Peran pengujian agen dalam otomatisasi UI

Ketika aplikasi perangkat lunak berkembang, antarmuka pengguna mereka sering berubah. Ini membuatnya sulit untuk mempertahankan tes otomatis yang andal. Tes yang bergantung pada pemilih XPATH sangat rentan terhadap kerusakan, mengharuskan tim untuk menghabiskan waktu yang berlebihan untuk men -debugging atau menulis ulang skrip tes.

Untuk mengatasi hal ini, pendekatan yang muncul seperti pengujian agen bertujuan untuk membuat otomatisasi uji UI lebih adaptif dan tangguh. Daripada mengandalkan skrip uji, sistem agen dapat menginterpretasikan keadaan UI saat ini, mengidentifikasi elemen dan interaksi utama dan menyesuaikan logika pengujian secara otomatis.

Apa pengujian agen dalam otomatisasi UI?

Pengujian agen dalam otomatisasi UI mengacu pada penggunaan agen AI yang dapat melakukan, memantau, dan mengadaptasi eksekusi uji secara mandiri tanpa mengandalkan skrip pengujian.

Tidak seperti otomatisasi tradisional, di mana tes mengikuti skrip pengujian, pengujian agen memungkinkan agen AI untuk berinteraksi dengan UI secara cerdas, mengidentifikasi elemen web, memahami konteks, dan menyesuaikan dengan perubahan dalam waktu nyata.

Ini memanfaatkan teknologi AI canggih seperti model bahasa besar (LLM) dan visi komputer untuk mengotomatisasi pengujian UI lebih cerdas. Agen AI ini dapat memahami instruksi pengujian yang ditulis dalam bahasa alami, menafsirkan antarmuka pengguna secara visual, dan menentukan urutan tindakan yang harus dilakukan.

Bagaimana Pengujian Agen Meningkatkan Otomasi Uji UI?

Pengujian agen dapat diimplementasikan dalam langkah -langkah yang berbeda dari otomatisasi uji UI yang meningkatkan proses keseluruhan.

• Generasi Kasus Uji: Dengan pengujian agen, agen AI dapat memahami konteks aplikasi, menafsirkan aliran pengguna, dan secara otomatis menghasilkan kasus uji UI.

Agen -agen ini memetakan langkah -langkah tes ke UI yang sebenarnya, meminimalkan kebutuhan untuk input manual. Bahkan ketika input manusia diperlukan, tidak diperlukan pengetahuan pemrograman.

• Generasi Tes: Agen AI dapat menjelajahi UI aplikasi, seperti mengidentifikasi elemen, memahami aliran, dan memetakannya ke langkah -langkah yang dapat ditindaklanjuti. Alih-alih menulis kode secara manual, agen AI menghasilkan skrip uji berdasarkan interaksi atau input bahasa alami.

Generasi pengujian dapat dilakukan dengan menggunakan instruksi tingkat tinggi (bahasa alami, cerita pengguna), yang membuatnya dapat diakses bahkan oleh para pemangku kepentingan non-teknis.

• Pengakuan Elemen: Pengujian agen meningkatkan bagaimana elemen UI diidentifikasi. Alih -alih mengandalkan locator statis seperti XPath atau ID elemen, agen AI menggunakan kemampuan pengenalan objek cerdas. Anda bisa menggambarkan apa yang perlu dilakukan. Misalnya, “Klik Pengujian Waktu Nyata,” dan agen menemukan dan berinteraksi dengan elemen yang tepat.
• Perbandingan Gambar Visual: Pengujian regresi visual tradisional sering menandai perbedaan piksel minor yang tidak akan pernah diperhatikan pengguna. Perbandingan pixel-by-pixel ini dapat menghasilkan positif palsu. Pengujian agen memahami perubahan visual mana yang penting dan mana yang tidak.

Misalnya, pergeseran kecil dalam penyelarasan atau warna dapat diabaikan jika mereka tidak memengaruhi pengalaman pengguna. Agen juga melampaui piksel, mendeteksi batas UI yang meluap atau mengidentifikasi perubahan desain yang tidak diinginkan.

• Cakupan Uji: Meliputi setiap fungsionalitas dan jalur logika melibatkan penulisan kasus uji terperinci, yang seringkali sulit dipelihara dan debug. Agen AI dapat menghasilkan dan menjalankan tes tersebut dalam hitungan detik.

Mereka menganalisis perilaku aplikasi, kode sumber, dan jalur pengguna dan memastikan cakupan uji yang lebih luas dan lebih dalam tanpa overhead biasanya diperlukan.

• Generasi Laporan Uji: Karena tes UI dieksekusi pada beberapa konfigurasi (browser, perangkat, OS), menyusun hasil menjadi laporan yang jelas dan dapat ditindaklanjuti menjadi kompleks.

Pengujian Agen Menyederhanakan ini dengan menghasilkan laporan komprehensif yang cocok untuk pemangku kepentingan teknis dan non-teknis. Laporan -laporan ini dirinci namun dapat dicerna, mengurangi kebutuhan untuk pemformatan atau interpretasi manual.

• Pemeliharaan Tes: Otomatisasi UI sering pecah ketika antarmuka berubah, menjadikan pemeliharaan skrip salah satu tugas paling membuat frustrasi untuk tim QA. Pengujian agen mengurangi beban ini melalui kemampuan penyembuhan diri.

Ketika perubahan terjadi, seperti tata letak yang diperbarui atau elemen berganti nama, agen mengadaptasi logika uji secara otomatis. Ini menghilangkan kebutuhan untuk pembaruan skrip manual dan mengurangi kegagalan uji di lingkungan yang berkembang.

Alat berikut dapat digunakan untuk pengujian perangkat lunak agen yang menargetkan otomatisasi UI.

• KANEAI LAMBDATEST: Ini adalah platform agen QA-as-a-service Genai-asli yang memanfaatkan model bahasa besar modern (LLM) untuk memungkinkan perencanaan, penulisan, dan mempertahankan tes ujung ke ujung menggunakan bahasa alami.

Dengan Kaneai, Anda dapat membuat dan mengembangkan tes kompleks menggunakan bahasa sederhana, secara signifikan mengurangi waktu dan keahlian yang diperlukan untuk memulai dengan otomatisasi pengujian.

Fitur:

• Penulisan Tes Bahasa Alam: Jelaskan tes Anda dalam bahasa sederhana, dan Kaneai menghasilkan tes secara otomatis.
• Perencanaan Tes Cerdas: Mengingat tujuan tingkat yang lebih tinggi, Kaneai merencanakan aliran uji dengan langkah-langkah, kondisi, dan pernyataan dengan cerdas.
• Ekspor kode multi -bahasa: Secara otomatis menerjemahkan tes bahasa alami Anda ke dalam kode lintas bahasa dan kerangka kerja utama.
• Pengeditan 2 arah & versi pintar: Edit tes dengan beralih antara kode dan format percakapan, lengkap dengan riwayat versi untuk evolusi yang aman.
• Modul: Buat modul yang dapat digunakan kembali untuk merampingkan eksekusi uji dan meningkatkan produktivitas.
• Variabel Cerdas: Memungkinkan Anda untuk mendefinisikan nilai dinamis dan dapat digunakan kembali yang secara otomatis beradaptasi di seluruh langkah dan modul uji.
• WebLoad: WebLoad oleh Radview menjembatani kesenjangan antara pengujian beban tradisional dan otomatisasi adaptif yang cerdas. Dengan AI bawaan untuk korelasi dan deteksi anomali, ini memungkinkan penguji untuk mensimulasikan pola penggunaan dunia nyata dan secara dinamis menyesuaikan parameter uji secara real-time.

Mengintegrasikan dengan mulus ke dalam jaringan pipa CI/CD, WebLoad melengkapi uji UI fungsional dengan skenario beban yang beradaptasi dengan umpan balik sistem, meningkatkan kedalaman dan relevansi strategi pengujian agen modern.

• Ahli pemain alat musik: Virtuoso adalah platform otomatisasi uji berbasis AI yang memungkinkan Anda menulis tes browser dalam bahasa alami alih-alih kode. Ini memiliki fitur seperti penyembuhan diri, pembaruan tes otomatis, dan pemeriksaan visual, jadi Anda tidak perlu memperbaiki tes secara manual setiap kali sesuatu berubah.
• ACCELQ: Ini adalah platform otomasi uji tanpa kode AI yang mendukung pengujian web, seluler, API, dan backend. Ini menggunakan AI untuk generasi tes dan penyembuhan diri dan terintegrasi dengan alat-alat seperti Jira, Jenkins, dan Git.

Kasus Penggunaan Dunia Nyata Pengujian Agen

Pengujian agen dapat (tetapi tidak terbatas pada) diterapkan pada industri dari berbagai domain.

• Pendidikan: Platform pendidikan mengalami perubahan UI konstan terkait dengan siklus akademik, seperti pendaftaran ujian, pengumuman hasil, atau pembaruan acara. Momen-momen ini peka terhadap waktu dan berdampak besar pada sejumlah besar pengguna.

Dalam skenario seperti itu, pengujian agen tidak hanya memastikan stabilitas UI tetapi juga mengintegrasikan pengujian kinerja untuk menangani beban puncak. Misalnya, WebLoad Radview telah digunakan di lingkungan pendidikan tinggi untuk mensimulasikan periode pendaftaran puncak.

Ketika sistem backend merespons lebih lambat dari yang diharapkan, WebLoad mengadaptasi simulasi pengguna untuk mencerminkan perilaku siswa yang nyata, seperti coba lagi, membentuk penyegaran, atau waktu tunggu, membantu tim mendeteksi kemacetan kinerja dan kekurangan UX.

• Kesehatan: Perangkat lunak medis sering memvisualisasikan data pasien real-time, dan UI harus menampilkan informasi ini dengan kejelasan dan akurasi. Bagan yang tidak selaras atau pembaruan yang tertunda dapat memiliki konsekuensi serius.

Pengujian agen mendukung domain ini dengan mensimulasikan kondisi darurat dunia nyata, memverifikasi tata letak visual dan akurasi data. Ini memastikan bahwa nilai-nilai kritis hidup terlihat, dapat dibaca, dan diposisikan dengan benar bahkan di bawah perubahan beban atau dinamis.

• Keuangan: Di bidang keuangan, UI secara langsung mempengaruhi keputusan pengguna, seringkali secara real-time. Fluktuasi harga saham atau nilai transaksi membutuhkan tampilan yang akurat dan tepat waktu. Di sini, pengujian agen berperan dalam antarmuka pengujian stres, mensimulasikan transaksi volume tinggi, dan memvalidasi bahwa data disajikan dengan andal.

Agen AI dapat meniru perilaku perdagangan dunia nyata untuk memastikan bahwa sistem tetap stabil dan bahwa data visual mencerminkan keadaan keuangan yang sebenarnya tanpa kelambatan atau kesalahan.

Masa depan pengujian agen

Pengujian agen masih dalam tahap awal. Visi jangka panjang adalah membangun sistem di mana beberapa agen AI menangani seluruh proses pengujian sendiri, berkomunikasi, mengoordinasikan, dan membuat keputusan tanpa banyak (atau apa pun) input manusia.

Idealnya, itu akan mengelola setiap fase pengujian dan terus meningkatkan proses secara otomatis. Namun sekarang, ada celah, terutama dalam pengujian kinerja.

Sebagian besar agen AI fokus pada menulis kasus uji fungsional atau memperluas cakupan, tetapi mereka tidak menangani aspek non-fungsional seperti kinerja dengan sangat baik. Di situlah kami masih menunggu dukungan AI yang kuat.

Alat seperti WebLoad sudah ada di lintasan ini. Dengan menggabungkan pengujian kinerja tingkat protokol dengan penyempurnaan uji yang dibantu AI, RadView membantu organisasi mengambil pendekatan yang lebih proaktif dan responsif terhadap rekayasa kinerja.

Kesimpulan

Pengujian agen telah membentuk kembali dunia pengujian, memungkinkan agen AI untuk membuat, mengeksekusi, menganalisis, dan melaporkan tes adalah sesuatu yang tidak akan dibayangkan penguji satu dekade yang lalu.

Saat ini, itu adalah kenyataan, terutama dalam otomatisasi UI, yang selalu dianggap sebagai pekerjaan manual karena sifatnya memahami hal -hal yang “secara manusiawi” daripada “secara robot”.

Agen uji asli Genai seperti Kaneai membantu menutup kesenjangan antara teknologi dan manusia dan meningkatkan efisiensi secara bersamaan. Karena keberhasilannya, pengujian agen untuk otomatisasi UI diharapkan tumbuh dan membawa domain pengujian lainnya, seperti pengujian kinerja, ke dalam modul yang sama.

Alat -alat seperti RadView WebLoad dengan cepat mendekati integrasi penuh AI agen, sudah menawarkan fitur -fitur canggih yang secara signifikan mengurangi beban kerja penguji. Mengingat adopsi yang berkembang, kami percaya AI agen akan berkembang pesat dan merekomendasikan mulai memasukkannya ke dalam siklus pengujian sekarang, bahkan jika hanya dalam kapasitas terbatas.