还在为脆弱测试脚本烦恼？看Dify.ai如何打造能感知决策的自主测试智能体，彻底告别重复劳动

近期，在软件测试领域当中，关于自动化脚本局限性的讨论，正逐渐增多起来，一些团队已然开始尝试去引入具备自主决策能力的测试方案，这一动向，引起了技术社区的广泛关注。身为长期观察开发工具演进的小编，我觉得这种从“脚本执行”转变到“智能体决策”的情况，标志着软件质量保障进入了一个更注重业务理解的新阶段。

路径僵化难题

传统的自动化脚本，是依照预设好的线性测试路径来运行的，这样一种固定的模式，是很难去适应现代应用界面所出现的动态变化的。 一旦用户的操作顺序出现了变化，或者页面元素突如其来地更新了，那么这些脚本通常就会执行失败，进而需要人工介入去进行修复。

于实际测试场景里，哪怕那是经过精心设计的脚本，也常常会因数据有变化或者界面做了微调，从而失去作用。某电商平台在2024年4月所呈现的测试报告表明，其原本有的自动化脚本于新版本上线之后，失效率达到了67%，这暴露出了静态测试方案存在的明显短板。

认知能力缺失

当下存在的测试工具，欠缺对于业务逻辑的理解本领，因而没办法像人类测试人员那般去开展推理判断，这般的认知缺失致使测试覆盖范围受到限制，从而很难发觉深层次的业务逻辑缺陷。

对于金融应用测试而言，工具能够成功完成转账操作，然而不能识别金额计算错误，也无法察觉权限验证漏洞。测试专家表明，这种按照表面行为施行的测试办法，不能够替代人类测试员针对业务风险的深入理解。

智能体架构设计

采用环境感知与决策相分离架构设计的新型测试智能体，实时去获取应用状态信息，再结合大语言模型的分析能力，进而形成闭环的测试决策机制。

此架构含有状态感知、决策引擎以及执行单元这三个核心模块了。状态感知模块承担着捕捉界面元素以及网络请求的职责，决策引擎依照业务规则展开分析，执行单元利用浏览器驱动达成具体操作 。

登录测试实例

举例来说是用户登录流程测试，智能体会先借助接口去获取应用当下状态，一旦检测发现处于登录页面，它就会依据测试目标来确定后续操作步骤，这其中涵盖正常登录以及异常情况测试。

在测试执行进程里，智能体是能够自己去尝试不一样场景的，像输入错误的密码，或者是输入空的用户名，又或者是输入特殊字符。某一个测试团队，在2024年5月的那次实践当中，借由运用该方案发现了传统脚本未曾覆盖到的3个安全漏洞。

知识库集成

为了让测试精准度得以提升，智能体系统将检索增强生成这种技术给引入了。它把产品需求文档跟测试用例库相互连接起来，使得测试决策是构建在真实的业务规则这个基础之上的，而不是仅仅依靠通用逻辑 。

以这样一套知识集成模式，切实保证了测试场景跟产品拟定需求的高度契合状态。有来源于数据方面揭示表明，在接入知识库以后，测试场景所涉及的业务关联程度增进了45%，明显削减了毫无效力的测试用例。

持续验证机制

此测试系统具备支持同持续集成流程进行深度融合的特性，借由把工作流发布成 API 的方式，以达成在代码被提交之后能够实现自动触发测试的操作，进而构建起质量保障方面的第一道防线 。

在测试进程之中发觉异常状况之际，系统会自顾自地记录错误讯息并且递交至项目管理平台当中。这种马上反馈机制致使开发团队能够迅速回应问题，缩减了缺陷修复周期。

在实际项目里，广大开发者有没有碰到过传统自动化测试没法予以解决的困难呢？欢迎于评论区域分享个人所拥有的经历以及见解，要是觉得此篇文章对你能产生启发作用，那就请点赞付诸支持并用分享的方式给予更多有需求的技术团队吧。