敏捷开发模式下的测试挑战

敏捷开发模式下，业务快速迭代，给测试团队带来了前所未有的压力。每一次功能升级或系统迁移，都意味着从功能测试、兼容性测试、性能测试到安全性的大规模回归验证。测试规模成倍增长，而团队人力却往往难以及时扩充。

再加上多设备、多系统环境下频繁的回归测试，测试工程师们不得不投入大量时间与精力在重复性劳动中， 如何在有限人力的情况下快速应对暴增的测试需求？如何减少重复性工作，把精力真正投入到更有价值的测试设计与质量保障中？这是所有互联网企业亟需解决的问题。

人工智能带来的新解法

随着大模型和智能体技术的发展，测试自动化迎来了全新的可能。如果让大模型不仅具备“思考”的能力，还能像人一样去探索系统、生成用例并完成执行，那么测试团队就能从繁琐的劳动中解放出来，专注于质量把控与业务创新。

爱测智能测试平台正是基于这样的构想打造：通过大模型、智能体和自动化执行引擎，平台实现了从用例生成到自动执行的全链路智能化测试，帮助企业快速提升测试效率、降低成本，加速产品迭代与交付。

基于需求文档的用例生成

传统用例设计方式高度依赖于测试工程师对业务的理解与测试经验，不同人员设计的测试用例质量参差不齐，存在关键路径遗漏、边界条件覆盖不足、冗余用例堆叠等问题。  更有企业人员更替频繁或处于初期测试阶段，测试效率低、规范性差、用例复用性弱，导致容易出现漏测，给公司造成资损。

自大模型出现以来，各行各业都在探索如何借助人工智能重塑自己的业务结构，提高工程效率。 而对于测试团队来说，通常研究的第一个方向就是“需求文档生成用例”，从技术实现上来说这一方向面临的问题主要包括： 长文本的处理、上下文的结合以及模型对于原型图的识别等问题。

爱测智能平台结合RAG技术以及自研的智能算法，结合智能体自动建模测试点，规范化生成高质量用例，降低人为误差，提高覆盖，减少漏测。平台采用系统提示词+用户提示词相结合的方式，精准控制用例生成的范围及质量，同时也满足不同企业对于用例的差异化要求。

• 平台目前支持功能测试、接口测试用例生成。

• 支持远程链接、文本、 pdf 、 word 、 markdown 、 excel、xmind 等多种需求文档格式。

• 支持企业知识库功能，让智能体越用越智能。

测试用例自动执行

传统的自动化测试开发门槛高、维护成本大。招聘一个会写自动化测试脚本的工程师月薪往往在2w+，而产品页面变化频繁也让脚本的维护难度变大。多数公司的自动化测试占比在40%以下，对于测试工作的提效并不显著，这也是很多公司没有实施UI自动化测试原因。而我们的智能测试平台，凭借大模型驱动的智能体技术，彻底改变了这一现状。只需编写或录入手工测试用例，平台即可借助模型的推理功能，模拟用户真实操作，自动执行对应的自动化，快速完成测试。

这意味着——企业不再需要投入大量人力反复编写和维护脚本，测试人员只需专注于业务逻辑和测试用例设计，就能实现”所见即所测，所写即执行“。整个用例执行过程主要包括测试用例意图识别、测试用例路径规划、模拟用户操作、生成智能测试报告等环节。平台集成智能过滤算法，Token 消耗降低 90%。在用例断言上，爱测平台使用大语言模型与多模态模型相结合的方式来保证断言的准确性。测试用例执行完成后，平台可以生成标准化的测试报告。 在报告中详细记录了每一步操作的截图及执行视频，记录了测试用例的执行过程。 同时测试报告中也集成了详细的日志帮助用户定位问题。

通过智能体自动化执行，不仅显著降低测试成本，更能在多端多场景下保持稳定高效，大幅缩短产品上线周期。

智能遍历

遍历测试是指在测试过程中，系统地遍历被测软件的各个页面、功能点和交互路径，确保尽可能覆盖所有可能的操作场景和使用流程，主要用于回归测试以及产品上线前的健康检查。爱测平台集成的智能遍历智能体可以利用模型的推理功能结合测吧自研的遍历工具完成对产品的遍历操作。 同时支持用户自定义遍历规则，比如： 遍历的深度、测试数据、遍历的白名单/黑名单、等待机制、全局性的断言等等。智能体在完成遍历操作后会生成详细的测试报告，来记录遍历的路径以及出现的问题。

Diff测试

Diff测试是一种通过“差异对比”来发现问题的测试方式。基于我们的智能遍历功能，我们可以对已上线的版本做一次遍历测试并且保存相关的数据，然后测试分支也做一层遍历，基于两次遍历的数据做一层对比来发现被更改的页面元素，辅助定位回归测试的范围。

领域建模与知识图谱

”基于被测系统生成知识图谱”，其实是把传统知识图谱的思路应用到软件测试领域，把 UI 元素、业务逻辑、用户交互抽象成“图”的形式，再通过关系链接起来。这样做的好处是：测试用例可以直接依赖图谱来生成和推理，而不是单纯依赖产品文档。知识图谱既能辅助自动化遍历，也能为测试用例的生成、推荐和回归分析提供支撑。

知识图谱不是一个静态的、一次性构建完成的对象，而是需要根据被测系统的功能变更、页面更新、业务流程调整以及交互逻辑变化进行动态更新和维护，才能保持其准确性和实用性。“如何让知识图谱跟随被测系统的快速迭代而自动、准确、低成本地更新”是需要重点去解决的问题。

测吧自研的图谱生成工具，可以依据对产品的遍历数据，快速去生成知识图谱，同时可以依据用户指令去控制图谱生成的范围和规则，从而构建更加精准的结构化数据。

综上所述，爱测智能测试平台可以为企业提供用例生成、用例自动化执行、智能遍历以及图谱构建等功能，闭环整个测试流程，帮助企业构建智能化的质量保障体系。 尤其是在国产化软件替代过程中，可以代替人工完成大量的工作，让测试工作更加高效、便捷。

目前产品已开放试用，欢迎各大企业扫码预约体验。

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