2026年AI自动化测试（一）

科技前沿 • 2026-04-10 17:18 • 阅读 2

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大厂相关实践/项目/平台技术方案核心特点腾讯 (内部实践)腾讯广告AIGC辅助WebUI测试1. 模型：基于腾讯混元大模型进行SFT训练专家模型。
2. 感知：DOM树+视觉增强。通过Selenium提取DOM元素信息（文本、状态、层级），并在截图上对可交互元素进行红框编号，结合输入大模型。
3. 架构：采用多Agent架构（Decision, Reflection, Verification）。
4. 执行：生成的脚本通过Selenium执行。阿里 (内部实践)大模型AI助力UI自动化探索1. 模型：采用纯视觉方案，核心使用Qwen2.5-VL系列模型（从7B到72B）。
2. 感知：直接输入页面截图和自然语言描述，由模型理解并输出操作坐标。
3. 架构：采用ReAct范式，模型作为“大脑”规划动作，Playwright作为“肢体”执行。
4. 执行：底层依赖Playwright。具备完善的平台化能力（调试、调度、报告）。美团 (开源项目)AUITestAgent1. 模型：使用Qwen-VL等视觉语言模型。
2. 感知：视觉+控件树（Android）。通过目标检测模型标注页面元素，结合OCR和控件树信息增强感知。
3. 架构：采用Agent架构完成从自动化交互到检查的整个过程。
4. 执行：主要针对移动端(APP)UI自动化。字节跳动 (内部实践)内部AI测试平台1. 模型：广泛应用内部LLM（如云雀模型）及GPT系列。
2. 感知：方案多样，包括视觉、DOM、多模态结合。强调BDD（行为驱动开发） 自然语言生成用例。
3. 架构：平台化整合，与CI/CD深度集成。在测试数据生成、代码生成、测试脚本生成等方面有实践。
4. 执行：根据场景选用Selenium、Playwright、Appium等。百度 (内部实践+开源)内部AI测试平台 + Apollo智能测试1. 模型：依托文心大模型（ERNIE）。
2. 感知：在Web和App测试中，探索视觉理解和DOM分析结合。在智能驾驶Apollo平台中，大量使用AI进行仿真场景生成和自动化测试。
3. 架构：注重测试用例的智能生成与缺陷预测。
4. 执行：集成多种测试框架。华为 (内部实践+云服务)内部MateGPT应用 + 华为云测试服务1. 模型：使用盘古大模型及内部AI能力。
2. 感知：在终端（手机）APP测试中，采用视觉方案进行UI自动化探索。同时，将AI能力融入华为云的测试平台服务中。
3. 架构：强调端云协同，利用云上AI能力赋能终端测试。
4. 执行：覆盖Web、移动端等多平台。

2026年AI自动化测试（一）

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