LambdaTest, công ty có trụ sở tại California, được biết đến với việc hỗ trợ các doanh nghiệp hàng hàng kiểm tra cách ứng dụng của họ hoạt động trên các nền tảng khác nhau, đang mở rộng sang lĩnh vực AI với việc ra mắt KaneAI, một trải nghiệm trợ lý ảo cho kiểm thử phần mềm và đảm bảo chất lượng đầu cuối.
Hiện có sẵn cho các đối tác được chọn dưới dạng phần mở rộng của nền tảng LambdaTest cốt lõi, KaneAI cho phép người dùng viết, thực thi, gỡ lỗi và phát triển các bài kiểm thử tự động chỉ bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Đây là một bản nâng cấp lớn từ công ty sáu năm tuổi, mở đường cho người dùng vượt qua quy trình mã hóa phức tạp và quy trình làm việc mã thấp khi soạn thảo và quản lý các bài kiểm tra.
“Các nhóm kỹ thuật và sản phẩm (của LambdaTest)… đã vượt qua ranh giới của những gì có thể có trong kỹ thuật chất lượng. Họ đảm bảo rằng mọi khía cạnh của KaneAI đều có thể đáp ứng các thách thức trong thế giới thực mà các nhóm kiểm thử phải đối hàng ngày. Hành trình này là về việc phát triển một trợ lý kiểm thử được hỗ trợ bởi AI và hình dung lại kiểm thử tự động có thể là gì.,” Asad Khan, đồng sáng lập kiêm CEO của công ty, cho biết trong một tuyên bố.
Những gì mong đợi từ KaneAI?
Kể từ khi thành lập vào năm 2017, LambdaTest đã tạo dựng được tên tuổi bằng cách cung cấp cho các nhóm đảm bảo chất lượng một đám mây thống nhất để kiểm thử đa trình duyệt. Điều này cho phép người dùng thiết lập các bài kiểm tra tự động hoặc thủ công để kiểm tra cách ứng dụng của họ hoạt động trên hàng nghìn cấu hình trình duyệt và hệ điều hành khác nhau, trên cả máy tính để bàn và thiết bị di động.
“Nền tảng dựa trên đám mây cho phép người dùng chạy thử nghiệm nhanh hơn tới 70% so với bất kỳ cơ sở hạ tầng nào khác và cho phép người dùng truy cập vào một tập hợp đa dạng các môi trường thử nghiệm mà không cần phải đầu tư vào phần cứng vật lý. Điều này không chỉ giảm đáng kể chi phí và tăng hiệu quả mà còn cung cấp khả năng mở rộng và hiệu suất cần thiết để chạy các quy trình đảm bảo chất lượng quy mô lớn,” Khan nói.
Kết quả là, các nhóm có thể tung ra các bản phát hành chất lượng cao, không có lỗi để bắt kịp chu kỳ phân phối đang phát triển nhanh chóng.
Tuy nhiên, khi việc áp dụng ngày càng tăng, LambdaTest nhận ra rằng việc cung cấp một nền tảng thống nhất để tự động hóa thử nghiệm trên các môi trường khác nhau có thể là chưa đủ.
Họ cũng cần làm cho nó dễ tiếp cận và dễ sử dụng hơn, vượt ra khỏi các phương pháp phức tạp là viết tập lệnh kiểm tra tùy chỉnh hoặc tích hợp các giải pháp mã thấp có đường cong học tập dốc và bắt đầu bị hỏng ở quy mô lớn.
Điều này dẫn đến công việc trên KaneAI, tận dụng AI tạo sinh để cho phép tự động hóa thử nghiệm đầu cuối, bao gồm tất cả các bước từ viết và thực thi thử nghiệm đến báo cáo và gỡ lỗi chúng với nỗ lực tối thiểu.
Với trợ lý ảo AI web, các nhóm QA có thể viết các bước kiểm tra cho một hành động toàn diện cụ thể bằng ngôn ngữ tự nhiên (chẳng hạn như tìm kiếm khách sạn ở một thành phố cụ thể trong khung thời gian nhất định). Khi các bước được chạy, các mô hình bên dưới của trợ lý ảo sẽ phân tích và thực thi chúng – từng bước một – trong trình duyệt đám mây mà người dùng có thể nhìn thấy.
Nếu nhiệm vụ quá phức tạp và người dùng đang gặp khó khăn trong việc diễn đạt bằng lời, họ thậm chí có thể sử dụng chế độ tương tác để thực hiện hành động trong cửa sổ trình duyệt, cho phép trợ lý ảo AI ghi lại và chuyển đổi nó thành bước văn bản.
Sau khi các bước được thực thi, toàn bộ trường hợp kiểm thử có thể được thêm vào trình quản lý kiểm thử của LambdaTest. Từ đó, người dùng có thể tạo mã kiểm tra được liên kết bằng ngôn ngữ và khuôn khổ ưa thích của họ và chạy nó trên đám mây HyperExecute của công ty, đám mây này sẽ nhóm và phân phối các bài kiểm tra một cách thông minh trên các môi trường khác nhau, điều phối việc thực thi kiểm thử dựa trên dữ liệu chạy trong quá khứ. KaneAI cũng liên kết với các công cụ của LambdaTest, cung cấp cho người dùng thông tin chi tiết về các bài kiểm tra tự động, bao gồm các báo cáo, siêu dữ liệu và các tính năng gỡ lỗi.
Bên dưới, KaneAI sử dụng các mô hình của OpenAI và các mô hình được đào tạo nội bộ bởi LambdaTest để mang đến trải nghiệm kiểm thử với trợ lý ảo.
“Chúng tôi đang tận dụng dữ liệu từ hàng tỷ bài kiểm tra được thực hiện trên nền tảng của mình để phát triển nền tảng với khả năng tạo bài kiểm tra đầu cuối liền mạch và các tính năng như tạo bài kiểm tra 2 chiều động với dịch mã từ mã sang hướng dẫn và từ hướng dẫn sang mã,” Khan nói thêm.
Vượt ra khỏi sự phức tạp của các công cụ khác nhau
Mặc dù có rất nhiều công cụ và tác nhân mã hóa được hỗ trợ bởi AI tạo sinh – bao gồm cả Devin của Cognition – có thể chạy các tác vụ dựa trên lệnh, Khan cho biết KaneAI khác biệt bằng cách đi sâu hơn và cho phép người dùng quản lý toàn bộ hành trình kiểm thử trên một nền tảng duy nhất.
“Một trong những lý do để xây dựng KaneAI là vì công cụ hiện tại trên thị trường không đủ khả năng để cung cấp trải nghiệm kiểm thử toàn diện. Ngay cả với khả năng tạo mã hiện tại của AI, việc kết hợp các khả năng đầu cuối cho quy trình kiểm thử liên tục như tích hợp CI/CD, tạo báo cáo, phân tích kiểm thử và gỡ lỗi liên quan đến việc sử dụng nhiều công cụ, điều này tạo thêm các lớp phức tạp,” ông lưu ý.
Điều đó nói rằng, CEO cũng chỉ ra rằng trợ lý ảo web này vẫn chưa có sẵn cho các doanh nghiệp trong hệ sinh thái LambdaTest. Công ty hiện đang thử nghiệm beta với một số khách hàng được chọn, người dùng quyền lực và các chuyên gia trong ngành và có kế hoạch mở rộng quyền truy cập cho người dùng trong danh sách chờ trong những tháng tới – với những cải tiến cần thiết.
“Có rất nhiều trường hợp sử dụng có thể được thực hiện bằng cách sử dụng nền tảng nhưng khả năng đầy đủ vẫn chưa được khám phá. Ví dụ: chúng tôi hiện đang thêm nhiều tích hợp vào nền tảng, điều này sẽ cho phép người dùng chạy thử nghiệm từ các nền tảng như Slack và Microsoft Teams,” Khan cho biết đồng thời nói thêm rằng dịch vụ dựa trên ngôn ngữ tự nhiên cũng sẽ giúp các bên liên quan trong doanh nghiệp dễ dàng hơn để trở thành một phần không thể thiếu trong quy trình kiểm thử.
Hiện tại, hơn 10.000 tổ chức, bao gồm những cái tên như Nvidia, Vimeo, Microsoft và Rubrik, sử dụng LambdaTest để chạy hàng triệu bài kiểm tra hàng ngày. Con số này là đáng kể, nhưng đó không phải là một hành trình dễ dàng cho công ty vì không gian này có nhiều người chơi khác, bao gồm BrowserStack và Sauce Labs được tài trợ nhiều cũng như Testsigma nguồn mở.