为 QA 团队揭秘 Agentic 测试自动化

Source: Dev.to

Agentic 测试自动化是对我们测试方式的根本性转变。它不再依赖必须不断更新的静态手写脚本，而是由 agentic 系统自行分析应用、规划测试策略、执行测试并适应代码变化。

在本文中，我们将了解 agentic 测试自动化，涵盖它是什么、如何改进传统测试自动化、进入 agentic 世界所需的技能、如何规避其陷阱以及可以使用的一些工具。

什么是 Agentic 测试自动化？

Agentic 测试自动化是一种软件测试方式，AI（通常由大型语言模型驱动）能够自主规划、执行并适应测试。

• 与依赖静态手写脚本的传统自动化不同，agentic 系统可以理解上下文、实时分析变更，并自行决定测试什么以及如何测试。
• 这通常意味着更广的测试覆盖、更快的缺陷检测以及更少的维护工作。

大型语言模型（LLM）的作用

• 它们能够理解应用上下文和用户意图。
• 它们解释组件的目的和含义，聚焦最关键的部分。
• 它们帮助创建和调整测试，识别边缘案例，并呈现传统自动化可能忽略的场景。

测试自动化光谱

Agentic 测试自动化并非灵丹妙药。它将 QA 的重点从手动编写测试转向对独立 AI 代理提供战略性监督。仍然需要技术熟练的 QA 工程师进行高层监督，确保自动化符合政策要求。

Agentic 世界中 QA 工程师的必备技能

如果测试正向 agentic AI 方向发展并需要人工监督，QA 工程师需要培养新能力：

• 提示工程 – 与代理进行清晰沟通，通过有效的提示阐述测试目标和质量标准。
• 战略思维 – 关注测试覆盖策略而非细节脚本编写；评估 agent 生成测试的完整性。
• 模型监督 – 主动评估 AI 推理，捕捉误报或幻觉，并在必要时进行干预。
• 集成能力 – 确保代理能够访问上下文（源码控制、CI/CD 流水线、设计文档）。如 Tricentis 的模型上下文协议 (MCP) 等工具，使 AI 代理能够直接与测试框架交互。
• 责任意识 – 对 agent 生成的测试结果负责，确保其达到与手动创建测试相同的质量标准。

保持对新兴 AI 模型和测试框架 的关注也至关重要。虽然更新的模型可能更快更便宜，但稳定性和与公司工作流的契合度往往比新奇更重要。

规避 Agentic 测试自动化的陷阱

和任何新技术一样，挑战也随之而来：

• 信任校准 – 建立稳健的验证协议以确保准确性，尤其在早期提示调优阶段。
• 误报 – 初期代理可能产生大量误报；需要细致监督以避免浪费精力。
• 维护方式转变 – 关注点从脚本更新转向配置代理参数和防护栏。像 Tricentis Tosca、qTest 或 Applitools Execution Cloud 这类平台通过内置工作流控制简化此过程。
• 人机在环验证 – 对关键工作流和企业优先级保持必要的人为验证。
• 不稳定的测试 – Agentic 自动化可能产生大量测试，不稳定的测试会削弱价值。可利用 LLM 帮助剔除不稳定因素。
• 低价值、重复的测试 – 可能导致成本和时间增加；持续监控和预算管理必不可少。

入门指南：实用的第一步

采用渐进式方法：

1. 在低风险回归套件或探索性测试中进行实验，在非生产环境下验证 agentic 输出与传统自动化的对比。
2. 限制代理的初始自主性，仅针对特定功能或流程，以保持可管理的监督范围并明确学习成果。
3. 利用自动根因分析 当测试失败时，最大化 agentic 自动化的收益。

使用工具/平台进行 Agentic 测试

借助合适的平台，Agentic 测试可以实现强有力的指标并且易于落地。（来源内容已截断）