前言

最近一段时间，我一直有做Agent 相关的测试工作，以及使用Ai辅助测试。也看了一些市场上的分享。目前市场上能看到的内容，大多集中在：

• 测试用例智能体

• 接口自动化智能体

• 一整套“平台化生成用例”的方案

看起来很复杂，但总有种感觉：
这些东西更像是把“写用例”这件事放大了，而不是解决测试工程本身的问题。

带着这个疑问，我最近专门去 油管 和 X 上搜了一圈，主要看国外工程师在聊什么，再结合一些工具与实践案例，和 ChatGPT 一起把思路梳理了一轮。

目前有一个大概的判断记录：

AI 辅助测试的主流方向，需从“生成用例”转向“参与测试工程本身”。

下面是目前整理出来的一些有价值的方向。

一、先说结论：生成用例只是最浅的一层

从工程流程看，AI 辅助测试大致可以分成三层：

第一层：AI生成用例 / 写脚本（最基础）
第二层：AI参与回归与评测（正在成为主流）
第三层：AI参与测试工程与质量分析（最有价值）

过去一年，大量内容集中在第一层。
但从实际项目和国外工程讨论看，真正有价值的部分在后两层。

二、目前更有启发的8个AI辅助测试方向

以下都是偏工程向、可逐步落地的思路。

1、AI日志分析助手（优先级最高）

现在很多 AI 系统测试的痛点不是写用例，而是：

日志太多  
失败原因不清  
排查耗时

AI在这里能发挥的作用：

• 汇总失败日志

• 分类问题类型

• 给出可能原因

• 标记异常模式

比如一次回归后：

20条失败  
→ AI总结  
6条为RAG误命中  
4条为工具调用失败  
其余为格式问题

这类能力落地成本不高，但对调试效率帮助很大。

2、输出退化检测（非常关键）

AI系统的一个典型风险是：

行为悄悄变坏

同样的输入：

版本A → 输出正常  
版本B → 输出变差

人工很难逐条对比。

AI可以用来做：

旧输出 vs 新输出 → 质量变化判断

判断维度可以是：

• 是否更完整

• 是否偏题

• 是否编造

• 是否丢信息

这可以形成一个简单的 自动回归评测流程。

3、生成评测问题（不是普通用例）

这里说的不是“生成测试用例”，而是：

生成评测问题集

例如：

• 边界问题

• 容易误答的问题

• 应该拒答的问题

这类问题更适合用来做回归和稳定性验证。

国外很多团队会用 LLM 生成一批 synthetic dataset 来补充测试集，这个方向很实用。

4、Bug聚类

AI系统测试经常出现：

• 失败很多  
• 但类型重复

AI可以自动把失败case按模式聚类：

• hallucination类

• 工具失败类

• 证据不一致类

这样更容易看清系统问题分布，而不是逐条人工看。

5、回归报告自动生成

每次回归结束，通常要写总结：

• 通过率

• 失败点

• 风险

这类内容 AI 可以辅助整理：

回归结果 → AI总结 → 报告初稿

不复杂，但能节省时间。

6、测试策略辅助

当拿到一个新功能或新模块时，可以让 AI 辅助思考：

• 这个模块可能的测试风险  
• 建议测试点  
• 边界场景

它不一定给出最终答案，但能帮快速展开思路。

7、RAG命中分析辅助

在 RAG 场景里，一个常见问题是：

命中了chunk，但答案不成立

AI可以辅助判断：

• 引用的证据  
• 是否真的支持答案

这个在调试阶段会比较有用。

8、AI测试Agent（前沿方向）

有些团队开始尝试：

• AI跑测试  
• AI分析结果  
• AI生成报告

还在探索阶段，但趋势是存在的。

三、为什么会从“生成用例”转向“测试工程”

当系统从普通接口变成：

LLM  
RAG  
Agent

测试难点不再是：

有没有用例

而是：

能不能稳定
能不能复现
能不能评测
能不能发现退化

这些问题，更适合让 AI 参与工程流程本身，而不是只负责写用例。

四、结合当前项目的一些落地想法

如果已经在做：

• Agent

• RAG

• 回归

可以先考虑：

1. 用AI辅助日志分析  
2. 用AI做输出对比评测  
3. 用AI生成评测问题集

补充：AI 在传统测试中的一些用法

前面主要在聊 AI 参与测试工程（日志分析、回归评测等）。
如果回到更传统的软件测试流程，其实也有一些比较顺手、成本不高的用法，更多是提效，而不是替代。

1）需求阶段的辅助分析（很容易被忽视）

拿到需求文档或改动说明时，测试往往需要先判断：

• 哪些是高风险

• 哪些地方容易出边界问题

• 哪些模块需要重点回归

这一步如果完全靠人工，有时会比较依赖经验。
把需求描述、接口变更、业务规则丢给 AI，让它先做一轮风险点梳理，能快速得到一个“初步清单”。

例如：

可能影响的模块 潜在边界场景 权限与异常路径 历史类似问题

它给出的不一定完全准确，但可以作为第一轮发散，帮助更快进入测试设计状态。
尤其在需求变更频繁的项目里，这一步会比较省脑力。

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2）日志与错误信息辅助分析

测试执行后，经常要面对大量日志、接口返回和错误堆栈。
把这些内容整理给 AI，让它先做一轮总结和分类，能快速看出问题集中在哪几类，例如参数错误、数据问题、依赖服务不稳定等。

它不一定能直接给出根因，但能帮你把“要看的重点”先筛出来，节省不少时间。

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3）回归差异辅助对比

版本回归时，常见工作是对比前后行为差异。
对于接口返回、页面文案、配置文件这类文本型输出，可以让 AI 辅助做对比，提示哪些地方变化较大、哪些可能存在退化。

这类比对不需要完全自动化，能帮忙做初筛，也挺有用。

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4）测试数据生成与修补

传统测试里准备数据往往很耗时。
AI 可以用来生成一些边界数据、异常数据或格式复杂的数据样本，比如长文本、特殊字符组合、批量账号信息等。

另外在调试阶段，遇到格式不规范的 JSON、日志片段，也可以让 AI 帮忙快速整理或补全。

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5）用例与测试点检查

不是让 AI 生成整套用例，而是把已有用例或测试点丢进去，让它从“覆盖是否完整”的角度帮你做一轮检查：

• 是否缺少异常路径

• 是否漏边界值

• 是否有重复用例

这类辅助更像是一个“第二视角”，用来查漏补缺。

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6）回归与测试报告初稿

每轮测试结束后，整理结果、写总结往往比较机械。
把回归统计、失败列表、主要风险点整理好，交给 AI 生成一版报告初稿，再人工修改，会比从零开始写更快。

长期项目里，这种方式可以明显降低报告整理成本。

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小结

我看来，AI 在传统测试中的价值更偏向于：

辅助分析、整理信息、提升效率

而不是取代测试本身。

把它当成一个随手可用的工具，嵌入到需求分析、日志排查、回归对比、数据准备这些环节里，就已经能带来不小的改善。