

## 一、背景：为什么需要 AI 驱动的测试平台

在企业级系统、制造业平台、IoT 系统中，自动化测试普遍面临：

* 用例维护成本高于手工测试
* UI 变更导致大规模脚本失效
* 复杂业务流程难以覆盖
* 测试无法跟随产品快速迭代

**核心问题并非“是否自动化”，而是：**

> 传统自动化测试无法理解业务与界面变化。

AI 的引入，使测试从**脚本执行**升级为**智能决策系统**。

---

## 二、平台总体架构设计

```
┌──────────────────────────┐
│        测试入口层        │
│ 自然语言 / DSL / API     │
└───────────┬──────────────┘
            ▼
┌──────────────────────────┐
│   AI 测试决策中枢         │
│ - 用例理解与拆解          │
│ - 流程规划                │
│ - 风险评估                │
└───────────┬──────────────┘
            ▼
┌──────────────────────────┐
│  多模态感知层             │
│ - UI 视觉识别             │
│ - OCR                     │
│ - DOM / UI Tree           │
└───────────┬──────────────┘
            ▼
┌──────────────────────────┐
│ 自动化执行与控制层        │
│ Web / 桌面 / 设备         │
└───────────┬──────────────┘
            ▼
┌──────────────────────────┐
│ 结果分析与学习层          │
│ - 成功率分析              │
│ - 用例进化                │
│ - 缺陷模式学习            │
└──────────────────────────┘
```

---

## 三、核心设计思想

### 1️⃣ 测试即“决策”，而不是“回放”

传统平台：

```text
Given → When → Then
```

AI 测试平台：

```text
目标 → 环境理解 → 动作选择 → 反馈修正
```

---

### 2️⃣ 测试用例从“脚本”变成“意图”

**传统：**

```python
click("#submit")
```

**AI 驱动：**

> “提交当前配置并校验结果”

---

## 四、核心模块详解

### 1️⃣ 测试入口层设计

支持多种形式：

* 自然语言测试用例
* 结构化 DSL
* API / CI 触发
* 回归策略配置

**示例 DSL：**

```yaml
goal: 新建设备并下发配置
risk: high
assert:
  - 页面提示成功
  - 配置状态为已生效
```

---

### 2️⃣ AI 测试决策中枢（平台核心）

职责：

* 用例语义理解
* 测试步骤拆解
* 路径规划
* 失败兜底策略

可拆分为：

* LLM（意图理解）
* Planner（流程规划）
* Policy（执行策略）

---

### 3️⃣ 多模态 UI 感知层

融合三类信息：

| 维度 | 技术            |
| -- | ------------- |
| 文本 | OCR           |
| 视觉 | 目标检测 / 区域识别   |
| 结构 | DOM / UI Tree |

通过 embedding 统一表示，实现：

> **“找语义相同但表现不同的控件”**

---

### 4️⃣ 自动化执行层

支持多端统一抽象：

```text
click(target)
input(target, value)
assert(state)
```

底层适配：

* Web（Playwright）
* 桌面（UI Automation）
* 工业屏（图像 + 输入）

---

### 5️⃣ 结果分析与自学习

关键能力：

* 失败原因分类
* UI 变化检测
* 用例自动修正
* 覆盖率动态评估

**示例：**

> “提交按钮变为保存 → 更新用例映射”

---

## 五、平台工程化关键点

### 1️⃣ 用例稳定性优先于“智能程度”

* 高风险操作需人工确认
* 核心路径白名单
* 所有操作可回放、可审计

---

### 2️⃣ AI 不直接控制底层操作

> AI 决策 ≠ 直接执行

执行必须走**受控自动化引擎**。

---

### 3️⃣ 与 CI/CD 深度集成

```
代码提交 → AI 评估风险 → 决定执行哪些测试
```

实现**测试资源最优调度**。

---

## 六、典型落地场景

* 企业管理系统回归测试
* 工业设备上位机测试
* 多版本多配置组合测试
* IoT 平台复杂流程验证

---

## 七、风险与边界

| 风险    | 对策      |
| ----- | ------- |
| AI 误判 | 多重校验    |
| UI 剧变 | 人工确认    |
| 执行不确定 | 回放 + 审计 |

---

## 八、演进路线建议

**阶段一：**

* AI 辅助定位
* 半自动修复

**阶段二：**

* AI 自动生成用例
* 动态执行路径

**阶段三：**

* AI 测试 Agent
* 风险驱动测试

---

## 九、总结

AI 驱动的自动化测试平台不是“替代测试人员”，而是：

> **让测试系统具备理解变化、适应变化、优化测试策略的能力**

在复杂系统、长生命周期产品中，这种平台将成为**质量体系的核心基础设施**。


AI 驱动的自动化测试平台架构设计与工程实践

架构师

编程语言

AI驱动的测试平台突破传统自动化测试局限，通过智能决策系统实现业务理解与UI自适应。融合多模态感知、意图识别和动态学习能力，支持Web/桌面/工业设备多端测试，显著降低用例维护成本。平台采用分层架构设计，包含AI决策中枢、多模态感知层和自动化执行层，实现从脚本执行到智能测试的升级，适用于企业系统、IoT等复杂场景的质量保障。

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AI驱动的测试平台突破传统自动化测试局限，通过智能决策系统实现业务理解与UI自适应。融合多模态感知、意图识别和动态学习能力，支持Web/桌面/工业设备多端测试，显著降低用例维护成本。平台采用分层架构设计，包含AI决策中枢、多模态感知层和自动化执行层，实现从脚本执行到智能测试的升级，适用于企业系统、IoT等复杂场景的质量...

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