说实话，AI正在重新定义软件研发的整个节奏。

过去，开发一个功能、测试一个版本，节奏是相对可控的。但现在，AI Coding、智能补全这些工具正在像开了外设一样，把开发交付速度拉得飞快。研发侧一路狂飙，如果测试侧还抱着传统脚本、人工维护、被动修复的老路子，效率断层几乎不可避免。

特别是UI自动化测试，这块骨头，在质量工程里一直是最难啃的。

录个脚本十分钟，稳定运行一个月？难。覆盖场景靠堆量，维护成本靠人扛？更别提页面一改，自动化用例就全面崩盘，这几乎是家常便饭。

所以，AI编码时代，UI自动化测试怎么从“能跑起来”，进化到“更智能、更稳定、更低维护成本”？

这次AI驱动的软件测试分论坛上，中国平安人寿保险的DevOps高级工程师蔡雪，会带来一个非常干货的分享——

《AI 编码时代，UI 自动化测试智能化演进之路》

讲师介绍

蔡雪，中国平安人寿保险股份有限公司 DevOps 高级工程师，长期扎根研发效能与工程化建设，是研发工具平台化、自动化、智能化的实干派推动者。

她主导过多个核心研发平台的规划与设计，推动了前端 CI/CD 平台、女娲 UI 自动化测试平台等工程化能力落地，为多个研发领域持续赋能。

在研发效能、自动化测试、工程平台建设这些方向，她有一线实战经验，手握10多项国家发明专利授权。

目前，她的重点方向是“AI + 研发工程化”的深度融合，探索如何把AI能力真正融入研发工具链，推动效能工具从传统自动化，走向智能化。

分享背景：AI Coding 提速之后，测试效率不能掉队

AI编码工具正在让研发交付的节奏发生明显变化。

以前，开发一个新功能、改一段代码，可能要花不少时间。现在，AI生成代码、辅助重构、快速补全，开发效率被不断放大。

但问题也随之而来：

开发交付变快了，测试验证能不能同步跟上？

一旦开发侧已经进入AI提效阶段，而UI自动化测试还停留在传统模式，就会出现一个“效率剪刀差”：

• 开发代码生成更快，但测试脚本还得人工写
• 页面迭代更频繁，但自动化用例维护成本更高
• 需求交付周期在缩短，但回归测试压力持续增加
• UI元素变化频繁，脚本稳定性和可维护性双双下降

这场分享要回答的核心问题，其实很简单：

在AI编码时代，UI自动化测试到底该怎么完成智能化升级？

议题亮点

这次分享会围绕平安人寿自研的“女娲”UI自动化测试平台的实践展开，系统介绍UI自动化测试从传统可视化录制，到AI智能录制，再到智能感知与自愈的完整演进路径。

重点拆解的方向包括：

1. AI 编码时代下的“效率剪刀差”

AI Coding提升了开发效率，但测试侧面临更高频、更复杂的验证压力。

这一部分会分析，研发效率提升后，传统UI自动化测试在脚本生成、维护成本、执行稳定性等方面暴露出了哪些新问题。

2. 女娲可视化录制平台的建设与瓶颈

传统可视化录制能降低UI自动化的上手门槛，让测试人员通过操作录制快速生成用例。

但在真实企业场景里，录制平台依然会遇到一些典型挑战：

• 页面结构变化导致脚本失效
• 元素定位不稳定
• 用例维护依赖人工判断
• 复杂业务流程难以完全自动理解
• 录制结果和业务意图之间存在理解差距

这些问题决定了，UI自动化测试不能只停留在“录制工具”阶段，必须引入智能化能力。

3. 大模型生成测试案例的早期探索

大模型最直接的应用，当然是生成测试用例、测试步骤和自动化脚本。

但别急着高兴，单纯靠大模型生成UI自动化脚本，远远不够。

因为真实页面包含大量动态元素、复杂交互、业务上下文和前端状态变化。AI不仅要“会生成”，还得能理解用户操作背后的业务动作。

这也是女娲平台继续演进的方向：让AI不只是写脚本，而是能理解操作、感知页面、辅助修复。

4. 基于 Event DOM 的智能录制：让 AI 看懂用户操作

这次分享的一个重头戏，是基于用户交互行为Event DOM的AI自动化录制技术。

传统录制更多关注“用户点了哪里”“输入了什么”，而智能录制需要进一步理解：

• 用户操作对应的页面元素是什么
• 当前动作在业务流程中的含义是什么
• 页面DOM结构如何变化
• 哪些信息能用于更稳定的元素识别
• 如何将用户行为转化为更可靠的自动化测试步骤

通过Event DOM，平台可以更准确地捕捉用户交互行为，让AI在生成自动化用例时，不再只依赖表层操作，而是结合页面结构和上下文信息，生成更具稳定性和可维护性的测试资产。

5. 案例自己会“复活”：AI 智能自愈机制

UI自动化测试最大的痛点之一，就是“今天能跑，明天就挂”。

页面元素变化、按钮文案调整、DOM层级变更、前端组件升级，都可能导致原本稳定的自动化脚本执行失败。

传统方式下，测试人员得排查失败原因、重新定位元素、修改脚本、再验证。

而智能自愈机制的目标，是在自动化执行失败时，系统能主动分析失败原因，并尝试修复：

• 判断失败是否由元素变化导致
• 结合页面结构重新识别目标元素
• 根据历史录制信息和当前页面状态进行匹配
• 自动调整定位策略
• 尽可能恢复用例执行能力

这意味着，UI自动化测试正在从“人工维护脚本”，逐步走向“平台辅助修复”。

6. 实现效果与业务收益

这次分享还会结合平安人寿的实际落地经验，介绍UI自动化测试平台智能化升级后，在研发效能和测试质量方面带来的价值。

重点包括：

• 降低UI自动化用例创建门槛
• 提升自动化测试资产生成效率
• 减少脚本维护成本
• 提升用例执行稳定性
• 增强回归测试效率
• 推动测试工具平台从自动化向智能化演进

对于企业测试团队来说，这类实践的价值，不只是某一个工具能力的提升，更是测试工程体系的升级。

为什么这场分享值得关注？

UI自动化测试不是新话题，但在AI编码时代，它遇到了新问题，也迎来了新机会。

过去，我们关注的是：如何把人工测试动作自动化？

现在，我们更需要关注：如何让自动化测试具备智能感知、智能生成和智能修复能力？

蔡雪这次分享的价值，在于它不只是在概念层面讨论AI测试，而是基于平安人寿真实工程平台的建设经验，拆解UI自动化测试智能化升级的完整路径。

从可视化录制，到AI智能录制；从脚本生成，到Event DOM行为理解；从执行失败，到智能自愈；从工具提效，到研发质量体系升级。

这是一条非常适合企业测试团队参考的实践路线。

适合哪些人听？

本场分享尤其适合以下人群：

• 测试开发工程师
• 自动化测试工程师
• DevOps 工程师
• 研发效能平台负责人
• 测试架构师
• 质量工程负责人
• 正在探索 AI 测试落地的技术团队
• 关注 AI Agent 与研发工具融合的从业者

如果你所在团队正在推进UI自动化测试平台建设，或者正在思考如何把AI能力真正融入测试工程体系，这场分享会非常值得关注。

分享主题

AI 编码时代，UI 自动化测试智能化演进之路

分享嘉宾

蔡雪 中国平安人寿保险股份有限公司 DevOps 高级工程师

分享看点总结

• AI Coding 提效后，测试侧面临怎样的新挑战？
• 传统 UI 自动化录制平台的价值与瓶颈是什么？
• 大模型生成测试案例在企业落地中会遇到哪些问题？
• 如何基于 Event DOM 实现更智能的 UI 自动化录制？
• 自动化执行失败后，AI 智能自愈机制如何发挥作用？
• UI 自动化测试平台如何从“自动化工具”演进为“智能化工程能力”？
• AI Agent 时代，测试人员和测试平台将发生哪些变化？

结语

AI编码时代，研发效率正在被重新定义。

但真正的工程提效，不只是让代码写得更快，还要让测试验证、质量保障和持续交付同步升级。

UI自动化测试的智能化演进，正是AI进入研发工程体系后非常关键的一环。

这场来自平安人寿一线实践的分享，将提供一个重要参考：

当AI开始改变研发方式，测试工程也必须主动进化。