必看!2025 年颠覆测试行业的 10 大 AI 自动化测试工具/平台(上篇)

大家好,我是狂师。

上周小孩子生病,住院照顾,停更了几天。

各位看官,等着急了吧,之前有粉丝后台留言,想了解学习一下,AI这么火爆,那市面上AI与自动化测试结合起来的有哪些推荐的工具/平台。

今天就这个话题来聊一聊。

前言

在软件迭代以"天"为单位的今天,随着软件迭代速度的指数级增长,传统自动化测试已难以满足爆发式增长的质量保障需求。而随着 AI 技术的迅猛发展,其强大的数据分析、智能识别与自主学习能力,更是为自动化测试注入了全新活力,加速了测试流程的智能化进程。手动编写脚本效率低、用例覆盖率不足、跨平台兼容性差等传统自动化测试痛点,也正被AI技术逐一击破。

2025年,AI驱动的自动化测试工具已能基于自然语言生成测试场景、智能预测缺陷模式、甚至通过强化学习自我优化测试策略。这种变革,不仅让测试速度提升数倍,更将测试从"事后验证"推向"预防式质量守护"。

接下来,本文将为您详细介绍 2025年备受瞩目的 10 大 AI 自动化测试工具。

篇幅较长,本文先介绍前5款AI测试工具

1. Testim.ai

一款 AI 驱动的自动化测试平台,专注于加速应用程序的测试流程,保障软件质量。它支持 Web 应用、移动应用及 API 等多类型应用的测试。

官网:

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https://www.testim.io/ai/

关键特性:

  • 智能场景生成:通过NLP理解需求文档,自动生成跨浏览器测试流。
  • 无代码AI测试生成:通过记录用户操作自动生成可维护脚本,适合非技术人员
  • 动态元素定位技术:AI实时追踪UI变化,解决元素选择器失效问题,适应UI频繁变更,减少维护成本
  • 缺陷根源分析:结合测试上下文提供修复建议,减少调试时间。
  • 与Jira、GitHub深度集成,支持CI/CD全流程自动化

2. Applitools

专注于视觉测试领域,运用 AI 技术精准检测应用程序的视觉变化,确保界面在不同设备与环境下呈现一致且正确的视觉效果。

官网:

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https://applitools.com

关键特性:

  • 视觉AI校验:拥有强大的图像识别技术,可快速识别视觉差异,识别图像差异时过滤动态内容(如广告轮播)
  • 跨平台一致性检测:支持Web/App/AR/VR多形态界面验证,能自动适应界面变化,减少误报;
  • 智能基线管理:自动更新历史截图,避免误报洪水
  • 与各类开发工具和测试框架高度兼容,方便接入现有测试体系。

3. Sauce Labs

提供基于云的测试平台,可在真实设备和浏览器环境中执行自动化测试,有效解决跨平台测试难题。

官网:

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https://saucelabs.com/

关键特性: 拥有海量的设备与浏览器组合资源,满足多样化测试需求;支持并行测试,大大缩短测试时间;提供详细的测试报告,便于分析问题。

4. Testsigma

一款低代码的 AI 测试自动化平台,降低了自动化测试的技术门槛,让更多人员能够参与到自动化测试工作中。

官网:

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https://testsigma.com/

关键特性:

  • 自然语言驱动:用简单英语描述需求,AI自动生成测试脚本,支持Web、移动端及API测试。
  • 自愈能力:自动适应UI变化,减少80%的脚本维护工作量。
  • 云原生集成:无缝对接Jenkins、GitLab等CI/CD工具,实现持续测试,支持多种测试类型,覆盖 Web、移动及 API 等。

5. LambdaTest

是一款由 AI 驱动的测试执行平台,支持使用可扩展的云基础架构进行大规模手动和自动化测试。提供跨浏览器和跨设备的自动化测试服务,帮助开发团队快速验证应用在不同环境下的兼容性。

官网:

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https://www.lambdatest.com/

关键特性: 可实时在 2000 + 种浏览器与设备组合上进行测试;支持 Selenium、Cypress 等多种主流测试框架;而且它的人工智能增强功能 HyperExecute 能够优化测试过程,提供诸如测试编排、根本原因分析、视觉测试等功能,帮助开发人员和测试人员更高效地识别和解决问题。其测试编排功能可以自动对环境中的测试进行分组和分配,根据过去的故障确定优先级,从而加快问题的识别速度。

最后

上述几款AI 自动化测试工具,各有千秋,在不同的测试场景与需求下发挥着重要作用。无论是追求高效的测试流程,还是确保软件在多平台的兼容性与稳定性,亦或是降低测试成本与技术门槛,这些工具都能为软件开发团队提供有力支持,助力打造高质量的软件产品。

当然,更为重要的是,测试从业者需要端正心态,AI不是取代测试者,而是将其从重复性劳动中解放。未来测试工程师将更多扮演"AI训练师"角色------定义质量规则、设计智能测试策略、解析AI预测结果。正如工具链的进化,测试人员的价值也在向业务决策层攀升。在这个智能测试时代,唯一不变的是对质量与用户体验的极致追求。