AI+测试：测试全方位实践内容

在这个AI技术风起云涌的时代，测试工程师们，你们准备好迎接变革了吗？

自从 2025年 开年时 DeepSeek 的火爆人尽皆知，测试行业的风向标就被彻底改变了，各家大厂也让工作上用AI，感觉不用DeepSeek就跟这个时代脱节了。

你是否想过，如何将AI技能融入到日常的测试工作中，不仅提升效率，还能提升薪资，让你的薪资翻几倍？

作为一个曾对AI持谨慎态度的老司机，我深知这场AI浪潮来得有多快多猛。无论是通用大模型领域(LLMs)，还是测试应用层面，技术迭代的速度快得让人目不暇接。在这样的背景下，如何在测试工作中巧妙地应用AI呢？别急，让我来为你一一道来。

首先，任何伟大的旅程都始于第一步。在将AI引入测试工作之前，我们需要对AI的基础理论和技术有一定了解。

你可能会问，什么是LLM、RAG、MCP，AutoGen和Agent？这些专业术语听起来可能有点晦涩，但它们是你打开AI世界大门的钥匙。

掌握这些概念，就像是学会了魔法咒语，能为你在测试工作中扫清障碍。

落地AI应用，先从轻量级的项目开始，比如测试用例生成、数据对比等等。这些都是AI可以轻松胜任的工作。

想象一下，当你将文档提交给AI后，去倒杯咖啡，几分钟后，需求分析和测试用例就已经完成。这种轻松的体验是不是很棒？让AI为你处理繁琐任务，感觉就像在度假一样！

当然，光有这些还不够。如果你已经积累了一定的经验，可以考虑进一步深挖AI的效能。比如，构建一个基于RAG技术的企业级AI知识库。

为什么要这样做？因为知识库就像是团队的智慧宝库，能帮助你更好地管理项目需求、测试用例和故障案例。

最后，我们要做的是打造属于自己的AI测试平台。

通过结合智能测试用例生成、数据对比和AI知识库，再加上AI智能体能力，你将拥有一个全链路覆盖的AI测试平台。想象一下，当你的团队具备这种能力时，你将成为公司里最炙手可热的人才。