AI+测试：全场景质量保障最佳实践

自从DeepSeek爆火之后，越来越多的同学咨询我，能否将这种大模型的能力融入到日常的测试工作中，在进一步提升工作效率比的同时，还能有一定的创新。

刚开始我对此是保持谨慎的，因为这一波AI浪潮来得太快太猛了，且无论是通用大模型领域(LLMs)，还是AI 应用层面(比如Agent、Manus)，技术迭代发展速度太快。

在技术发展脉络还不太明朗的情况下，不要过早投入太多资源，应该保持观察，小范围快速验证为主。试错固然是一种学习方式，但成本太高，反之如果有较为成熟的落地案例，那便可以参考。

经过两个多月的探索实践，以及大量的试错案例积累后，我个人认为在当下来说，适合AI在测试工作中的落地场景，主要有这几个方面：轻应用、企业知识库以及AI测试平台。

首先，在测试工作中落地AI，应该对AI相关的基础理论和技术原理有一定的了解。

比如几个常见的专业术语如LLM、RAG、MCP和Agent，比如基本的本地化部署大模型，比如DeepSeek的官方提示词模版，再比如AI编码工具如Cursor。

只有对AI的基础理论、专业术语和技术工具有一定了解，才能为我们在日常测试工作场景中落地AI扫平障碍。

其次，在刚开始落地AI时，我个人更推荐从一些轻量级的项目或者场景开始，比如：测试用例生成、测试数据对比、代码审查和评审、性能问题识别分析、AI驱动的自动化测试等场景。

先从局部开始，拿到结果和正向反馈，然后进一步扩大覆盖范围，最终达成AI TestOPS的目标。

再次，当我们有了一定的AI+测试实践经验和落地案例之后，可以考虑基于已有的经验和案例，进一步挖掘AI的效能。如果是我的话，我会在这个阶段尝试推动落地基于RAG技术的企业级AI知识库。

为什么这个阶段要做企业级AI知识库呢？原因在于，如果想让AI深入融入我们日常的测试工作，势必要做好基础建设，而AI知识库则是团队基础设施建设的必备组件。

从需求管理、项目管理，到测试用例、流程规范、故障案例库沉淀，AI知识库都是AI深度融入工作场景的必经之路。

最后，则是基于轻量的技术项目和AI知识库，打造属于我们的AI测试平台。

通过已经落地实践的智能测试用例生成和测试数据对比等能力，结合AI知识库，再叠加工作流驱动的AI智能体能力，可以达成AI驱动的全链路测试覆盖，让测试团队具备AI TestOPS能力。

当然，这种深度的AI TestOPS能力并不是旦夕即可具备，需要我们长期持续的积累和推动落地实践。如果自己摸索实践不说会投入大量试错成本，且容易走弯路。