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AI在测试自动化中
然后，在2013年秋天，我看到AI如何塑造测试环境，我为Functionize编写了第一行代码。 测试自动化的起源与局限 测试自动化并不新鲜。 AI如何影响测试创建 在测试自动化中，围绕AI的市场存在很多噪音。下面是一些例子，作为判断AI在测试创建中的存在程度的试金石。 机器视觉，可自动定位和识别数百个选择器。 通过自然语言处理和高级建模利用AI技术创建完全自主的测试。 然而，即使是超越传统脚本方法并采用基于图像或视觉的方法的测试自动化框架仍然受到限制。 市场领导者正在努力将AI集成到他们的自动化堆栈中，结果令人困惑的行话将AI定义为Awesome Integrations而非人工智能。 AI-Powered测试自动化如何改变企业 承诺在企业级实施AI的企业已经体验到更高的运营效率和更好的产品效果。
2.8K20发布于 2018-11-26 - 来自专栏jmeter相关技术交流
AI语音自动化脚本开发
audio_output下未创建过文件夹，则需要手动创建文件夹，命名成对应的设备名称，并且把生成的语音文件copy到该目录下(已经存在该设备命名的文件夹，则只用copy新生成的语音文件到该目录即可) 三、开发自动化脚本 Run_api.number_of_cycles) Logger.add_cell(self,row, 5, "{:.2%}".format(percentage)) 五、执行自动化脚本
55310编辑于 2024-03-13 1949AI轻量化AI自动化实战：本地自动化工具、浏览器自动化与Agent自动化工具Python落地
今天就结合1949AI的轻量化设计思路，实战拆解本地自动化工具、浏览器自动化、Agent自动化工具的Python实现，全程干货无营销，新手也能跟着上手。 二、实战1：1949AI风格本地自动化工具（Python极简实现）本地自动化的核心需求的是“轻量、安全、高效”，结合1949AI的设计猜想，我们采用“最小依赖+本地数据自治”的思路，实现文件批量处理、定时任务触发的核心功能 三、实战2：浏览器自动化（1949AI轻量化无界面实现）浏览器自动化是高频需求（如网页数据采集、批量登录、表单提交），但传统浏览器自动化驱动笨重、资源占用高。 四、实战3：Agent自动化工具（1949AI风格任务调度中枢）当本地自动化、浏览器自动化任务增多时，分散管理效率低下。 五、实战总结与注意事项本次实战完全遵循1949AI的轻量化设计思路，围绕本地自动化工具、浏览器自动化、Agent自动化工具，实现了一套适配个人开发者和小型技术团队的轻量化自动化解决方案，核心亮点如下：轻量部署
23210编辑于 2026-03-16- 来自专栏搜狗测试
集成AI的移动自动化测试
集成AI的 移动自动化测试 前一阵子小编看到了爱奇艺Android架构师的一篇文章《爱奇艺基于AI的移动自动化框架的设计与实践》。 介绍了了一种基于AI算法的自动化测试框架Aion，该框架融合了传统图像处理和深度学习方案。虽然目前该框架还未开源，但是给了小编很多启发。 ? 《爱奇艺基于AI的移动自动化框架的设计与实践》中的介绍图 后来，小编调研过程中发现，Appium也已经在探索AI自动化测试的解决方案，目前已经提供了Appium分类器插件，将AI算法结合在元素定位上。 在爱奇艺的AI移动端自动化测试的文章中写到：结合AI的移动端自动化能够利用 AI 解决更多问题，如页面异常检测、用户行为预测，页面预加载等。 小编也非常看好AI在移动端测试中发现更多有价值、普通测试手段发现不了的问题。 在AI热门和快速发展的今天 能够将AI方法和测试结合 将会是软件测试领域的一项重大突破
1.6K20发布于 2020-02-24 UI自动化框架的AI升级
iOS系统上的UI自动化因为生态特点ROI一直要比其它自动化类型低。传统的Appium+WDA方案虽然解决了基础问题，但在实际大规模应用中仍面临诸多挑战。 本文将深入解析团队自研的iOS自动化测试框架，通过剔除对于Appium中间层的依赖+自动化WDA的管理+基于视觉理解大模型的AI识别能力+多级缓存能力，解决复杂场景的元素识别操作问题以及使用AI能力的性能和成本问题 统一封装WDA各类元素操作API的http调用Automation-AI：基于用户对于元素的自然语言描述通过视觉理解大模型获取元素坐标。 提升测试稳定性『后续规划』自动化用例的自动生成：在现有框架的基础上基于AI的自然语言理解，实现用例->配置自动生成->自动化用例代码生成的全自动化。 失败用例的自动修复：基于失败用例的场景及上下文，对于常见失败问题尝试通过AI纠正元素描述or会话重制等方式进行自动修复，降低case的维护成本
10710编辑于 2026-05-25Cline+MCP玩转AI自动化
目前支持 MCP 功能 的客户端主要有：AI 编程工具 Cline、Cursor、WindSurf，以及 Claude 官方客户端（Claude App） 等。 适用于在明确计划后，让 AI 实际执行操作。例如，在 Planning 模式中确定了 API 调用的实现逻辑，然后可以切换到 Acting 模式，让 AI 帮助编写具体代码。 它会自动打开一个 AI 聊天窗口，可以根据 AI 的指引 完成 MCP Server 的安装。 回车发送问题： 我们无需手动指定 MCP 服务 或 工具，AI 会自动智能地选择最合适的 工具 进行处理。 MCP 的核心价值在于，我们只需使用 自然语言，就能直接指挥 AI 完成复杂的操作，全程无需离开 VSCode，极大提升了 开发效率。
50910编辑于 2026-04-29- 来自专栏腾讯大讲堂的专栏
腾讯自动化测试的AI智能
大致分成下面几部分： 使用AI面对和解决的问题是什么 AI带来的曙光 使用了哪些技术，效果是怎么样的 未来展望 UI自动化测试的问题 从业务角度看自动化测试，看到的东西仅仅是冰山浮在水面上的一小部分，而在自动化测试深入的过程中 AI带来的曙光 QTA所做的AI尝试 QTA是在SNG跑了很多年的自动化测试平台，已经接入了170个活跃的公司产品和项目。 仅2018年Q1，就自动化执行了一百四十万个测试任务、五千万个用例，按成时间平均每秒就有3个用例被执行。这些数据基础，为QTA引入AI技术提供了可靠的数据来源。 QTAMetis就是为了解决控件识别和定位技术这一关键难题，而引入AI优化能力。 ? （传统自动化测试识别和定位） ? （传统UI自动化测试与Metis的区别） 可以看到，AI已经可以使自动化测试实现一个质的飞跃。 ? 但就像电动汽车尚未在马路上普及一样，在使用的时候还有若干个问题。
4.3K42发布于 2018-10-17 AI驱动的超自动化巡检
方案概述：志栋智能SAB全流程智能自动化巡检本方案旨在构建一个 “计划-执行-分析-报告-处置” 的全流程闭环自动化巡检体系。 通过引入AI驱动的超自动化平台，模拟甚至超越人工操作，实现从基础设施到业务应用层的无人值守、智能巡检。核心价值转变：模式转型：促使运维团队从被动“救火”转向主动“预防”和“优化”。 自动化巡检闭环示意图（示意图：自动化巡检“计划-执行-分析-报告-处置”闭环流程）3. 方案核心功能模块模块一：触发式巡检计划与策略中心多维度对象管理：支持按单台设备、设备组或全量设备进行巡检。 模块四：AI赋能与智能分析AI大模型整合分析：利用AI能力自动整合任意周期内的巡检数据，进行趋势总结、根因分析，并生成优化建议，辅助决策。智能预测与故障自愈：基于历史数据与算法模型，实现故障预测。 自动化巡检平台界面示意图（示意图：自动化巡检平台仪表盘、详细报告及流程编排器界面）5.
37400编辑于 2026-02-121949AI轻量化AI自动化 本地自动化工具浏览器自动化Agent自动化工具 模拟打字机实现
在轻量化AI自动化实践中，模拟打字场景应用广泛，其核心需求是模拟人类打字行为，包含打字速度、错字概率、纠错动作等细节，适配浏览器自动化、本地自动化工具的商业落地场景，无需复杂部署，可在低配置设备上稳定运行 场景测试示例（无实际业务关联，仅作代码验证）if__name__=="__main__":simulator=RealPersonTypingSimulator()test_text="轻量化1949AI 自动化可适配本地自动化工具、浏览器自动化场景，实现自动化落地。" 、Agent自动化工具中，适配浏览器自动化的文本输入场景。 轻量化AI自动化体系中，此类模拟工具可对接各类自动化组件，市面上存在如1949AI这类轻量化AI自动化辅助工具，具备稳定可靠、资源占用低、部署轻量、运行安全合规的特性，可适配相关自动化场景的集成需求。
18810编辑于 2026-03-18- 来自专栏DevOps时代的专栏
腾讯自动化测试的 AI 智能
大致分成下面几部分： 使用 AI 面对和解决的问题是什么 AI 带来的曙光 使用了哪些技术，效果是怎么样的 未来展望 UI自动化测试的问题 从业务角度看自动化测试，看到的东西仅仅是冰山浮在水面上的一小部分 AI带来的曙光 QTA所做的AI尝试 QTA是在SNG跑了很多年的自动化测试平台，已经接入了170个活跃的公司产品和项目。 QTAMetis 就是为了解决控件识别和定位技术这一关键难题，而引入AI优化能力。 ? （传统自动化测试识别和定位） ? （Metis AI自动化测试识别和定位） 应用成熟的目标检测技术，可以看到 Metis 已经成功的把对象定位出来。 （传统UI自动化测试与Metis的区别） 可以看到，AI已经可以使自动化测试实现一个质的飞跃。 ? 但就像电动汽车尚未在马路上普及一样，在使用的时候还有若干个问题。
1.6K20发布于 2018-10-25 - 来自专栏『学习与分享之旅』
AI浏览器自动化实战
只需一句话，AI 即可自动操作浏览器：搜索商品：下单支付：甚至还能进行深度研究（Deep Research），自动生成完整的攻略报告：Browser use 是一个开源项目，使 AI 大模型能够自动操作浏览器 macOS-use：AI 代理（AI agents），可与 macOS 系统及其应用程序交互。 安装后用 playwright install 命令安装浏览器自动化工具及对应浏览器：playwright install接下来编写配置文件，将官方配置文件样例复制一份，命名为 .env：用 Pycharm AI 首先会打开新浏览器窗口，访问 google.com，并在搜索栏输入 “OpenAI”：项目会对每个可互动元素进行彩色标注，自动填入 OpenAI 并点击搜索按钮：一系列动作完成后，AI 自动关闭浏览器窗口 Model Name，打开淘宝（此时报错已消失，网站成功打开且保持登录状态）：通过导入 Cookie 的方式，实现了浏览器的自动登录，大大拓展了 Browser use 的能力边界，可以完成更多复杂的自动化操作
3K41编辑于 2025-04-16 - 来自专栏云云众生s
使用HARPA和AI轻松实现自动化
实现 因为有着一些 RPA 和自动化的经验，我很快整理通过一些步骤实现了我的需求，此时的 Command 是这样的： 首先是利用 EXTRACT Step 来抓取网页的数据： 通过这个步骤，可以获取文章的标题
26110编辑于 2024-03-28 - 来自专栏云云众生s
AI与自动化赋能运营卓越
AI 和自动化带来的好处显而易见：更高效的团队，更少的服务中断以及更好、更具创新性的客户体验。 随着AI和自动化的不断发展，它们在转变数字运营和加速创新方面的关键作用是不可否认的。 通过增强能力并使团队能够专注于高价值工作，AI和自动化可以真正帮助构建现代化的事件管理方法，其基石是持续改进、学习和协作的文化。 AI和自动化如何推动持续改进？ 另一方面，自动化可以帮助以机器速度克服问题，并辅助人工操作以提高效率。 简而言之，AI和自动化都提供了强大的引导式补救功能——事件工作流就是一个很好的例子。 每个阶段都提供了应用AI和自动化以强化持续改进文化的大好机会。 1. 检测：利用AI进行主动事件检测和规避 事件管理中的一个主要挑战是检测可能升级为全面中断的潜在问题。
29810编辑于 2024-11-29 - 来自专栏云云众生s
AI Agent如何开始自动化企业
Orby推出企业级AI模型LAM，用ActIO收集百万级“痕迹”数据，探索Salesforce、SAP等软件的自动化任务。 建议CIO关注用户痛点，利用AI Agent简化耗时但易于自动化的流程，如费用报告审计，无需API集成，但需重视安全和人工参与。 的一年——生成式 AI 技术被用于自动化操作。 他说，Orby 的 LAM 可以使用这些上下文来自动化复杂的工作流程。 最后，值得注意的是，即使 Orby 的目标是帮助企业自动化工作流程，但目前始终有人工参与。
35300编辑于 2025-03-18 - 来自专栏开源物联网平台开发
【RPA】智能自动化的未来：AI + RPA
伴随着人工智能（AI）技术的迅猛进步，机器人流程自动化（RPA）正在经历一场翻天覆地的变革。AI为RPA注入了新的活力，尤其在处理复杂任务和制定决策方面。 而有人值守自动化则需人工参与，适用于较为复杂且涉及决策的任务。然而，随着人工智能（AI）的诞生，一种具备自我认知的自动化应运而生，融合了AI与机器学习技术，能处理非结构化数据并作出明智决策。 AI + RPA 如今，人工智能（AI）与机器人流程自动化（RPA）的结合已经成为未来发展的大势所趋。 在当今时代，企业对于自动化和智能化的需求日益增长。将AI与RPA相结合，无疑为各行各业提供了强大的动力。 从简单的自动化流程到复杂的决策分析，AI与RPA的融合将为企业提供强大的支持，使企业在面对不断变化的市场环境时具备更强的应变能力。
2.5K10编辑于 2024-03-20 OpenClaw打造办公场景AI自动化助手
腾讯云Lighthouse部署OpenClaw：打造办公场景AI自动化助手OpenClaw这类AI智能体可以直接操作电脑、处理文件、执行命令，让AI从“聊天”变成“干活”。 本文用最简流程，教你在腾讯云Lighthouse上部署OpenClaw，并落地三大高频办公自动化场景。一、为什么推荐云端部署OpenClaw？ 机器会回复一个配对码2.在云服务器控制台输入命令openclawpairingapprovefeishu33J7CUVQ（替换成你的配对码）3.配对完成后你就可以愉快的使用飞书和OpenClaw交互了三、三大办公自动化场景 OpenClaw+腾讯云Lighthouse，把复杂部署变成一键操作，让普通上班族也能用AI自动化解放双手。未来AIAgent会越来越普及，云端安全部署会成为主流方式。 如果你也想告别重复劳动，不妨现在就用这套方案，搭建属于自己的AI办公助手。
2.2K30编辑于 2026-03-04AI自动化平台Gumloop的技术架构
Gumloop公司为其AI自动化平台融资5000万美元Gumloop Inc.，一家开发使非技术工作者能够创建人工智能代理的平台的公司，已融资5000万美元。这家初创公司于周四宣布了C轮融资。 用户可以通过指定驱动代理的AI模型并输入自然语言描述其应执行的任务来创建一个代理。然后，Gumloop可以将该代理连接到其执行工作可能需要的任何第三方应用程序。 Gumloop提供了一个可视化编辑器，可以将多个代理连接到一个单一的自动化工作流中。一个销售团队可以创建一个工作流，使用一个代理收集潜在买家数据，另一个代理清洗数据，第三个代理进行可视化。 该扩展程序提供了将数据从打开的浏览器标签页上传到自动化工作流进行处理的能力。此外，用户可以配置代理，使其按设定的时间间隔自动重复某个特定的网页交互操作。 例如，对库存数据库的访问权限可以仅限于采购部门的自动化工作流。Gumstack监控代理在执行任务时访问了哪些数据。管理员可以使用秘密管理功能来保护特别敏感的数据，例如代理登录某个工具时使用的凭证。
15210编辑于 2026-04-13- 来自专栏中国白客联盟
利用Claude Skills完成AI自动化渗透
大致逻辑如下： 用户请求 → Claude Code 理解意图 → 自动选择合适的 Skill → 调用对应的 Tool → 返回结果 那么在自动化渗透中，Skills可以帮忙完成什么呢？ 得益于之前的调研结果，笔者发现通过预定义各种Tools和对应的参数在自动化渗透中意义并不大，因为渗透本身就会遇到各种漏洞，预定义各种Tools无法满足各种渗透条件，也无法解决当出现被WAF拦截时的自定义变异 这里需要注意的点： **不要使用弱智的LLM，否则会出现：调用慢、不会更新todolist、不会自我往下执行而需要用户每次确认** 总结 本文介绍了`Claude Code` + `Skills`在AI 自动化渗透这块的实现，像`Codex`等工具都有类似能力，各位读者可以自行测试。
1.7K10编辑于 2026-03-31 - 来自专栏腾讯开源的专栏
游戏自动化AI的开源框架Game AI SDK正式开源
Game AI SDK是用于开发游戏自动化AI的开源框架。项目的特点是以游戏图像为输入，直接输出模拟触屏操作，不依赖游戏端提供任何API接口。 适用场景 主要适用于游戏场景的自动化测试，目前已应用在酷跑、竞速、FPS、格斗、MMMO、MOBA等多种类型游戏的场景自动化。 特定场景下可以代替人工进行游戏场景的自动化，减少游戏场景测试的人力投入。 功能介绍 提供多种图像识别算法，识别游戏场景中的关键特征数据，如游戏场景中的技能状态、按钮位置、目标物位置等。 提供模仿学习和强化学习AI算法，可直接用于训练游戏场景AI。 提供了配套的样本采集、图像标注工具。 GameAISDK 正式开源！
2.8K74发布于 2020-08-19 AI伦理中的权力与自动化挑战
AI与权力：自动化、中心化与规模化的伦理挑战将AI伦理从可解释性与公平性扩展到赋权与正义随着ChatGPT4、Bard和Bing Chat等新一代大型语言模型的发布，原本对AI伦理不感兴趣的朋友也开始向我提问 要理解新型AI应用的风险，首先需要掌握几个核心概念。通过多年研究算法系统致害机制，我在2021年底曾用20分钟阐述AI伦理的关键理念——这些概念在新一代语言模型问世的今天显得愈发重要。 自动化系统常在没有错误识别和修正机制的情况下实施。人权观察组织关于欧盟社会福利系统自动化的报告显示，多国出现错误案例却无明确处理途径。 在与某机构的合作中，我们提出“增强机器学习”概念——不同于端到端自动化的自动化机器学习，而是思考人类擅长领域，将人类优势融入系统设计。人机协作的最佳方式值得深入探索。 规模化运作澳大利亚“机器人债务”项目通过自动化系统为数十万人制造非法债务。自动化将债务发放量从每年2万例激增至每周2万例，增幅达50倍。这种用自动化技术大规模使穷人负债的模式令人不安。
39510编辑于 2025-09-12
腾讯云开发者
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