推荐语
天猫测试全流程自动化变革：从人工到AI驱动的效率革命，揭秘AI如何实现测试效率指数级提升。核心内容： 1. 传统手工测试痛点与AI辅助半自动化的突破 2. AI全流程自动化在交易链路测试中的实践成果 3. 智能流程融合与持续优化的关键策略
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
在AI时代天猫技术质量同学在质量保障方面也不断探索AI在测试全流程提效的落地方案，传统测试工作链条拆解为“需求解析 → 用例生成 → 数据构造 → 执行验证 → 对比校验”五大核心阶段，而我们的目标是通过AI+自然语言驱动，实现全流程自动化、可溯化、可管理化。而最AI参与到测试中来，最主要的目标就是提效，目前几个月的实践下来发现在用例生成、测试数据构造和交易链路数据执行的过程中提效明显，下面来给大家简单介绍一下AI参与在测试流程中的实践方案。
在传统模式下，测试链路主要靠人工推动，流程分散、效率低下、数据覆盖不全且复用性差。人工设计用例容易受主观影响，测试数据构造耗时且易遗漏，结果校验繁琐且易出错，测试报告依赖人工整理，迭代响应迟缓。
1. 手工测试 → AI辅助半自动化：以数据与校验为突破口在手工测试阶段，所有环节（用例设计、数据构造、执行与校验、报告生成）完全依赖人工，测试效率受限于人力投入，且数据构造易出现覆盖不全、校验结果易受主观判断干扰。 向AI辅助半自动化阶段的转变，首次突破点在于测试数据构造与结果校验的提效：
2. AI辅助半自动化 → AI全流程自动化：在交易链路测试的探索及实践的过程中，AI辅助的半自动化阶段，虽然数据构造与校验效率已提升，但测试用例的设计由人工设计。
这个阶段探索通过使用AI的介入实现全环节自动化：
用例设计：AI通过分析用户对需求文档的核心内容解析，自动生成覆盖核心功能用例，由人机交互补充异常case，极大提升测试用例的设计效率。
数据构造升级：基于自动生成的测试用例模板，进行大模型训练自动生成匹配的测试数据。减少人工构造测试数据的时间成本。
经过多次的训练、模型的选择、自然语言的调试，实现了简单需求的全流程自动化测试：从需求输入到测试执行，虽然人在这个过程中仍然处于主导作用，但是人工介入的成本非常低，而AI则承担核心的执行能力，人工仅需介入异常复核或策略优化，实现测试效率的指数级提升与质量的持续优化。
3. 智能流程融合与持续优化：在AI辅助流程半自动化过程中我们发现AI虽然深入参与了需求测试的全流程，但是用例资产无法沉淀、测试数据无法构造等问题限制了后续能力的拓展，所以在第三阶段我们通过多个工程系统对接（用例管理平台、测试数据构造平台、知识库沉淀）实现了真正的数据变为资产、AI全流程驱动的工程化模式
4.实践效果展示：
通过不断的摸索与探索，我们总结出了一套可复用、可实现的思路及方案。
1. 流程编排与统一入口
平台实现用例设计、数据生成、测试执行、校验、报告归档“一站式”自动编排。
工作流引擎支持分支条件、异常管理，提升复杂链路测试的灵活性与准确率。
打通内部用例管理与外部数据源，支持历史场景回溯与快速应对新业务。
2. AI智能理解与场景建模
支持自然语言输入业务需求，AI自动拆解为结构化测试场景和执行步骤。
基于GPT等大模型持续训练，提升语义理解和场景覆盖能力。
高级异常场景推理，覆盖边界case与特殊类型，防止因场景遗漏产生业务风险。
3. 自动化工具集成与API调用
4. 测试数据工厂及智能分配
5. 智能校验、报告与归档能力
自动解析交易链路回流数据，关键字段自动比对（如资金分账、退款、账单等）。
校验方案高度可配置，支持跨平台、跨链路数据的多维对比。
报告自动化输出，支持Markdown表格、XMind脑图、用例平台同步，实现一键推送业务与管理团队。
6. 用例协作与行业知识资产沉淀
提供用例规划管理、版本归档、需求变更自动跟进、多团队复盘协作。
实现测试经验沉淀与共享，推动知识资本化与持续创新，提高团队测试能力基线。
支持AI驱动的用例复用与补全，让平台成为行业方案孵化的智库。
基于以上基础思路将知识库、数据构造平台、测试用例管理平台通过AI进行连接，实现需求的全链路自动化测试。
平台能力及功能介绍
效果与现状：
创新展望：
本方案展示了如何利用自研的通义万相 AIGC 技术在 Web 服务中实现先进的图像生成。其中包括文本到图像、涂鸦转换、人像风格重塑以及人物写真创建等功能。这些能力可以加快艺术家和设计师的创作流程，提高创意效率。
点击阅读原文查看详情。
粤ICP备14082021号
免费POC，
零成本试错
