摘要：本文提出了一种基于AI大模型与关键字驱动的UI自动化测试方法,旨在解决传统UI自动化测试过度依赖工具、界面元素变动导致的脚本失效等问题。该方法通过解析需求原型生成测试用例,利用AI大模型智能识别界面关键字,构建灵活且维护成本低的自动化测试体系。研究表明,该方法能够显著提升测试敏捷性,降低技术门槛,为软件测试领域带来了新突破,具有重要应用价值。

　　关键词：AI大模型；关键字驱动；UI自动化测试

　　0引言

　　UI自动化测试作为软件测试的关键组成部分,主要聚焦于对原有功能的回归测试,通过批量执行大量测试用例,实现以有限的测试资源完成更为繁重的测试任务,从而提高软件发布的效率与质量。然而,传统UI自动化测试方法过度依赖Selenium等工具,前端界面元素一旦变动,测试脚本便面临失效风险,需要频繁维护,耗费大量人力与时间成本。同时,编写自动化测试脚本及拼装用例业务流程对测试人员代码能力要求较高,且在敏捷迭代项目中,其高成本与低效率的弊端进一步放大,限制了其在更多场景下的应用,难以满足快速交付的需求。

　　1传统UI自动化测试原理

　　当前,UI自动化测试多采用Selenium+pytest或Selenium+ngtest的技术组合,借助Python或Java语言调用Selenium类库定位界面元素,再利用pytest或ngtest执行测试,最终通过Allure生成测试报告。其核心在于利用Selenium定位HTML元素实现自动化操作。然而,前端HTML元素的频繁变动使得测试脚本稳定性差,测试人员需要不断调整脚本以适配界面变化。此外,编写测试脚本要求测试人员具备一定的编程基础,传统方法的高成本与低效率问题愈发突出,限制了其在性能测试、安全测试等其他重要场景下的应用。

　　2基于AI大模型+关键字驱动的UI自动化测试的原理

　　该方案创新性地融合多态大模型技术与behave测试框架,通过解析需求原型生成测试用例,再利用多态大模型技术智能识别界面关键字,直接映射至自动化操作,构建起一套高度灵活且维护成本低廉的自动化测试体系,为软件测试领域带来了新的突破。实现流程如图1所示。

　　2.1原型解析实现原理

　　首先,系统对原型界面进行高分辨率截图,确保界面元素清晰可辨,为后续分析提供准确的视觉信息。在金融和移动通信行业的核心系统测试中,高分辨率截图能够精准捕捉复杂的交易界面元素,确保无遗漏。其次,运用尖端的AI多模态模型对截图进行深度分析,精准识别界面布局、组件构成及其属性等关键信息,为后续界面解析与测试用例生成奠定数据基础。例如,在医疗信息系统的测试中,AI模型能够准确区分不同的诊断模块和数据输入区域[1]。

　　2.2需求用例生成原理

　　在生成UI自动化测试用例时,首先将获取的需求信息按自定格式转换至数据库,再经接口转成Markdown格式输入给AI大模型。大模型分析数据并调取提示词中对行为函数的说明,基于以上分析和关联,生成最终的UI自动化测试用例[2]。这些用例作为输入,调用大模型生成所需的UI自动化测试用例,同时系统根据需求描述自动生成包含测试数据和具体场景的测试脚本,便于后续自动化执行,减少测试人员手动组合测试场景和准备数据的工作量。在跨平台应用的测试中,该原理能够根据不同的平台需求生成相应的测试用例,提高测试的通用性和效率。

　　2.3测试用例生成原理

　　测试用例生成过程与需求用例生成原理相似,同样经历需求信息转换、AI大模型分析、提示词调取以及最终用例生成等环节。在大型项目的多轮测试迭代中,该原理能够快速生成不同版本的测试用例,适应需求的变化,提高测试的响应速度。

　　2.4用例和执行关联原理

　　2.4.1行为函数的模块化封装

　　为提高自动化测试效率与可维护性,精心设计行为函数库,涵盖点击、输入、拖拽、滚动等常见操作,与behave框架无缝对接,通过关键字触发对应行为函数,实现灵活可配置的操作执行,简化自动化测试配置流程,降低技术门槛,使非专业技术人员也能轻松上手[3]。在分布式团队的协作测试中,该设计能够让不同背景的测试人员快速参与测试工作,提高团队的整体效率。

　　2.4.2关键字驱动的智慧桥梁

　　在测试启动阶段,系统自动截图当前界面,利用AI多模态模型快速识别关键字及其位置,作为测试逻辑与界面元素的桥梁,形成动态映射关系。即使页面布局变动,只要关键字不变,系统就可以自动调整测试路径,减少因界面变更带来的脚本维护工作。在长期维护的项目中,该机制能够显著降低因前端框架更新或界面改版导致的测试脚本维护成本,确保测试的持续性和稳定性。

　　2.4.3深度学习辅助的界面元素识别

　　系统采用深度学习辅助界面元素识别,定时捕获测试界面实时截图,运用卷积神经网络（CNN）等深度学习技术分析截图,自动为界面元素分配标签,如按钮、文本框、图片等,实现智能化识别与定位。例如,识别“XXXX”文本输入框时,系统定位文字后固定X轴坐标,Y轴坐标加80像素,确保准确点击输入框。在高并发的互联网应用测试中,该技术能够快速准确地识别大量用户操作产生的复杂界面元素变化,保障测试的实时性和准确性。

　　3结论与展望

　　3.1结论

　　本研究优势如下。（1）彻底变革维护模式：通过关键字驱动的智能化识别,彻底改变了因界面元素变动而频繁调整脚本的传统模式,显著降低了维护成本。（2）提升测试敏捷性：AI生成的测试用例免去了人工编写的繁琐过程,并能直接启动UI自动化测试工具进行测试执行,显著缩短了测试脚本编写的时间。通过精准识别界面关键字的坐标,AI驱动的UI自动化测试框架能够高效执行测试任务。在业务更新时,仅需对测试用例中的关键字进行相应更新,极大地提升了测试的响应速度和灵活性。（3）降低技术门槛：高度封装的函数库与标准化用例设计使得非技术人员也能快速上手,拓宽了测试团队的参与范围,促进了测试效率与质量的双重提升。

　　3.2研究局限

　　目前的研究在几个方面存在局限。（1）模型误判风险：尽管AI多模态模型在界面元素识别上表现出色,但复杂界面或相似元素存在时仍可能误判,影响测试准确性。（2）模型训练数据依赖性：模型性能依赖于大量高质量的训练数据。若数据不足或偏差,可能导致模型在特定界面或应用中表现不佳。（3）跨平台兼容性：当前方案主要针对Web应用,对移动端或桌面端应用的适配能力有待进一步验证和优化。

　　3.3未来展望

　　未来,AI自动化测试工具将基于预测性分析技术,通过分析历史和运行数据,精准预测系统故障和性能瓶颈,主动识别潜在问题,提前进行测试。智能预测功能将与DevOps深度融合,减少缺陷,AI测试工具不仅能够发现问题,更能提前预防,提升软件质量并加速开发进程。此外,持续优化深度学习算法,提升界面元素识别准确性和效率,降低复杂情况下的误判率,也是未来研究方向之一。

　　参考文献

　　[1]陈远祝,禹谢华.基于人工智能的计算机图像识别技术发展研究[J].昭通学院学报,2024,46(5):76-82.

　　[2]腾讯TuringLab团队.AI自动化测试：技术原理、平台搭建与工程实践[M].北京:机械工业出版社,2020.

　　[3]张南.面向功能的自动化测试在银行业务系统中的应用[J].数字技术与应用,2022,40(8):7-9.