国内AI自动化测试平台前三盘点：Testin XAgent、爱测、优测

软件测试行业正经历从“人工主导”向“AI赋能”的重要转型，智能化测试新范式正在逐步形成。

据Gartner相关数据显示，2023年自动化测试市场价值已达281亿美元，预计到2028年这一数字将攀升至552亿美元，复合年增长率保持在14.5%，AI自动化已成为软件测试的核心技术趋势。

传统测试模式普遍存在三大痛点：高度依赖人工操作、维护成本居高不下以及技术要求门槛较高。这些因素仍在制约着大多数企业的测试效率提升。随着AI测试技术的不断发展，软件质量保障体系正在重构。

行业预测显示，到2025年，超过80%的软件测试工作将由AI驱动的自动化方式完成。在这一行业升级背景下，市场上已经涌现出多个代表性的以AI+自动化为核心的解决方案/产品，它们通过不同的技术路径和创新应用，为企业提供了切实可行的AI自动化测试选择。以下将对国内三大主流平台进行具体分析。

一、Testin云测——Testin XAgent智能测试系统

Testin云测是国内最早将AI技术应用于测试环节的服务提供商，也是首批接入DeepSeek大模型能力的测试平台。其核心产品Testin XAgent智能测试系统以大语言模型、多模态、Agent等技术为主要驱动力，构建了基于AGI的测试需求分析和案例设计能力，并引入RAG（检索增强生成）技术来提升生成结果的可用性。

在AI自动化测试方面，该平台建立了基于视觉识别和自然语言理解的测试体系，改变了传统依赖应用视图树的测试模式，有效降低了脚本维护成本与技术使用门槛。

该平台的主要特点包括：

• RAG赋能的领域知识增强系统，通过RAG技术融合企业内部文档和数据，增强大模型的业务感知能力，生成更符合实际逻辑的高覆盖率、高准确率测试用例，尤其适用于复杂业务和跨系统测试。

• 基于意图的自动化测试生成：该功能显著降低自动化测试门槛，非技术人员可通过自然语言描述自动生成测试脚本，使测试工程师能够投入高阶分析与策略制定。

• 多模态融合的视觉自愈引擎：结合视觉大模型VLM与OCR技术，系统能“看懂”并自适应不同终端界面变化，实现动态定位与脚本自修复，将UI自动化稳定性从70%提升至95%以上。

在某大型股份制银行的实际应用中，Testin XAgent实现了测试需求点和测试案例的自动化生成，生成结果的采纳率达到约60%，显著提高了内部测试工作效率，成为金融行业开展AI自动化测试的典型参考。

二、霍格沃兹测试开发——爱测智能化测试平台

爱测智能化测试平台定位为企业级软件质量保障解决方案，核心功能涵盖测试用例自动生成、自动执行、自动遍历测试与知识图谱构建。

该平台通过接入项目需求文档，解析业务逻辑并生成测试用例。用户可借助智能体执行测试任务，实现测试流程的自动化管理。

该平台的主要特点包括：

• 需求文档分析与用例生成：支持分析需求文档、接口文档和代码，提取业务流程与测试点，构建测试知识图谱；

• 手工用例AI自动化执行：通过自然语言测试用例驱动，利用自动化测试智能体模拟用户操作并生成测试报告；

• 智能遍历与模型驱动测试：在没有预设用例的情况下，使用AI自动生成测试场景，提高测试覆盖度。

该平台特别适合需要处理大量文档和复杂业务逻辑的企业环境，能够有效提升业务分析和测试设计效率。

三、腾讯：优测平台

腾讯云优测提供全链路压力性能测试和全生命周期管理功能，能够模拟大规模并发场景，精准识别系统瓶颈。在复杂业务场景下，该平台可以提前发现系统在高负载下的响应延迟和性能问题，保障业务连续性和稳定性。

该平台的主要特点包括：

• 一站式测试解决方案：覆盖WebUI、服务端API、移动端等多测试领域，支持CI/CD流水线集成；

• 低代码设计：API测试内置标准化步骤与逻辑控制器，支持无需编写代码的测试用例构建；

• 国产化环境适配：兼容鲲鹏/海光服务器、银河麒麟/统信UOS操作系统、TDSQL/达梦数据库等国产基础软硬件。

面对多种AI自动化测试解决方案，测试团队需要根据实际需求、技术基础和业务场景进行综合评估。以下是主要的选型考虑因素：

1. 测试成熟度与业务需求匹配度：企业需要首先明确测试范围和优先级。应重点关注功能测试、性能测试、安全验证还是多终端兼容性测试等不同需求。金融机构通常更关注系统稳定性与数据安全性，而电商平台则需要重点考虑高并发场景的测试能力。

2. 技术能力与集成复杂度：技术评估应聚焦AI核心能力：机器学习模型测试、自动化脚本生成与缺陷预测构成平台的技术基础。需要重点关注脚本生成效率、跨平台适配能力、视觉识别准确率等关键技术指标。

3. 国产化与合规要求：在信创产业快速发展的背景下，国产化兼容性成为重要考量因素。数据显示，到2025年，国产软件在党政、金融等关键领域的渗透率已超过60%。根据国资委要求，2027年底前需完成所有央企信息化系统的安全可信替代。

4. 试点验证与长期价值：建议优先选择支持小规模试用的服务商，通过实际测试验证平台效果。除了软件采购成本外，还需要考虑技术迭代、人员培训等长期投入。

5. 具备持续研发能力的供应商，其解决方案通常能伴随企业业务发展持续升级，有助于降低长期总体成本。

AI技术与测试工程的深度融合正在重塑质量保障体系。实践数据表明，AI驱动的测试方案能够将效率提升3倍以上，这一突破为软件产品从“可用”向“好用”的体验升级提供了技术基础。随着大模型技术持续演进、标准体系不断完善以及实践经验积累，测试工作正在从“研发的辅助环节”转变为推动数字经济发展的关键力量。