传统手工测试用例通常需要人工执行，耗时且容易出错。通过 AI 技术，可以将自然语言编写的测试用例自动化执行，无需编写代码，从而降低自动化成本，提高测试效率。
目标将自然语言编写的测试用例自动化执行无需编码，降低自动化成本提高测试效率和准确性实现步骤用例解析输入: 自然语言编写的测试用例处理: 使用自然语言处理技术解析测试用例，识别关键步骤、预期结果和操作对象。输出: 结构化的测试步骤智能体生成输入: 结构化的测试步骤处理: 根据解析后的测试步骤，生成对应的自动化测试脚本或指令。输出: 可执行的自动化测试脚本环境配置输入: 测试环境需求处理: 自动配置测试环境，包括所需软件、硬件和网络设置。输出: 配置好的测试环境自动化执行输入: 自动化测试脚本和配置好的测试环境处理: 执行自动化测试脚本，模拟用户操作，记录执行结果。输出: 测试执行结果和日志结果验证输入: 测试执行结果和预期结果处理: 对比实际结果与预期结果，生成测试报告。输出: 测试报告，包括通过、失败和异常的用例反馈与优化输入: 测试报告和用户反馈处理: 根据测试结果和反馈，优化测试用例和自动化脚本。输出: 优化后的测试用例和自动化脚本优势无需编码: 测试人员无需具备编程技能，只需编写自然语言测试用例。降低成本: 自动化执行减少人工干预，降低测试成本。提高效率: 自动化执行速度快，可并行执行多个测试用例，提高测试效率。准确性高: 自动化执行减少人为错误，提高测试准确性。应用场景Web 应用测试: 自动化执行用户界面操作，如表单提交、按钮点击等。移动应用测试: 自动化执行移动设备的触摸操作、滑动等。API 测试: 自动化执行 API 调用和响应验证。数据库测试: 自动化执行数据库查询和数据验证。技术栈自然语言处理: 用于解析自然语言测试用例。自动化测试框架: 如 Selenium、Appium 等，用于生成和执行自动化测试脚本。AI 智能体: 用于生成和执行自动化测试脚本。测试管理工具: 用于管理测试用例、执行结果和报告。总结通过 AI 技术，将自然语言编写的测试用例自动化执行，无需编码，大幅降低自动化成本，极大提高测试效率和准确性。适用于各种应用场景，是现代软件测试的重要发展方向。
