回归测试是确保软件应用程序中的新代码更改不会引入现有功能中的错误或问题的过程。

　　但是，随着您的软件尺度，传统的回归测试可能会变得耗时且资源密集。因此，利用AI进行回归测试有助于您缓解这些挑战。它优化测试选择，自动化测试生成和执行，并增强您的整体缺陷检测过程。

　　在此文章中，我们在回归测试中使用AI探索。

　　一、回归测试中的AI是什么?

　　回归测试中的AI使用人工智能工具和技术来自动化和增强整个回归测试过程。

　　尽管传统的手动回归测试在很大程度上取决于人类的努力，但AI提出了智能测试自动化和数据驱动的见解，以提高回归测试过程的有效性和效率。

　　您可以利用AI驱动的回归测试工具，可以动态地适应测试脚本的更改并确定测试用例的优先级，并预测在有任何新更新时极有可能获得大部分影响的领域。

　　他们还可以分析缺陷模式，用户行为和历史数据，以识别容易发生的领域并确保对关键功能进行彻底测试。

　　二、传统回归测试挑战

　　传统的回归测试可确保新的变化不会破坏现有功能，但面临重大挑战。

　　随着软件尺度，您需要维护高效有效的回归测试过程。但是，这可能越来越困难。

　　以下是与传统回归测试相关的一些关键挑战：

　　1、运行各种测试案例，这些测试用例在每次更新繁琐且耗时之后，尤其是随着测试套件的增长，验证特定功能。

　　2、由于在每个代码更改效率降低后执行所有测试用例，因此确定运行哪些代码变得越来越复杂。

　　3、随着软件的发展，测试套件需要根据当前的测试要求保持不断的更新和补充，以增加维护负担。

　　4、手动执行回归测试是一项重复且单调的任务，导致重复且单调的任务导致注意力和动机的下降。

　　5、为了克服这些局限性，重要的是要通过将自动化，智能和效率引入过程中来利用AI驱动的测试解决方案。

　　三、为什么在回归测试中使用AI?

　　AI通过使其更快，更智能且更有效地增强回归测试。让我们看一下在回归测试中使用AI的一些好处：

　　1、AI测试工具可以轻松分析使用模式，用户行为和历史数据，以识别当前测试套件中的空白。这可以通过改善现有的案例或建议新的案例来彻底测试质量检查团队的关键工作流程和边缘案例。

　　2、将AI工具纳入回归测试中可以帮助您获得生成测试用例并生成测试的功能，从而加快整个测试周期。

　　3、AI会自动调整测试脚本以解决由于现有代码库中变化而引起的任何问题。

　　例如，更改UI元素的定位器。在这种情况下，AI减少了对手动脚本更新的需求，因为AI自动化工具提供了称为“自我修复”的功能。

　　这可以最大程度地减少维护工作，从而防止由于较小的变化而导致的测试故障，并确保测试套件随着时间的流逝而保持可靠和高效。

　　4、AI利用ML算法识别异常和预测容易发生故障的软件应用领域，从而增强了整体缺陷检测过程。

　　它还分析了有关缺陷，识别易风险领域并确定测试优先级的历史数据。此外，它可以轻松地检测到人类相当微妙的模式，因为手动测试人员可能会想念它们。

　　四、回归测试中AI的用例

　　为了了解组织如何在回归测试中充分利用AI，重要的是要了解AI在其中发挥特定作用的回归测试用例。

　　让我们看一下它们：

　　1、测试案例和测试脚本生成： AI分析用户行为并自动创建回归测试用例，涵盖边缘案例。

　　除此之外，AI还允许您使用不同的编程语言和框架生成测试脚本。

　　2、测试数据生成： AI生成合成或实际测试数据，以改善回归方案的测试覆盖范围。

　　3、测试优先级和优化： AI根据代码更改，过去的失败和风险分析来标识关键回归测试案例。它还通过优先考虑高风险测试并并行运行测试来优化测试执行。

　　4、自我修复和测试维护： AI自我测试脚本通过更新定位器并在UI发生变化时测试步骤。自我修复测试自动化还有助于生成和维护强大的测试脚本进行回归测试。

　　5、缺陷检测和报告： AI对回归周期的测试故障，趋势和缺陷预测提供了见解。它还检测到版本之间的UI差异，以防止意外的设计更改。

　　五、AI回归测试工具

　　这是AI顶级测试工具的列表，可增强您的自动回归测试过程：

　　1、KaneAI

　　Lambdatest的KaneAI高速质量工程团队的Genai本地测试代理。它使您能够使用自然语言创建，管理和调试回归测试，从而简化测试过程并减少对广泛的编码专业知识的需求。

　　它还支持多语言代码导出，将自动测试转换为各种编程语言和框架。这提供了不同开发环境的灵活性。

　　Kaneai会根据高级目标自动生成并自动化测试步骤，从而确保与项目目标保持一致。它还为失败测试提供了实时的根本原因分析和补救建议，从而简化了调试过程。

　　2、ACCELQ

　　ACCELQ是AI驱动的无编码自动化测试平台，用于设计，自动化，执行和跟踪回归测试套件。这是一个统一的自动化测试平台，能够验证具有回归级成熟度用于微服务测试的应用程序层。

　　该基于云的平台可以自动化和管理AI驱动的测试，并通过桌面，API，移动和Web自动化整个企业堆栈。它通过使用AI提供长期测试自动化来确保可靠的测试执行。

　　3、Testim

　　Testim通过验证软件应用程序没有自动回归到先前状态来促进自动回归测试。

　　这是一种强大的AI驱动测试工具，用于自动化测试，旨在简化和增强整体测试过程。该平台利用机器学习的力量自动适应和稳定测试过程。

　　4、Katalon Studio

　　Katalon Studio是基于AI的最强大的回归测试工具之一。它确保可伸缩性，提高生产率并实现低代码实践。您可以在各种浏览器，设备和操作系统范围内运行回归测试。

　　Katalon Studio使用Appium和Selenium作为其开源测试自动化框架，为测试API，桌面，Web和移动应用程序提供了专门的IDE。

　　5、Avo Assure

　　Avo Assure是指使用各种手动和自动化测试方法的全面AI驱动回归测试工具，使团队能够在其应用中识别和解决错误。

　　作为无代码自动化测试解决方案，AVO确保彻底改变了质量保证，迎合非技术用户，并提供高级分析和报告功能。

　　六、AI在回归测试中的未来

　　说回归测试中的AI将变得更加自主，几乎每个测试阶段，从测试生成到执行和结果分析，并以最少的人为干预而处理。

　　测试优化的未来进步将通过基于依赖性，执行历史记录和影响的测试案例来提高效率，从而最大程度地提高覆盖范围。

　　基于AI的自主测试剂将出现，能够生成测试用例和脚本。这些创新将重新定义回归测试，使其更加适应性，聪明和高效。

　　结论

　　AI通过解决传统方法的低效率来改变回归测试。从优化测试执行并减少维护开销到实现预测缺陷检测，AI可以提高速度，准确性和效率。

　　诸如Kaneai之类的Genai本地测试剂通过智能优先考虑测试用例，自动维护并最大程度地减少冗余测试执行，从而进一步简化了该过程。

　　随着AI的不断发展，它将推动自主测试的生成，自适应学习和可解释的决策，从而使回归测试更加有效和可靠。

　　七、常见问题(常见问题解答)

　　1、如何在回归测试中使用AI?

　　AI通过分析代码更改并预测高影响区域，减少冗余和执行时间来自动化测试案例选择，执行和维护。

　　2、AI中如何使用回归?

　　AI中的回归有助于通过分析历史数据模式来预测结果，从而使其对趋势分析，风险评估和模型优化有用。

　　3、哪个AI可以运行回归分析?

　　诸如线性回归，决策树，神经网络和梯度增强算法之类的机器学习模型通常用于回归分析。

　　4、AI如何用于测试?

　　AI通过自动化测试案例生成，检测异常，优化执行和预测缺陷，提高软件测试的效率和准确性来增强测试。

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