Agent 技术演进与落地：从工具到伙伴的生产力变革｜AICon 北京

Sauce Labs 推出了Sauce AI for Insights。这套全新的基于 AI 的分析功能据称将改变团队解读测试数据并采取行动的方式。

该公司对这个系统的定位是首个专为软件质量智能打造的 AI 代理，旨在将海量测试输出转化为工程师和领导者能够即时理解的答案。

开发过程中，他们在对 Web 和移动应用进行内部基准测试时发现，团队识别根本原因的速度比手动检查快近 100 倍，即使是在最慢、最复杂的情况下也是如此。

Sauce Labs 指出，现在，经过扩展的交付管道所产生的数据比较多，大多数团队都无法轻松解释。日志和环境信息会在多次构建中不断累积，审查这些信息所需的时间可能会比测试本身更拖慢发布速度。公告还援引了他们内部研究中的一项发现，工程师四分之一的工作时间都耗费在与测试相关的事务上，对于需要大量时间来管理脚本和配置的人员而言尤其如此。

Sauce Labs 首席执行官 Prince Kohli 在新闻发布会上表示，现在面临的主要挑战不再是收集数据，而是理解数据。“我们的测试基础设施已经运行 17 年了，我们的经验是：问题不在于生成测试数据，而是我们被数据淹没了。问题在于，解读这些数据已然成为一项专业知识。”

该系统使用自然语言呈现情境化答案、可视化摘要及相关工件的链接，并根据用户角色动态调整信息的详略程度。

Beta 测试用户报告说，问题识别更快，调试周期更短，在发布准备期间可以提供更好的可见性。Sauce Labs 首席产品官 Shubha Govil 在新闻发布会上表示，该工具可以帮助团队更快地采取有针对性的行动。“我们的 Beta 测试客户向我们展示了该工具带来的全面影响：其高管团队获得了推动业务决策的质量指标，而工程团队则获得了更强大的诊断能力，能在数分钟而非数小时内解决问题。”

这一报道也使 Sauce AI for Insights 进入了广泛的 AI 测试工具市场。BrowserStack Percy、Applitools和Functionize等平台都旨在解决类似的挑战，但关注的领域更狭窄。

BrowserStack Percy 专注于视觉回归测试，帮助团队检测跨浏览器和设备的布局问题。它的优势在于提供视觉对比，而非公告中所描述的对话式、情境感知型洞察。

Applitools 专注于视觉验证，通过专用 AI 引擎检测跨环境的视觉回归问题。它的优化重点在于视觉准确性，而非 Sauce Labs 方法所强调的更广泛的多信号分析。

Functionize 提供 AI 驱动的测试自动化，具有自愈测试功能和 ML 生成的脚本。它的重点是加速测试的创建和维护，而根据公告，Sauce AI for Insights 是一种工具，用于将测试数据、日志和设备信号关联起来，转化为自然语言解释，减少问题调查时间。

上述对比表明，在 AI 辅助测试的大趋势下，不同的供应商都在设法解决类似的挑战，不过解决问题的角度略有不同。

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原文链接：https://www.infoq.com/news/2025/11/sauce-labs-ai-testing/