力的系统中断而言至关重要。
测试工程师采用两种关键方法：手动和自动测试。手动测试需要进行物理时间和精力进行详尽的探索，而自动测试重复进行预定义的动作，减少了在探索性测试和脚本维护上所花费的时间。这种方法加快了产品部署。
开发团队广泛采用自动测试以加速测试过程。它提供全面的测试覆盖范围，不断运行多个测试，以迅速识别和纠正新问题或缺陷。此外，它通过消除人为错误来提高精度。
随着技术的发展和AI的提高，开发团队正在利用其简化测试过程的能力。 AI的高级认知能力加快了各种测试程序，缩短了释放周期。
下面概述了2023年最佳的5个最佳AI自动测试软件：
1功能
概述
功能利用机器学习，大数据和AI技术来利用人类的见解来加快软件测试，减少时间和成本，并加速产品发行。这个由全球行业领导者信任的AI测试平台在云中运作，并提供多个集成和部署选项。
AI驱动的测试软件擅长处理复杂的应用程序，支持各种浏览器和设备的测试，同时保持彻底的测试覆盖范围。它扩展以符合测试工程师的不断发展的需求及其软件需求。
值得注意的是，它结合了高级测试分析工具，包括一套完整的端到端测试工具，包括数据库，API，SMS和文档验证。这些功能将应用分析，缺陷检测和整体软件质量提高到一个全新的水平。 Functionize的AI算法甚至从测试执行中学习，并通过智能自我修复来最大程度地减少维护工作。
功能不仅仅是测试工具；这是一个协作平台。软件开发团队可以在共享的虚拟工作空间中有效协作，以促进数据驱动的决策和实时报告。分析的宝贵见解支持整个产品生命周期中的持续改进。
多亏了AI算法，功能提高测试一致性和准确性方面的性能使软件测试更易于管理，这使所有企业利益相关者都受益。这种AI驱动的自动测试软件加速了市场的时间。这意味着团队可以进行更多的测试和促进创新，从而提高业务利润，降低测试成本并增加价值。随着时间的流逝，这会导致更高的业务连续性投资回报率。
特征
建筑师
建筑师使用高级机器学习来了解测试执行背后的意图。每次执行测试时，它都会记录数百万个数据点，并随着网站的发展而不断学习。作为功能化浏览器扩展，架构师可以从每个页面元素捕获数百个属性。测试工程师具有灵活性，可以验证数据库，验证文本消息或访问基础DOM和CSS数据以自定义选择器中的属性值。
视觉测试
开发团队可以进行精确的视觉测试，甚至可以检测最小的UI更改。功能可以在每个步骤中记录和比较屏幕截图，并在测试过程中查明所有差异。它提出了详细的瀑布格式，表明每个元素的负载时间。此方面对于监视可用性和性能至关重要。
自我修复
Functionize的测试系统不断从测试的应用程序中学习。如果检测到UI或站点更改，它将自动更新模型并通知测试仪。智能软件测试平台提供了“前后视图”，突出显示了变化的元素，使测试人员能够区分过去和现在的应用程序版本。它分析了每个元素的数百个属性，以自主治愈测试，从而消除了对维护乏味的测试的需求。
测试云
测试云可以帮助测试工程师以令人印象深刻的规模进行智能测试。 Functionize是基于云的功能，它使其能够从任何位置在所有浏览器中并行执行数百个测试。它涉及没有基础设施开销，第三方提供商或硒网格依赖。它可以在几分钟内进行一千多次测试。开发团队可以最大限度地提高正常运行时间，同时了解关键性能指标（例如页面负载和视觉完整性）的警报。
测试编辑和调试
功能化已将测试编辑和调试的所有必要功能合并到一个平台中，从而易于从单个位置进行智能测试。
快速添加：使用快速添加允许用户通过测试的最后执行过程中拍摄的屏幕截图快速更新功能测试案例，从而消除了耗时的选择器和手动调整的需求。
快速选择：这简化了元素选择更新。
本地编辑：此功能允许测试人员通过直观的指向和点击来自定义测试，提高测试效率，有效性和整体测试经验。
实时调试：这可以确保立即更新文本执行过程中进行的任何修改，从而更容易地对较长的测试用例进行解决，以便能够播放单个步骤。
SmartFix：此功能使测试工程师在编辑测试时可以直接从屏幕截图进行有针对性的更改。
集成与扩展
功能无缝地与第三方服务和工具，例如Jenkins，Jira，Slack，Pagerduty和Azure DevOps -Pipelines。本机集成提供了触发执行的各种方式，而扩展非常适合复杂的端到端测试，而对于智能软件测试平台而言，不容易获得工作流程。
功能是一种精简软件开发团队运营的机器学习引擎。它允许任何人在几分钟内创建端到端测试。随着站点的变化，这些测试可以在云和自我修复的任何浏览器上进行，从而加速了产品开发。这种AI-Automated测试软件减轻了测试挑战，例如维护和覆盖差距，促进积极的问题解决，并加快了产品开发的上市时间。
2 lambdatest
（照片：来自Lambadest网站的屏幕截图）
概述
Lambdatest是一个云测试编排和执行平台，专为软件开发团队和各种规模的业务而设计，以加速产品部署。它因其在测试执行中的安全，可靠，高性能而受到Fortune 500和G2000公司的信任。超过130个国家 /地区的200万用户利用该平台实现无摩擦的开发生命周期。
特征
Lambdatest包含用于测试自动化的功能。开发团队可以在可靠，可扩展，安全，基于云的基础架构上运行Selenium，Cypress，Puppeteer和更多自动化测试。它为浏览器和应用程序兼容性测试提供了3,000多个桌面和移动环境的访问权限。
它还可以通过自动修复提高测试可靠性。它会在没有手动干预的情况下自动从某些测试失败中恢复，从而减少了更快的产品发行的测试债务。它以高速执行测试，缩短执行时间，以便开发团队可以专注于测试创建而不是执行或编排，从而降低了与在后期阶段检测问题相关的成本。
它为测试执行数据提供了实时可见性，从而更容易识别任何瓶颈或高影响力问题。开发团队可以做出更有信息的决策，以解决检测到的问题，以更快地发布强大的应用程序并在此过程中获得品牌信心。
Lambdatest配备了120多个集成，可以简化一个平台中所有业务团队的运营。它还具有AI算法，可以检测到不一致的测试结果，从而帮助测试人员轻松识别不良的测试执行。用户可以利用该基于数字经验的基于云的测试工具为其自动解决方案发行解决方案，以提高产品发行。
3加泰罗尼亚
（照片：卡塔隆网站的屏幕截图）
概述
卡塔隆（Katalon）是一个由全球企业（Enterprises Worldwide）信任的现代且全面的质量管理平台，该平台支持测试创建，执行，维护和报告，用于各种环境的应用程序。它是在自动测试中使用AI的先驱之一，它使全球开发团队能够以无与伦比的准确性和效率进行测试。它无缝地融入了任何团队的技术堆栈中，并具有强大的本地集成。
特征
Katalon带有AI增压，通过智能和自我修复减少了自动测试的维护开销。这些功能可以防止运行时错误并修复损坏的元素定位器。它还使用AI来审查测试故障，检查日志并提出适当的措施来处理失败的执行。它突出了可能的原因，并提供了潜在解决方案资源的链接。
卡塔隆还使用AI来识别对布局和文本内容的关键UI更改，从而降低了误报以确保Web，API，桌面甚至移动应用程序的质量。它还具有自主测试生成器，该生成器捕获了真实的用户交互，并在用户旅程映射中建模常见行为以生成测试用例并自动测试数据。之后，它测量给定地图上的测试覆盖范围。这简化了测试案例的创建和维护，减少了所需的时间和精力，这可能会导致更高的成本节省。
Katalon具有复制真实用户交互的能力，还提高了准确性和覆盖范围，从而在不影响应用程序质量的情况下更快地发布周期。开发团队的每个成员都可以利用该平台大大提高发布质量和准备就绪的可见性，从而通过其端到端的软件质量功能来降低收入或用户信心损失的风险。
4 Tosca Tricentis
（照片：Tricentis网站的屏幕截图）
概述
Tricentis Tosca采用了一种无编码的AI驱动方法来自动测试，通过将瓶颈从测试中脱离瓶颈和软件发行中的问题风险来加速创新。它涵盖了从云迁移到现代化核心业务应用程序和提供无摩擦客户体验的所有数字计划。它支持对从API到移动设备甚至系统集成的所有应用程序和系统的测试。
特征
Tricentis Tosca具有Vision AI，在编写任何代码之前基于设计模型创建测试自动化，让用户在开发生命周期中的早期测试。它通过自动化模型将应用程序的技术信息分开，将自动化提高到90％。团队可以在不进行编码的情况下建立，从而提高他们在创建优质产品和降低维护成本方面的效率。
Tricentis Tosca还有助于减少风险和通过增加风险覆盖范围在软件释放之前执行所需的测试数量。这有助于团队迅速确定哪些业务关键功能已经通过或失败，因此他们可以做出更快，更明智的决策并减少整体测试创建。
由于其分布式执行功能，团队还可以更快地测试和大规模测试。他们可以在基础架构和虚拟机之间并行运行多个测试。总体而言，通过利用AI和云的效率，Tricentis Tosca可以帮助加速软件交付，提高软件质量并降低维护成本，从而为可以产生更多收入的新数字计划提供资源。
5个应用程序
（照片：Applitools网站的屏幕截图）
概述
Applitools旨在缩短产品的释放周期。它包含AI驱动的计算机视觉算法，可以立即分析应用程序页面并报告差异。受到世界领先的前端团队的信任，它减少了创建，执行和维护自动测试的时间。
特征
应用程序可以记录测试中发生的所有元素和交互。它具有针对任何网站进行优化的录音机，可在每个录制会话中提供可靠，准确的结果，从而无需进行调试和维护麻烦。它提供高分辨率的屏幕截图，因此团队可以轻松编辑测试。他们可以通过连续集成或连续部署（CI/CD）进行按需执行测试，计划或触发。
在视觉AI的支持下，应用程序可以在每个版本中自动发现错误和缺陷，从而节省了在维护上花费的时间和挫败感。它分析了所有测试中的差异，以生成简洁的报告，详细介绍了它们之间的明显差异。
与手动测试的执行相比，将注入AI驱动的计算机视觉的测试更快地创建了5.8倍，并捕获更多的错误。更快的测试速度仅意味着更快的产品部署。该平台还具有自我修复的定位器，可以最大程度地减少测试维护成本，降低测试片段并改善CI/CD管道。
总体而言，它在识别应用程序中的视觉错误方面非常有效。它可以准确查明出了什么问题，并浮出更改接口的CSS或HTML代码。借助视觉测试分析和报告功能，Applitools可以深入了解常见的故障和瓶颈，因此用户可以快速补救问题。
结论
AI具有具有更高级认知能力的自动测试工具，协助团队完成高级任务，以交付更快并构建更好的软件应用程序。它加速了许多测试过程，减少了开放市场的时间，以开放创收的数字计划。从前5名最佳AI自动测试软件中进行选择，并提高测试覆盖范围，从而提高测试执行速度，同时降低维护成本。
