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無需指令碼即可運作的自動化測試案例建立
Keysight Eggplant 的 AI 測試案例產生功能可根據您的應用程式模型建立並執行測試案例，讓您無需編寫或維護任何指令碼即可獲得完整的涵蓋範圍。
團隊透過 Keysight Eggplant 測試所實現的實際成果
測試執行速度提升 93%
將測試週期從 3 週縮短至最短 1 天
節省 3,730 個測試日
透過自動化迴歸測試節省超過 90 萬美元
測試時數減少 92%
讓團隊專注於創新，而非手動測試
手動編寫測試案例是無人解決的瓶頸
手動測試案例建立 |
透過 Keysight Eggplant 進行 AI 測試案例生成 |
| ❌ 測試案例建立所需時間比測試功能更長 | ✅ 在數分鐘內從您的應用程式模型生成自動化測試案例 |
| ❌ 只要 UI 一變動，指令碼就會中斷 | ✅ 只需更新模型一次。測試案例會自動重建 |
| ❌ 測試涵蓋範圍止於您的想像力 |
✅ AI 涵蓋所有有意義的路徑，甚至包括您從未考慮過的路徑 |
| ❌ 每次發佈週期前，迴歸測試都會耗費數週時間 | ✅ Fujifilm 將 3 週的迴歸測試縮短至 1 天 |
| ❌ 更高的覆蓋率意味著更多手動工作 | ✅ 單一模型可擴展測試覆蓋率，讓您能專注於更有價值的任務 |
申請示範
20 分鐘。 就這樣。
帶一個真實的測試情境，我們將向您展示 AI 測試案例生成如何在您的工作流程中運作。
在 2025 年 Gartner® Magic Quadrant™ AI 增強型軟體測試工具報告中被評為領導者
Keysight 在 2025 年 Gartner® Magic Quadrant™ AI 增強型軟體測試工具報告中被評為領導者，這反映了 Gartner 對供應商在願景完整性 (Completeness of Vision) 和執行能力 (Ability to Execute) 方面的評估。
從單一旅程到可擴展的覆蓋率
步驟 1. 建立旅程模型
定義工作流程、關鍵狀態，以及重要的變數，例如使用者角色、業務規則、資料條件和環境差異。
步驟 2. 從模型產生路徑
ML 演算法和 AI 會自動推導出可執行的路徑，以涵蓋比手動編寫腳本更有意義的旅程組合。
步驟 3. 在真實環境中執行
可在桌上型電腦、網路、行動裝置、Citrix/VDI，以及其他受限的設定中執行。
步驟 4. 檢閱涵蓋範圍和執行證據
檢閱模型涵蓋範圍、已執行路徑、通過/失敗結果、螢幕截圖、記錄和執行證據，以了解測試了哪些項目以及哪些項目失敗。
步驟 5. 隨著工作流程的演進更新模型
隨著應用程式的變更，更新模型並重複使用資產，無需重新建構大型指令碼套件。
客戶心聲
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「...我們成功地減少了整個測試流程的工時，與傳統手動測試所需的工時相比，減少了 92%。」
東 真緒 女士，FUJIFILM 軟體公司研究員