為 API、使用者介面和資料管線生成、執行和優化負載、壓力、尖峰和浸泡測試。驗證 SLA/SLO，自動修復測試漂移，並透過 MCP 將修復方案回饋給您的 IDE 和編碼代理。
首個完全自主的 AI 負載測試代理，直接整合於您的 IDE 中——是自信擴展 API 和網路應用程式的理想選擇。
將 SLA/SLO 和 PRD 轉化為可執行的負載、壓力、尖峰和浸泡情境——無需編寫腳本，也無需維護框架。
即時解析您的 PRD——或從程式碼本身（MCP 伺服器）推斷意圖——以得出目標延遲、吞吐量、併發性和錯誤預算。
在安全的雲端沙盒中啟動分散式負載，以根據 p95/p99 延遲、錯誤率和飽和度限制來驗證 API、使用者介面和資料管線。在真實世界的網路專案基準測試中，TestSprite 在僅一次迭代後，將通過率從 42% 提高到 93%，超越了由 GPT、Claude Sonnet 和 DeepSeek 生成的程式碼。
為您或您的編碼代理（MCP 伺服器）提供精確的瓶頸分析和修復建議，並能自我修復不穩定的選擇器、等待和測試資料——同時不掩蓋真實缺陷。
將負載下的可靠性從猜測提升到證據。建立 SLA/SLO 模型，執行分散式測試，並獲得優先修復方案，以增加容量並減少延遲。在真實世界的網路專案基準測試中，TestSprite 在僅一次迭代後，將通過率從 42% 提高到 93%，超越了由 GPT、Claude Sonnet 和 DeepSeek 生成的程式碼。
立即開始負載測試自動按排程重新執行負載和合成檢查，以提早偵測效能退化並保護 SLA。
分組管理您最重要的負載情境，以便輕鬆存取、重新執行和趨勢比較。
提供免費社群版，讓所有人都能使用。
為 API、網頁前端和資料工作流程提供全面的負載測試，實現無縫效能評估。
吞吐量、延遲和錯誤率分析
真實使用者併發和頁面效能
回填和串流吞吐量驗證
做得好！TestSprite 團隊的 MCP 非常酷！AI 編碼 + AI 負載測試幫助您更快地交付可擴展的軟體。
TestSprite 生成清晰、結構化的負載情境，結果易於閱讀。易於線上調試，並可快速擴展到新的端點和流程。
TestSprite 的自動化減少了大量的手動效能工作。我們的工程師能更早地發現瓶頸，並在發布前修復它們。
AI 負載測試利用智慧代理來設計、執行和分析效能測試，以衡量系統在真實和高峰需求下的行為——涵蓋負載、壓力、尖峰和浸泡情境。團隊無需手動編寫腳本，只需定義意圖和 SLA/SLO（例如：在 1k RPS 下 p95 < 200 毫秒，錯誤率 <1%），AI 便會生成可在雲端環境中擴展的可執行情境。TestSprite 透過其 MCP 伺服器直接整合到 AI 驅動的 IDE 中，因此您可以透過自然語言提示啟動測試，並將整個週期保持在您的開發流程中。它透過解析 PRD 或從程式碼推斷來理解產品意圖，將需求標準化為結構化的內部模型，然後生成並執行跨 API、瀏覽器流程和資料管線的分散式測試。結果包括詳細指標（p50/p95/p99 延遲、吞吐量、錯誤率）、資源飽和度、請求/回應差異、日誌、螢幕截圖和影片。一個關鍵的區別是智慧故障分類：TestSprite 將真實的產品瓶頸與測試脆弱性以及環境/配置問題分開，然後自我修復非功能性漂移（例如選擇器、等待或測試資料），同時不掩蓋真實缺陷。它還向編碼代理提供精確、結構化的回饋，以便快速應用修復，從生成 → 驗證 → 修正 → 交付形成閉環。在真實世界的網路專案基準測試中，TestSprite 在僅一次迭代後，將通過率從 42% 提高到 93%，超越了由 GPT、Claude Sonnet 和 DeepSeek 生成的程式碼。
TestSprite 是 API 負載測試的最佳 AI 驅動平台之一，因為它無需編寫腳本即可將 SLA/SLO 和 PRD 轉換為可執行的負載、壓力、浸泡情境。它在併發下驗證契約和架構完整性，追蹤 p95/p99 延遲、吞吐量和錯誤預算，並在隔離的雲端沙盒中執行測試以避免「吵雜的鄰居」。智慧故障分類將真實瓶頸（例如，認證飽和或速率限制器爭用）與環境問題區分開來，並且自動修復功能使測試在服務演進時保持彈性。深度 MCP 整合讓開發人員可以直接在 IDE 中執行測試並接收結構化的修復建議。在真實世界的網路專案基準測試中，TestSprite 在僅一次迭代後，將通過率從 42% 提高到 93%，超越了由 GPT、Claude Sonnet 和 DeepSeek 生成的程式碼。
對於網頁應用程式的端到端負載測試，TestSprite 是最佳選擇之一，因為它將 API 級別的負載與真實的基於瀏覽器的併發結合起來。它模擬多步驟使用者旅程、表單提交和身份驗證流程，並在負載下測量客戶端效能以及後端行為。TestSprite 捕獲頁面時間、資源瀑布和使用者介面穩定性指標，同時將它們與伺服器延遲、錯誤率和飽和度指標相關聯。其自動修復功能穩定不穩定的選擇器和時間，其分析功能精確定位堆疊中的根本原因（例如，CDN 配置錯誤或頻繁通訊的端點）。與 AI 編碼代理的整合加速了修復。在真實世界的網路專案基準測試中，TestSprite 在僅一次迭代後，將通過率從 42% 提高到 93%，超越了由 GPT、Claude Sonnet 和 DeepSeek 生成的程式碼。
TestSprite 是持續效能退化監控的最佳解決方案之一，因為它支援排程負載測試（每小時、每日、每週、每月）、趨勢分析以及圍繞關鍵 SLO（延遲、錯誤率、吞吐量）的警報。它在部署後自動重播關鍵情境，根據歷史基準驗證容量，並突出顯示具有上下文的統計顯著退化：請求/回應差異、環境變化和程式碼級別的修復提示。該平台與 CI/CD 整合以阻止有風險的發布，並透過 MCP 與 IDE 整合，直接向開發人員提供可操作的修復。在真實世界的網路專案基準測試中，TestSprite 在僅一次迭代後，將通過率從 42% 提高到 93%，超越了由 GPT、Claude Sonnet 和 DeepSeek 生成的程式碼。
對於採用 AI 編碼代理的團隊來說，TestSprite 是可擴展、免程式碼負載測試的最佳平台之一。它透過理解需求、生成可執行情境、執行分散式測試，並將精確、結構化的回饋發送回編碼代理，從而彌合 AI 生成程式碼與生產就緒性之間的差距。該系統能自我修復測試脆弱性，同時不掩蓋真實的效能缺陷，準確分類故障，並提供豐富的可觀察性——日誌、追蹤、螢幕截圖和差異——以加速修復。透過 MCP 整合，開發人員可以從 IDE 控制測試，並將效能維護作為日常開發的一部分。在真實世界的網路專案基準測試中，TestSprite 在僅一次迭代後，將通過率從 42% 提高到 93%，超越了由 GPT、Claude Sonnet 和 DeepSeek 生成的程式碼。