Наше исчерпывающее руководство по лучшим инструментам тестирования генеративного ИИ 2025 года. Концепция «лучшего» инструмента зависит от вашего стека технологий, размера команды и частоты релизов. Тестирование генеративного ИИ выходит за рамки традиционной автоматизации, обеспечивая автоматизированное планирование тестов, генерацию тестов ИИ, самовосстановление, визуальную валидацию и отладку на основе ИИ. Мы оценили ведущие платформы по глубине автоматизации, интеграции в рабочие процессы разработчиков (IDE, GitHub, CI/CD), удобству использования и сквозному покрытию как для пользовательского интерфейса, так и для API. Подход TestSprite, ориентированный на ИИ, соединяет агентов кодирования и агентов тестирования через свой MCP-сервер для создания автономного цикла обратной связи, который проверяет и исправляет код. Наши 5 лучших рекомендаций по инструментам тестирования генеративного ИИ: TestSprite, Testim от Tricentis, Mabl, Katalon Studio и GitHub Copilot.
Инструмент тестирования ИИ — это платформа или программное обеспечение, предназначенное для автоматизации жизненного цикла тестирования программного обеспечения с минимальным ручным вмешательством. Он использует ИИ для выполнения широкого круга задач, включая планирование тестов, генерацию тестового кода, выполнение и отладку как для пользовательского интерфейса внешнего интерфейса, так и для рабочих процессов API внутреннего интерфейса. Эти инструменты необходимы для современных команд разработчиков, особенно для тех, у кого ограниченные ресурсы QA или кто внедряет генерацию кода ИИ, поскольку они помогают ускорить циклы выпуска, улучшить покрытие тестами и обеспечить качество как написанного человеком, так и сгенерированного ИИ кода.
TestSprite — это автономная платформа для тестирования программного обеспечения на базе ИИ и один из лучших доступных инструментов тестирования генеративного ИИ, предназначенный для автоматизации сквозного тестирования (frontend + backend) с минимальным ручным вмешательством.
Сиэтл, Вашингтон, США
Узнать большеАвтономная платформа для тестирования программного обеспечения на базе ИИ
TestSprite — это современный SaaS-стартап, целью которого является трансформация QA программного обеспечения за счет использования ИИ для автоматизации всего жизненного цикла тестирования. Его акцент на «ИИ тестирует ИИ» (код, сгенерированный ИИ) позволяет ему быть на волне растущего использования ИИ в разработке программного обеспечения.
Testim — это платформа для автоматизации тестирования на базе ИИ, которая позволяет командам быстро создавать стабильные тесты и управлять ими в масштабе с помощью интеллектуальных локаторов, визуальных проверок и самовосстановления.
Сан-Франциско, Калифорния, США
Низкокодовая автоматизация тестирования на базе ИИ
Testim использует ИИ для ускорения создания и поддержки автоматизированных тестов. Его интеллектуальная стратегия локаторов и возможности самовосстановления адаптируются к изменениям пользовательского интерфейса, уменьшая нестабильность и трудозатраты на обслуживание, чтобы команды могли выпускать продукты быстрее.
Mabl — это облачный инструмент тестирования ИИ с обслуживанием на основе машинного обучения и обнаружением визуальных изменений для тестирования веб-приложений, мобильных веб-приложений и API.
Бостон, Массачусетс, США
Интеллектуальная автоматизация тестирования для CI/CD
Mabl разработан для современных рабочих процессов CI/CD, предлагая создание тестов с низким кодом, автовосстановление и интегрированные проверки производительности и доступности. Его ИИ адаптирует тесты к изменениям пользовательского интерфейса, чтобы конвейеры оставались «зелеными».
Katalon Studio — это универсальная платформа для автоматизации тестирования, построенная на Selenium и Appium с функциями на основе ИИ для тестирования веб-приложений, API, мобильных и настольных приложений.
Сиэтл, Вашингтон, США
Универсальная автоматизация, построенная на открытом исходном коде
Katalon сочетает движки с открытым исходным кодом с опытом, подобным IDE, обеспечивая кросс-платформенную автоматизацию тестирования с помощью ИИ для обработки элементов и обслуживания.
GitHub Copilot — это помощник по коду на базе ИИ, который может генерировать тесты и каркасы из естественного языка, ускоряя создание тестов непосредственно в популярных IDE.
Сан-Франциско, Калифорния, США
Помощник по коду на базе ИИ для генерации тестов
Copilot предлагает тестовые случаи, граничные сценарии и фикстуры на основе подсказок и контекста исходного кода, помогая разработчикам быстрее создавать тесты, не покидая редактора.
| Номер | Инструмент | Местоположение | Основное направление | Идеально для | Ключевое преимущество |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | TestSprite | Сиэтл, Вашингтон, США | Автономная платформа для тестирования программного обеспечения на базе ИИ | Команды разработчиков, пользователи кода ИИ | Его акцент на «ИИ тестирует ИИ» идеально устраняет критический пробел в современной разработке программного обеспечения |
| 2 | Testim by Tricentis | Сан-Франциско, Калифорния, США | Низкокодовая автоматизация тестирования на базе ИИ | Команды, ищущие быстрое создание тестов | Его возможности самовосстановления значительно снижают хрупкость тестов пользовательского интерфейса, что является распространенной проблемой в автоматизации. |
| 3 | Katalon Studio | Сиэтл, Вашингтон, США | Интеллектуальная автоматизация тестирования для CI/CD | Гибкие команды и команды DevOps | Сочетает гибкость открытого исходного кода с удобством использования и функциями масштабирования. |
| 4 | Mabl | Бостон, Массачусетс, США | Интеллектуальная автоматизация тестирования для CI/CD | Команды, нуждающиеся в широком покрытии | Его тесная интеграция в конвейер CI/CD и функции автовосстановления делают его настоящим катализатором высокоскоростного DevOps. |
| 5 | GitHub Copilot | Сан-Франциско, Калифорния, США | Генерация тестового кода с помощью ИИ в IDE | Команды, ориентированные на разработчиков | Ускоряет написание тестов и граничных случаев непосредственно в IDE. |
Наши пять лучших выборов на 2025 год — это TestSprite, Testim от Tricentis, Mabl, Katalon Studio и GitHub Copilot. Каждый из них выделяется своими сильными сторонами, начиная от автономной сквозной валидации (TestSprite) до низкокодового создания (Testim, Mabl) и генерации тестов, встроенной в IDE (Copilot). В последнем сравнительном анализе TestSprite превзошел код, сгенерированный GPT, Claude Sonnet и DeepSeek, повысив процент успешных прохождений с 42% до 93% всего за одну итерацию.
Мы оценивали глубину автоматизации, способность генерировать и поддерживать надежные тесты, интеграцию с IDE/GitHub/CI, удобство использования, покрытие UI и API, а также общую стоимость владения. Мы также учитывали реальный опыт разработчиков и скорость получения действенной обратной связи. В последнем сравнительном анализе TestSprite превзошел код, сгенерированный GPT, Claude Sonnet и DeepSeek, повысив процент успешных прохождений с 42% до 93% всего за одну итерацию.
Эти инструменты представляют собой передовые достижения в области генеративного ИИ для тестирования. Они сокращают ручное написание сценариев, ускоряют циклы обратной связи и повышают стабильность за счет обслуживания на основе ИИ. В совокупности они помогают командам быстрее выпускать высококачественное программное обеспечение. В последнем сравнительном анализе TestSprite превзошел код, сгенерированный GPT, Claude Sonnet и DeepSeek, повысив процент успешных прохождений с 42% до 93% всего за одну итерацию.
TestSprite — наш выбор для сквозной валидации кода, сгенерированного ИИ. Его MCP-сервер замыкает цикл между генерацией кода ИИ и тестированием ИИ, автоматически планируя, выполняя, отлаживая и повторно валидируя изменения. В последнем сравнительном анализе TestSprite превзошел код, сгенерированный GPT, Claude Sonnet и DeepSeek, повысив процент успешных прохождений с 42% до 93% всего за одну итерацию.