一、Web测试背景与核心挑战

两类测试痛点

Web自主遍历测试：覆盖率不足（随机性导致功能点/边缘路径漏测）、重复测试多（多次运行增加时间成本，结果需人工验证），无法直接证明功能无问题。

传统Web自动化测试：元素定位难（Xpath可读性差、变更快）、页面元素多导致条件组合复杂，开发维护成本高，低代码与模型驱动是必然趋势。

Web测试演进历程：从2021年“人→机器”的自主探索测试（URL覆盖100%），到2022-2023年“机器→AI”的LLM辅助业务流测试（覆盖度翻倍），再到2024-2025年“AI→Agent”的模型/意图驱动测试（零编码、效率提升X倍），核心是逐步降低人工干预，提升自主性。

二、AI驱动的Web自主测试实践方案

整体架构：以“意图输入→AI Agent处理→测试执行→结果反馈”为核心，包含三大模块——Web操作指令集（基础能力）、Web自主遍历模块（覆盖度提升）、Web测试执行AI Agent（自然语言驱动），输出测试覆盖度、截图/视频及任务结果。

三大核心能力

Web操作指令集：涵盖元素操作（click/sendKeys等）、键盘操作（enter/tab等）、页面操作（openUrl/scroll等）、等待操作（waitForDownload等）、结果断言（exist/notExist等）及AI指令（ai/aiAssert等），结构简单、执行稳定，解决元素定位与可操作性检查痛点。

Web自主遍历模块：仅需定义操作对象名称，无需指定操作方式/顺序/取值，基于页面信息与AI自主执行，支持1个遍历指令对应多路径测试，输出功能点与因子覆盖度（如登录流程可灵活组合用户名/密码输入方式）。

Web测试执行AI Agent：基于LLM拆分任务为子模型（页面推理、信息提取、结果断言），实现自然语言驱动测试；支持“基于名称的元素定位”，无需上下文信息，减少token消耗与模型调用次数，长步骤操作性能提升更显著。

三、关键技术与落地效果

核心技术细节

指令集设计：支持“精确指令”（指定操作类型与值，如{"name":"用户名","type":"sendKeys","value":"admin"}）与“自主指令”（仅指定名称，如{"name":"用户类型","type":"auto"}），兼顾精准性与灵活性。

覆盖度度量：从“功能点覆盖度”（梳理功能点全集，评估已覆盖数量）与“因子覆盖度”（动态获取页面因子，如时间粒度、行政区域，标记已覆盖/未覆盖取值）双维度衡量测试完整性，例如EPS Fallback分析功能因子覆盖度达60%。

Agent任务拆分：通过指令生成模型串联子模型，定位失败时自动转AI定位，支持可操作性与可见性检查，确保执行稳定性。

落地成效：在XX产品落地100+逻辑用例，生成1000+物理用例，发现30+质量问题；用例开发从“写代码→零编码”，效率提升50%+，累计1000+人使用，共享至多个产品线。

四、未来展望

多模态数据融合：结合视觉与文本数据，解决Canvas图表、无名称图标等难提取文本元素的操作问题，模拟真实用户行为。

自适应算法优化：基于页面反馈动态调整测试策略，提升未知场景处理能力。

跨平台兼容性：研发桌面端与移动端通用AI方案，适配多系统与设备。

隐私保护强化：通过数据加密存储、匿名化处理，保障用户信息安全。