近期一直在琢磨利用 AI 到底能对我的工作带来哪些帮助或创意，作为一名自动化测试爱好者与从业者，把 AI 应用到自动化测试，我觉得是一件很酷的事情！

于是便有了今天这篇文章。

注：AI 驱动的无监督自动化测试，目前只是我的一次探索，尚未提供完善的代码。本文自动化指的是网页端 UI 自动化测试 。

学习路径

一、自动化测试痛点；
二、总体想法；
三、具体实现；
四、演示；
五、总结；

一、自动化测试痛点；

自动化测试人员在编写自动化用例时，通常必不可少的步骤有：

• 需求分析：

理解和分析软件需求文档，明确测试目标和范围。
确定需要自动化的测试用例，通常选择重复性高、稳定性强的用例。

• 测试用例设计：

编写详细的测试用例，包括测试目的、输入数据、预期结果和执行步骤。
确保测试用例具有可重复性和可维护性。

等其他步骤。

这两个步骤需要自动化测试人员介入，而编写自动化测试用例更是重中之重，基本上可以认为是前期投入最多的，正因如此，我想在这方面做出有创意的改变！

二、总体想法；

我的想法是，一定要：简单、简单、再简单！
要做到：

1. 提供一个页面 url，直接执行脚本，便能展开对测试对象的测试；
2. 不需要像过往编写脚本那样，需要收集与维护元素定位方式；
3. 不需要像过往编写脚本那样，需要编写与维护很多业务层面、逻辑层面的代码；

三、具体实现；

代码位于 git 仓库：https://github.com/dylanz666/ai-driven-e2e-automation.git

此处截取核心演示代码：

说明：

1. 该代码执行时只能针对第一个页面进行测试，实际上，只需要在这个代码之上再套一个 for 循环，便能实现简单的跨页面端到端测试，例如：

此处不作 demo。

1. 如果要自动生成不同用例并展开测试，则可以简单利用 pytest 的 -n 参数，由 pytest 多次执行本代码，运行时由核心代码自动生成不同用例并执行。
2. 代码中使用的 AI 由我司提供，基于 Chat GPT。 如此设计，我完成了：

• 文本用例由 AI 自动生成；
• 页面元素定位方式由 AI 自动检索；
• 用例断言也由 AI 自动完成；

对于页面操作部分，如点击、输入文本等，我只提供了通用的底层，只需要在脚本中根据 AI 生成的用例去调用底层即可。做到了针对 AI 生成的不同用例，我们不需要再维护脚本的效果~

四、演示；

（由于 testhome 无法插入视频，我就口述一下吧，运行代码打开网页后，经过 AI 用例生成、AI 元素定位之后，自动在搜索输入框输入用例中的字符串，点击 “百度一下，百度完成后由 AI 对搜索结果进行判断，最终判定本次自动化测试是否成功。）

注意：视频中在输入框中输入文本、点击 “百度一下” 按钮、最后的断言，都不是由自动化测试人员一行代码一行代码敲出来的，而是由 AI 规划并实现的！

五、总结；

通过上述设计与实现，我觉得已经基本实现了 “AI 驱动的无监督自动化测试”，解放了自动化测试人员的双手，但很容易想到其也存在明显局限性：

1. 更适合针对流程简单、对外开放的产品进行 high level 测试、探索性测试、sanity 测试；
2. 对于需要在测试过程中使用业务数据和业务预期的产品，目前不适合；
3. 对 AI 的依赖很大，其可靠性、使用成本需要谨慎考虑，毕竟 AI 非常花钱。

当然，能够针对不同业务需求，在自动化测试的不同角度训练出针对性的解决方案与模型，定是更完美的，但这对方方面面的要求就很高喽！
而我这样简单的探索与设计，个人觉得，不失为一个敲门砖，不失为一个小创意！

本文主要目的是为了跑通我 “让 AI 自发对测试对象进行测试” 的想法，并未作全盘考虑，请见谅~

Respect!

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