在AI时代天猫技术质量同学在质量保障方面也不断探索AI在测试全流程提效的落地方案，传统测试工作链条拆解为“需求解析 → 用例生成 → 数据构造 → 执行验证 → 对比校验”五大核心阶段，而我们的目标是通过AI+自然语言驱动，实现全流程自动化、可溯化、可管理化。而最AI参与到测试中来，最主要的目标就是提效，目前几个月的实践下来发现在用例生成、测试数据构造和交易链路数据执行的过程中提效明显，下面来给大家简单介绍一下AI参与在测试流程中的实践方案。
一、测试体系变革：从人工到AI自动化
1. 传统手工测试的痛点
在传统模式下，测试链路主要靠人工推动，流程分散、效率低下、数据覆盖不全且复用性差。人工设计用例容易受主观影响，测试数据构造耗时且易遗漏，结果校验繁琐且易出错，测试报告依赖人工整理，迭代响应迟缓。
2. 从纯手工测试到AI辅助的转变
1. 手工测试 → AI辅助半自动化：以数据与校验为突破口在手工测试阶段，所有环节（用例设计、数据构造、执行与校验、报告生成）完全依赖人工，测试效率受限于人力投入，且数据构造易出现覆盖不全、校验结果易受主观判断干扰。 向AI辅助半自动化阶段的转变，首次突破点在于测试数据构造与结果校验的提效：
数据构造：通过引入AI生成工具（如交易测试数据批量构造），在人工定义核心规则后，AI可快速辅助进行数据对比，大幅减少人工构造重复性数据的时间成本。 校验环节：利用自动化脚本配置（结算数据批量校验等工具），例如通过预设的汇金收款账号、出款账号信息进行批量对比，显著降低人工校验的漏检率与耗时。 同时，测试报告生成实现完全自动化，但用例设计仍依赖人工经验，这一阶段标志着测试流程从“全人工”向“人与AI协作”的初步过渡。
2. AI辅助半自动化 → AI全流程自动化：在交易链路测试的探索及实践的过程中，AI辅助的半自动化阶段，虽然数据构造与校验效率已提升，但测试用例的设计由人工设计。
这个阶段探索通过使用AI的介入实现全环节自动化：
用例设计：AI通过分析用户对需求文档的核心内容解析，自动生成覆盖核心功能用例，由人机交互补充异常case，极大提升测试用例的设计效率。
数据构造升级：基于自动生成的测试用例模板，进行大模型训练自动生成匹配的测试数据。减少人工构造测试数据的时间成本。
经过多次的训练、模型的选择、自然语言的调试，实现了简单需求的全流程自动化测试：从需求输入到测试执行，虽然人在这个过程中仍然处于主导作用，但是人工介入的成本非常低，而AI则承担核心的执行能力，人工仅需介入异常复核或策略优化，实现测试效率的指数级提升与质量的持续优化。
3. 智能流程融合与持续优化：在AI辅助流程半自动化过程中我们发现AI虽然深入参与了需求测试的全流程，但是用例资产无法沉淀、测试数据无法构造等问题限制了后续能力的拓展，所以在第三阶段我们通过多个工程系统对接（用例管理平台、测试数据构造平台、知识库沉淀）实现了真正的数据变为资产、AI全流程驱动的工程化模式
AI生成用例同步至用例管理平台，实现团队多角色协作、历史用例沉淀。
AI结合数据工厂和工具编排，自动感知业务变更，快速调整测试范围与策略，知识资产不断沉淀。
4.实践效果展示：
用例生成及编辑：根据用户输入的测试分析进行测试用例组装，并支持人机交互式修改；
测试数据构建：通过调用底层测试数据数据平台通过关键词匹配获取测试数据，批量构建测试数据；
测试数据执行：通过从提示词中获取用户指令将测试数据推进到指定状态，支持批量执行；
二、AI全链路自动化测试所需关键能力
通过不断的摸索与探索，我们总结出了一套可复用、可实现的思路及方案。
1. 流程编排与统一入口
平台实现用例设计、数据生成、测试执行、校验、报告归档“一站式”自动编排。
工作流引擎支持分支条件、异常管理，提升复杂链路测试的灵活性与准确率。
打通内部用例管理与外部数据源，支持历史场景回溯与快速应对新业务。
2. AI智能理解与场景建模
支持自然语言输入业务需求，AI自动拆解为结构化测试场景和执行步骤。
基于GPT等大模型持续训练，提升语义理解和场景覆盖能力。
高级异常场景推理，覆盖边界case与特殊类型，防止因场景遗漏产生业务风险。
3. 自动化工具集成与API调用
支持用例管理平台、数据构造平台、数据结果校验能力 等核心平台及API能力串联，完成数据自动化执行及校验的闭环。
4. 测试数据工厂及智能分配
根据测试用例及关键信息由AI自动匹配高质量测试商品、买家、卖家、门店等数据。
自动校验数据有效性与覆盖率，平台自动预警数据孤岛和缺失场景。
动态维护实时商品池，支持数据历史追溯与用例复用。
5. 智能校验、报告与归档能力
自动解析交易链路回流数据，关键字段自动比对（如资金分账、退款、账单等）。
校验方案高度可配置，支持跨平台、跨链路数据的多维对比。
报告自动化输出，支持Markdown表格、XMind脑图、用例平台同步，实现一键推送业务与管理团队。
6. 用例协作与行业知识资产沉淀
提供用例规划管理、版本归档、需求变更自动跟进、多团队复盘协作。
实现测试经验沉淀与共享，推动知识资本化与持续创新，提高团队测试能力基线。
支持AI驱动的用例复用与补全，让平台成为行业方案孵化的智库。
三、技术架构实践与数据流示意
基于以上基础思路将知识库、数据构造平台、测试用例管理平台通过AI进行连接，实现需求的全链路自动化测试。
平台能力及功能介绍
四、落地收获与未来趋势
效果与现状：
已在多业务线实现自动化测试全链路落地，需求-用例-数据-执行-校验贯穿周期缩短40%。
AI自动生成用例覆盖度超过70%，极大释放产力。
创新展望：
拓展AI在需求测试中的覆盖范围，构建行业级测试知识库，平台用例、自动化工具、AI模型双向沉淀，推动三方协作与方案共建。
驱动研发/测试一体化自动化运转。
创意加速器：AI 绘画创作
本方案展示了如何利用自研的通义万相 AIGC 技术在 Web 服务中实现先进的图像生成。其中包括文本到图像、涂鸦转换、人像风格重塑以及人物写真创建等功能。这些能力可以加快艺术家和设计师的创作流程，提高创意效率。
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