人工智能对软件开发和测试的影响正逐渐显现其巨大潜力。随着开发人员生产力的提高，软件测试的重要性也随之增加。幸运的是，人工智能在测试中的应用也愈加广泛，为我们的开发团队提供了强有力的支持，使其在产量增加的情况下仍能够确保软件的稳健性和安全性。
在这篇深入指南中，我们将探索2024年排名前18位的AI测试工具，这些工具将有可能将你的测试流程提升到一个新的水平。以下是各个工具的特点及介绍：
Selenium是一款功能强大的测试工具，现在配备了AI，为运行和执行测试提供了广泛的灵活性。该框架的开源性质使其能够兼容各种平台和浏览器。Selenium的主要特点包括与各种编程语言和前端框架的强大集成、兼容各种平台和浏览器、与源代码编译和持续自动化测试工具的有效协作以及无缝管理和生成测试用例和报告。
Functionize允许开发人员执行“自我修复”且能够在云中大规模运行的端到端测试。借助Functionize，你的团队可以更快地进行测试，减少在琐碎任务上花费的时间，并减少整体QA压力，同时培养前瞻性的测试环境。其主要特点包括具有自我修复和云可扩展性的端到端测试、更快的测试时间和更低的成本等。
Testsigma使用AI将测试自动化速度提高5倍，让你更自信地交付产品。Testsigma使功能QA能够以简单的英语自动化测试，提供了一个测试Web、移动和桌面应用程序以及API的平台。其主要特点包括由AI驱动的快速高效测试自动化、简明英语测试自动化，增强功能QA的可访问性等。
Katalon Studio在UI层优先考虑质量，使用AI消除误报并提供无缝的客户体验。其还提供可视化测试功能，通过节省大量人力和时间提供明确的投资回报率。其主要特点包括基于人工智能的UI和UX可视化测试、将人工智能可视化测试无缝集成到现有测试中等等。
Applitools代表了由可视化人工智能驱动的下一代测试自动化平台。该平台显著减少了创建、执行和维护自动化测试所需的时间，用人工智能取代了传统的功能测试。其主要特点包括通过可视化AI减少创建、执行和维护自动化测试的时间、大规模应用程序测试能力等。
Eggplant Digital采用基于模型的数字孪生测试策略，借助AI的强大功能，提供广泛的覆盖范围、增强用户体验并加快发布周期。其主要特点包括基于模型的数字孪生测试方法、AI驱动的测试可优化用户体验并加快发布周期等。
Digital.ai持续测试工具为功能、性能和可访问性用例提供全面覆盖。借助基于云的基础设施，它支持全球可扩展的测试。其主要特点包括可扩展、基于云的手动和自动化测试解决方案、通过Digital.ai持续测试镜头进行AI驱动的指标收集和分析等。
Perforce的TestCraft提供了基于Selenium的自动化测试解决方案，此工具提供无代码测试方法，使非技术用户能够创建和执行测试。其主要特点包括无代码和自动化测试、AI/ML技术可减少测试维护等。
Testim旨在通过其创新的AI驱动平台增加测试覆盖率并减少维护。其主要特点包括快速创作以提高测试覆盖率和质量、AI驱动的稳定器可消除不稳定的测试等。
mabl是一种低代码AI测试自动化解决方案，以更少的努力提供可靠的端到端测试覆盖率。其主要特点包括低代码集成测试自动化解决方案、在开发生命周期的早期阶段进行性能测试等。
Watir是一个基于Ruby的开源Web应用程序测试工具，模拟真实的用户与Web应用程序的交互，支持跨浏览器自动化测试。其主要特点是开源Web应用程序测试工具、模拟不同浏览器之间的用户交互等。
Sauce Labs的解决方案是引入低代码自动化Web测试服务，让普通测试人员能够与顶级自动化工程师的生产力相匹配。其主要特点包括低代码自动化Web测试、用于编写、编写和完全自动化测试套件的AI驱动系统等。
Tricentis提供了一套广泛的测试自动化功能，旨在应对软件测试中最紧迫的挑战。其主要特点包括全面的测试自动化、AI和云技术来减少测试周期时间和错误等。
SmartBear VisualTest将AI驱动的可视化测试自动化带入工具包中，与现有的UI测试集成，可快速验证应用程序的外观和感觉。其主要特点是AI驱动的视觉测试自动化与现有集成、使用下一代机器学习来视觉变化等。
ACCELQ是一个基于云的、由人工智能驱动的无代码测试自动化平台，其统一平台可满足从Web、移动、API、桌面到后端一系列渠道的需求。该平台以其用于云和打包应用测试与自动化的质量技术脱颖而出。其主要特点还包括自动化专注于业务流程并集成在整个技术堆栈中等优势。Parasoft提供了一个持续的质量平台来轻松控制你的测试环境其Parasoft的解决方案涵盖了开发过程的每个阶段并提供了自动化的端到端测试