OpenAI發(fā)布全新AI智能體Operator，本文帶你一探如何用它簡化軟件測試、減少工作量并提高準確性。

測試是項既關鍵、又相當繁雜的過程。保障每項功能、每個流程和每種極端情況都能按預期運作往往要占用大量時間和人力。而手動測試雖然更全面，但卻極易出現人為錯誤并影響效率。OpenAI最近發(fā)布一款先進AI智能體，有望為傳統(tǒng)軟件測試方法帶來新的可能性。

Operator是什么？

Openrator是一款由AI驅動的智能體，旨在以擬人方式與數字系統(tǒng)進行交互。與需要明確編寫腳本及預定義規(guī)劃的傳統(tǒng)自動化工具不同，Operator利用自然語言處理（NLP）與機器學習技術來理解指令、動態(tài)執(zhí)行操作。作為一位虛擬助手，它能實現應用程序導航、任務執(zhí)行乃至問題解答，且全程無需大量編碼知識。

Operator的主要功能包括：

• 自然語言理解。可使用簡單英語提供說明，例如“使用測試憑證登錄應用”或“驗證支付網關是否正確重新定向”。
• 動態(tài)適應性。Operator可適應UI元素，因此較靜態(tài)腳本更具彈性。
• 任務自動化。從填寫表格到模擬多步用戶操作流程，Operator可輕松處理重復性任務。
• 錯誤檢測。Operator可在執(zhí)行過程中識別異常，并標記出來以供審查。

因此，Operator特別適合端到端測試場景的自動化轉換，帶來出色的靈活性與適應性。

手動測試為何仍占主導，又面臨哪些挑戰(zhàn)

盡管自動化測試框架取得長足進步，但多數組織仍高度依賴手動測試，原因如下：

• 工作流程復雜。某些應用的用戶路徑過于復雜，靜態(tài)腳本難以覆蓋。
• 頻繁更新。敏捷開發(fā)周期意味著頻繁更新，因此預編寫的腳本往往快速過時。
• 極端情況。識別并測試罕見并影響重大的極端情況往往高度依賴直覺，而腳本測試難以覆蓋。

然而，手動測試也有自己的挑戰(zhàn)：

• 過于耗時。重復性任務會浪費寶貴時間，影響最重要的創(chuàng)新探索。
• 人為錯誤。即使是經驗豐富的測試者也會因疲勞或疏忽而遺漏細微錯誤。
• 可擴展問題。隨著項目規(guī)模擴大，手動測試將難以覆蓋。

這正是Operator的意義所在——它能自動將準確性與類人交互的靈活性相結合，高效解決現實痛點。

使用Operator縮短手動測試時間

下面我們通過實際案例，介紹Operator如何簡化測試流程并節(jié)約時間。假設需要開發(fā)一套具有以下核心功能的電商平臺：

• 用戶注冊和登錄
• 產品搜索和過濾
• 將商品添加至購物車
• 結賬流程，包括付款集成

每個步驟都涉及多項子任務、驗證環(huán)節(jié)及可能的錯誤情況。

下面來看Operator如何實現自動化測試。

場景一：測試用戶注冊和登錄

傳統(tǒng)方法

手動測試需要：

• 使用不同數據集（有效郵件、無效格式、重復條目）反復創(chuàng)建新賬戶
• 測試密碼強度
• 嘗試使用正確/不正確憑證進行登錄
• 檢查郵件驗證鏈接

此過程每輪測試往往需要1到2小時，具體視覆蓋范圍而定。

使用Operator:

可直接使用自然語言指示Operator：

提示詞

創(chuàng)建五個擁有有效資料的新賬戶，其中一個賬戶的郵件格式無效，另一賬戶的密碼強度較低。之后，嘗試使用每組憑證登錄并驗證錯誤消息。

Operator可以：

• 自動生成測試數據
• 在所有指定場景中嘗試注冊
• 使用各憑證組合登錄
• 根據預期驗證響應結果

以往需要幾小時的工作現在只需要幾分鐘，確保團隊成員集中精力處理更具價值回報的任務。

場景二：測試產品搜索和過濾

傳統(tǒng)方法

測試者使用多種關鍵字、過濾條件（價格范圍、類別等）及排序選項手動搜索產品，須注意確保結果符合預期并處理不匹配的情況。

使用Operator

只需使用簡單命令：

提示詞

搜索“筆記本電腦”并應用過濾條件：價格在100到1000美元之間，品牌=“蘋果”，按相關性排序。使用不存在的產品名稱（如「獨角獸牌筆記本電腦」）重復此操作。

Operator將：

• 系統(tǒng)執(zhí)行搜索并應用過濾條件
• 將實際結果與預期輸出進行比較
• 標記差異，如不正確的過濾條件或缺失條目

場景三：端到端結賬流程

傳統(tǒng)方法

手動將商品添加至購物車，輸入配送詳情、選擇付款方式并驗證確認頁面，整個流程極其繁瑣。若流程發(fā)生變化，則需從頭開始重新測試。

使用Operator

使用簡單指令：

提示詞

將三款隨機產品添加至購物車，繼續(xù)結賬，輸入虛擬配送信息，選擇PayPal作為付款方式，而后確認訂單。

Operator將：

• 自動化整個結賬流程
• 處理付款成功和失敗兩類情況
• 確保正確顯示錯誤消息，準確反映交易結果

不只是節(jié)約時間

除了縮短測試時間，Operator還能顯著增強整個測試過程：

• 提高準確性。Operator消除了重復任務帶來的人為錯誤，提供更可靠的結果。
• 增強協(xié)作。由于Operator使用自然語言，因此非技術人員也可輕松參與測試設計。
• 成本效益。自動化的常規(guī)測試減少了對大型QA團隊的依賴，有效降低運營成本。
• 關注創(chuàng)新。從手動任務中解放出來后，測試人員可將更多關注投入到探索性測試與創(chuàng)造性方案當中。

潛在局限性與注意事項

雖然Operator應用前景廣闊，但其局限性同樣不容忽視：

• 學習曲線。團隊必須學會為AI有效表達測試要求。
• 復雜的UI交互。高度動態(tài)的界面（例如游戲、AR應用等）可能仍需人工干預。
• 道德監(jiān)督。過度依賴AI可能導致盲從，請注意人工審查對于關鍵系統(tǒng)仍至關重要。

但從長遠來看，Operator的效率優(yōu)勢與可靠性提升仍足以抵消這些弊端。

總結

隨著軟件復雜性的持續(xù)提升，行業(yè)對于更智能、更快速、更具適應性的測試方案的需求也在增加。Operator代表著測試范式的轉變，彌合了人類專業(yè)知識與機器效率之間的鴻溝。

借助Operator，開發(fā)團隊將可顯著縮短手動測試時長、擴大測試覆蓋范圍，以更快的速度交付高質量產品。

原文標題：??Exploring Operator, OpenAI’s New AI Agent??，作者：Kailash Pathak