自动化测试脚本生成：利用机器学习算法，可以根据少量的示例用例自动生成大量的测试脚本，减少了人工编写和维护的成本。
缺陷预测与定位：通过分析历史数据，AI模型能够预测软件中潜在的缺陷位置，帮助测试人员更有针对性地进行测试。
性能测试优化：AI可以模拟不同的用户行为模式，对系统进行压力测试，从而更准确地评估软件的性能表现。
自然语言处理（NLP）：在测试自动化中，NLP技术被用于解析测试指令、生成测试报告等，提高了测试过程的智能化水平。
AI驱动的测试平台：例如Roost.ai、MagnifAI、Relicx等，它们利用大型语言模型（LLMs）和人工智能技术，自动化软件测试过程，提高测试效率和覆盖率。
低代码测试平台：如Momentic，它允许开发人员使用自然语言描述用户流程，AI自动创建测试计划和测试用例，与CI/CD工作流无缝集成。
AI在测试用例创建中的应用：例如HEPH框架，它使用大型语言模型分析输入文档和代码示例，生成定制的测试用例和自动化代码。
AI智能体在测试中的应用：例如AUITestAgent，它基于自然语言测试用例，自动化完成终端UI测试驱动、校验全流程。
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