定义

自主测试是指利用智能系统（通常由机器学习（ML）和人工智能（AI）驱动）来执行、监控和调整软件测试，而无需或只需最少的人工干预。与遵循预设路径的传统自动化不同，自主系统可以动态探索应用程序状态、从失败中学习并自我修复测试用例。

为什么重要

在当今快节奏的 DevOps 环境中，手动和僵化的自动化测试无法跟上持续集成/持续交付（CI/CD）的速度。自主测试通过提供可扩展的、主动的质量门来解决这个问题。它将质量保证从被动的检查点转变为嵌入整个开发生命周期的持续、智能过程。

工作原理

其核心机制涉及多个 AI 组件。这些系统首先摄取大量的应用程序数据，包括用户行为日志、代码结构和历史缺陷报告。然后，它们使用强化学习或生成模型来创建智能测试场景。系统执行这些测试，观察应用程序的响应，并利用反馈循环来完善其测试策略——例如，更侧重于历史上容易出现回归问题的区域。

常见用例

自主测试在复杂场景中表现出色：跨微服务的功能回归测试、模拟负载下的性能瓶颈识别，以及测试人员需要发现未知错误而非仅仅验证已知功能的可探索性测试。

主要优势

主要优势包括测试覆盖率的显著提高、向开发人员提供更快的反馈循环，以及降低维护脆弱的手动测试套件相关的运营成本。它使团队能够更深入、更频繁地进行测试。

挑战

实施复杂性是一个主要的障碍。设置必要的数据管道、训练强大的 ML 模型以及确保 AI 的决策是可追溯和可审计的，需要专业的专业知识。此外，为 AI 学习的“地面真实性”的定义仍然是一个关键挑战。

相关概念

这个概念与智能自动化、自修复测试和 AI 驱动的测试编排有显著重叠。虽然自动化执行步骤，但自主性决定了根据学习到的智能下一步应该执行哪些步骤。