咱们今天要聊的是低代码 AI 测试工具，这可是现在测试圈里特别火的话题。好多团队都在找既能节省时间又能保证质量的工具，低代码和 AI 的结合正好解决了这个问题。接下来，我就给大家推荐几款好用的工具，帮大家挑到最适合自己团队的。
一、低代码 AI 测试工具为啥这么火？
先给大家讲讲为啥现在低代码 AI 测试工具这么受欢迎。以前做测试，要么得写大量代码，要么得花很多时间手动测试，效率特别低。低代码工具让测试人员不用写太多代码，通过拖拽或者简单的配置就能创建测试用例，大大降低了技术门槛。而 AI 呢，能自动生成测试用例、分析测试结果，还能预测潜在的问题，让测试变得更高效、更智能。
比如说，一个电商团队要测试新上线的购物车功能。要是用传统方法，可能得花好几天写代码、调试脚本。但用低代码 AI 测试工具，测试人员只需要在界面上简单操作几下，AI 就能自动生成测试用例，还能模拟各种用户场景，很快就能完成测试，而且覆盖的场景还更全面。
二、这几款工具让测试效率翻倍
接下来，我就给大家推荐几款好用的低代码 AI 测试工具。这些工具在易用性和高效性上都表现得特别好，能帮大家大大提升测试效率。
1. Mabl：AI 原生的低代码测试平台
Mabl 是一款 AI 原生的低代码测试平台，特别适合非技术人员使用。它的 GenAI 测试创建功能特别厉害，用户只需要用自然语言描述测试场景，AI 就能自动生成测试脚本。而且，Mabl 的 AI 自动修复功能能适应界面变化，减少测试维护的工作量。
比如说，当网站的某个按钮位置发生变化时，Mabl 的 AI 会自动调整测试脚本，不需要测试人员手动修改。这样一来，测试人员就能把更多的时间花在更复杂的测试场景上，而不是在维护脚本上浪费时间。
2. Testim：智能等待和自愈脚本
Testim 的智能等待和自愈脚本功能特别实用。它能自动处理页面加载和 AJAX 请求，减少因等待时间不足导致的测试失败。当界面元素的定位发生变化时，Testim 的 AI 会自动调整脚本，确保测试能够顺利进行。
有个团队用 Testim 测试一个动态生成内容的网站，以前经常因为元素定位失败导致测试中断。用了 Testim 之后，智能等待功能让测试变得更稳定，自愈脚本也减少了维护的工作量，测试效率提升了很多。
3. Applitools：视觉测试专家
Applitools 专注于视觉测试，能捕捉像素级的差异。它的视觉 AI 引擎能识别出界面的细微变化，比如布局错乱、文字溢出等问题。而且，Applitools 支持跨设备、跨浏览器测试，能确保应用在不同环境下的界面一致性。
一个电商团队用 Applitools 测试移动端 UI，发现了 8 处语言文本溢出和 2 处表盘动画卡顿的问题。要是用传统的人工测试，可能很难发现这些细微的问题。Applitools 不仅提高了测试效率，还提升了用户体验。
4. Katalon Studio：低代码界面的集成测试工具
Katalon Studio 是一款集成测试工具，它的低代码界面特别适合新手。用户可以通过录制操作或者拖拽组件来创建测试用例，支持 Web、移动、API 等多种测试类型。而且，Katalon Studio 的 AI 视觉测试功能能自动检测界面变化，确保测试的准确性。
一个教育公司用 Katalon Studio 测试课程平台，业务人员也能参与到 UI 测试中，部署速度提升了 25%，用户满意度也提高了 10%。低代码的界面让非技术人员也能轻松上手，大大提高了团队的协作效率。
5. SmartBear：一体化的 API 测试平台
SmartBear 的 API Hub 是一个一体化的 API 测试平台，能将 API 设计、测试、监控和文档管理等工具集成在一起。团队可以在同一个平台上协作，实时共享 API 设计、测试结果和性能数据。而且，SmartBear 的自动化测试功能能无缝嵌入到 CI/CD 管道中，确保每次代码变更都能得到及时验证。
一个金融科技公司用 SmartBear 测试交易页面的 API，用户投诉率从每月 120 起降至 30 起，测试覆盖率达到了 100% 核心交易路径。一体化的平台让团队的协作更高效，测试结果也更可靠。
三、选工具时要避开哪些坑？
虽然低代码 AI 测试工具很好用，但在选择的时候也有一些坑需要避开。首先，要考虑工具的功能是否符合团队的需求。比如说，如果团队需要测试复杂的 API，那么 SmartBear 可能更适合；如果团队更关注视觉测试，那么 Applitools 可能更合适。
其次，要考虑工具的易用性。有些工具虽然功能强大，但界面复杂，学习成本很高。对于新手来说，Katalon Studio 这样的低代码界面可能更容易上手。另外，还要考虑工具的集成能力。如果团队已经使用了 Jenkins、Jira 等工具，那么选择能与这些工具无缝集成的测试工具会更方便。
最后，要考虑工具的成本。有些工具的价格比较高，对于小团队来说可能负担不起。可以先试用一下工具的免费版本，看看是否符合团队的需求，再决定是否购买付费套餐。
四、未来趋势：低代码 AI 测试工具的发展方向
随着技术的不断发展，低代码 AI 测试工具也在不断进化。未来，这些工具可能会更加智能化，比如能自动预测潜在的缺陷、生成更复杂的测试用例。另外，生成式 AI 的深度整合也可能让工具自动生成修复代码片段，进一步提高测试效率。
边缘计算和实时测试也是未来的一个趋势。在物联网设备本地部署轻量级的测试模型，能实现离线环境测试，降低云端传输延迟，支持实时缺陷反馈。联邦学习和隐私保护也可能成为工具的重要功能，让跨企业协作更安全、更高效。
总的来说，低代码 AI 测试工具的发展前景非常广阔。团队在选择工具时，要根据自己的需求和实际情况，选择最适合自己的工具，让测试变得更简单、更高效。
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