1.智能化试验概要
1.1 什么是智能化试验
试验智能化就是充分运用市场已近的或另行合作开发的试验工具，全部或部分代替纯手工试验、顺利完成纯手工试验难以顺利完成的试验各项任务，以及相关的试验数据的历史记录和试验报告的聚合等。
相对于纯手工试验来说，试验智能化一般来说具备速度慢、继续执行工作生产成本低、继续执行过程受外间因素阻碍小、试验结果精确等缺点，缺点是后期资金投入非常大，因此在选用试验智能化以后应搞好适当的评估结果工作。
智能化试验的目地是通过手动继续执行测试JAVA，使试验人员在更短的时间内能够更慢地顺利完成更多的应用软件试验，并提供以更高的振幅继续执行试验的潜能，进而有效率减少试验生产成本、提高试验工作效率。
1.2 智能化试验的大前提
试验人员的程式结构设计潜能；
宠信试验JAVA的结构设计；
人机交互介面的晚期注销；
试验JAVA合作开发的资金投入；
试验人员对试验工具的熟练度。
1.3 智能化试验的竞争优势
对新版继续执行重回试验：对于产品型的应用软件，每正式发布两个捷伊版，其中绝大部分机能和介面都和上两个版相近或完全相同，该些机能特别适合于智能化试验，进而能让试验达到试验每一特点的目地。
更多更频密的试验：在重回试验阶段，如果是每晚 / 每 2天都要正式发布两个版供试验人员试验，两个控制系统的机能Kendujhar几百个数百个，纯手工试验将是十分的费时和繁杂，而且十分的乏味，这样必定会使试验工作效率低落。健全的智能化试验能代替试验人员的纯手工试验。
连续性和徐立全：由于每晚智能化试验运行的JAVA是完全相同的，因此每晚继续执行的试验具备连续性，人是很难做到的。由于智能化试验的连续性，很容易发现被测应用软件的任何改变。
1.4 智能化试验的局限
智能化试验的目地在于确认旧有的机能有没有受新改动的影响，而纯手工试验的目地在于发现新缺陷：事实证明新缺陷越多，智能化试验失败的几率就越大。发现更多的新缺陷应该是纯手工试验的主要目地。
技术问题、组织问题、JAVA维护：智能化试验的推行，有很多阻力，比如组织是否重视，是否成立这样的试验团队，是否有这样的技术水平，对于测试JAVA的维护工作量也挺大的，是否值得维护等等问题都必须考虑。
2.智能化试验框架及工具的优先选择
2.1 非主流智能化试验框架及工具介绍
目前市面上非主流的智能化试验框架或工具如下：
1.通用智能化试验框架：
Robot Framework（支持Python、Java、C语言，开源）
Cucumber（支持Java、Ruby、JavaScript语言，开源）
2.机能智能化试验工具：
WinRunner（无语言要求，应用软件太古老）
QTP（使用VB语言，付费）
Rational Function Tester（支持Java、VB、C#语言，付费）
3.Web智能化工具：
QTP（使用VB语言，付费）
Selenium（支持Java、Python、Ruby、PHP、C#、JavaScript等语言，开源）
Watir（使用Ruby语言，开源）
4.性能试验工具：
LoadRunner（使用C语言，付费）
Jmeter（使用Java语言，开源）
5.Web安全试验工具：
Appscan（无语言要求，付费，但有破解版）
Wapiti（使用Python语言，开源）
6.App智能化试验工具：
Appium（支持Java、Python、Ruby、PHP、C#、JavaScript等语言，开源，支持IOS和Android）
Instruments（使用Java语言，开源，只支持IOS）
Monkey Runner（使用Python语言，开源，只支持Android）
7.白盒试验工具（只考虑Java的）：
Jtest（付费）
Junit（开源，社区活跃，技术支持丰富）
TestNG（开源，基于Junit但添加了更强大的机能，比Junit灵活）
2.2 智能化试验框架及工具的分析与优先选择
1.从公司产品架构角度：公司产品主要是B/S架构，以及APP端（IOS+Android），因此要排除针对C/S架构的工具
2.从工具机能和学习生产成本角度，最好优先选择机能更强大，上手更慢的工具
3.从技术栈角度，最好优先选择支持Java和Python的工具（我们公司）
4.从生产成本角度，最好优先选择开源的免费工具
5.从市场占有率角度，优先选择最流行的工具
6.从资料以及技术支持角度，最好优先选择社区活跃，官网文档以及工具版更新及时的工具
7.最好能和Jenkins结合，进行持续集成
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