3年过去了，那九个AI测试工具如今怎样了？（中）

上篇 讨论了 两款工具 Applitools、Appvance IQ，这篇来介绍三款工具 EggPlant、mabl和retest。

3. Eggplant

在过去三年，Eggplant已启动了一个新的、基于AI的软件测试云平台——Eggplant Digital Automation Intelligence（DAI）——数字自动化智能，整套工具使用AI和深度学习来从界面上寻找缺陷，能够自动生成测试用例，大幅度提高测试效率和覆盖率，具有以下特点：

1. 基于Cloud的端到端自动化：可扩展的融合引擎可在云中为任何应用程序或网站提供流畅、高效的、并行的和持续的端到端测试。
2. UX洞察力：高级用户体验（UX）数据点和指标的添加，能让用户帮助完成其应用程序的UX测试，并将测试结果（对UX的见解）添加到UX行为中，有助于改善SEO。
3. 来自真实用户的交互式洞察：提供对数据洞察的访问，包括反弹、转换、访问者统计、持续时间、加载时间、页面图像、输入和会话分析。新的报告包括增强的可视化和过滤功能。
4. 全自动的自我修复测试资产：随着被测底层应用程序的运行下去，使用AI自动添加新的图像变量并进一步识别所需的测试，并在完全用户控制下自动构建和运行这些测试。这些测试是自我修复的，并随着被测系统的发展而自动适应。很酷的特性，对吧？

EggPlant构成

（Manager server、agent和Functional客户端）

（agent设置）

• Model：模型类似于一个流程图，但在功能上更像一个路线图。用户旅程可在任意方向上往返于所定义的状态和操作之间。

• Suites：查看通过代理窗口的“Manage Suites”上传的测试集。

• Snippets:：编辑与活动模型相关联的脚本，而不需要打开EggPlant Studio。

• Capture：之前没有在Modeler中创建模型的经验，通过录制从头开始创建模型。

• RCI：使用Eggplant Real Customer Insights导入真实用户旅程。从而可以了解网站在转化率、跳出率、用户参与度和收入方面的表现。在收集用户度量之后，RCI平台会自动生成包含7天用户旅程数据的数据文件，这些数据文件可以用来生成用Eggplant DAI表示用户旅程的测试用例。

（原理示意图）

（更详细内容，请参考：

http://docs.eggplantsoftware.com/en-us/DAI/eggplant-dai-home.htm）

Eggplant的AI驱动的测试方法创建了系统和用户旅程的模型，并自动生成测试用例，提供对用户体验以及系统性能、功能的强大覆盖。通过自动反馈循环，可以快速识别和解决问题。AI驱动测试的其他功能包括：

• 回归测试：定义在产品发布之前必须通过的关键任务——端到端测试。借助AI和机器学习（ML）可以从这些固定测试中收集到的信息，以识别其他测试用例，构建特定的回归测试集。

• 缺陷搜索：先进的ML可以关联共同因素和历史缺陷的属性，以确定新的属性，从而进最大可能发现新缺陷。

• 覆盖率分析：分析在模型中的历史位置，并提供一个平衡的视图，以达到尽可能高的测试覆盖率。

更多内容，请参考：https://docs.eggplantsoftware.com/

4. mabl

从mabl官方网站看，过去三年有了很大进展，产品逐渐成熟，覆盖了接口测试、移动app测试等，特别突出的特性是低代码测试能力和自愈测试自动化，和上面介绍的EggPlant有些类似。

低代码自动化测试，我们之前介绍过，慢慢成为AI测试工具的标配，包括前面介绍的几个工具都有类似的功能，即能够录制用户操作或测试人员的操作过程，形成业务流图或形成DSL这样的自动化测试脚本。

（直观的用户界面，当你浏览页面时，mabl同时就在创建测试）

（录制的脚本，类似自然语言）

自愈测试自动化能够自动解决测试脚本演化过程中出现的问题，当应用程序的用户界面更改之后，原来用户设置的测试参数、对象定位方式等细节出错时，工具可以依赖AI 和ML 来检测这些更改，并自动更新测试。

（人机交互智能）

（智能元素定位器可以自动调整识别方法、识别应用程序的变化，并支持React、Angular和VueJs等框架）

另一个进步，Mabl帮助测试如何更好融入DevOps，并和CI/CD的流水线集成起来，使整个研发效率提升一倍。

5. ReTest

retest 在2019那年（为何说“2019那年”、不说“三年来”，因为看了网站消息，2020年之后就没什么动静），形成一个云服务的框架，重点打造的产品是recheck-web工具，它不仅检测功能差异，还能检测视觉差异，特别适合回归测试，它也是Chrome浏览器的一个插件，基于cloud平台可以进一步改进recheck-web，毕竟机器学习需要数据，而cloud平台可以帮忙收集此类数据。

（ReTest的测试框架示意图）

（recheck-web目前只有Java/Selenium 或Chrome扩展，能针对输入进行比较分析，也可以定义自己的过滤器，还能和rehub集成）

（自动进行全面细致的比较，让测试人员了解哪些元素的内容或CSS属性做了哪些改动）

（专利技术：一键机制快速高效地维护测试）

但是针对AI-based testgeneration （基于AI测试的生成功能）做了尝试，结果返回 “default backend - 404” ，失败。

准备研究Sauce Lab的AI测试平台，去访问官网：

https://saucelabs.com/

结果返回

无法继续下去

（未完待续，下期将研究另外3个工具：Sealights、Test.AI和Testim，敬请关注）

（8折票截止7月16号，明天最后一天，

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http:://www.QECon.net  ）