译者 | 核子可乐
审校 | 重楼
OpenAI发布全新AI智能体Operator，本文带你一探如何用它简化软件测试、减少工作量并提高准确性。
测试是项既关键、又相当繁杂的过程。保障每项功能、每个流程和每种极端情况都能按预期运作往往要占用大量时间和人力。而手动测试虽然更全面，但却极易出现人为错误并影响效率。OpenAI最近发布一款先进AI智能体，有望为传统软件测试方法带来新的可能性。
Operator是什么？
Openrator是一款由AI驱动的智能体，旨在以拟人方式与数字系统进行交互。与需要明确编写脚本及预定义规划的传统自动化工具不同，Operator利用自然语言处理（NLP）与机器学习技术来理解指令、动态执行操作。作为一位虚拟助手，它能实现应用程序导航、任务执行乃至问题解答，且全程无需大量编码知识。
Operator的主要功能包括：
- 自然语言理解。可使用简单英语提供说明，例如“使用测试凭证登录应用”或“验证支付网关是否正确重新定向”。
- 动态适应性。Operator可适应UI元素，因此较静态脚本更具弹性。
- 任务自动化。从填写表格到模拟多步用户操作流程，Operator可轻松处理重复性任务。
- 错误检测。Operator可在执行过程中识别异常，并标记出来以供审查。
因此，Operator特别适合端到端测试场景的自动化转换，带来出色的灵活性与适应性。
手动测试为何仍占主导，又面临哪些挑战
尽管自动化测试框架取得长足进步，但多数组织仍高度依赖手动测试，原因如下：
- 工作流程复杂。某些应用的用户路径过于复杂，静态脚本难以覆盖。
- 频繁更新。敏捷开发周期意味着频繁更新，因此预编写的脚本往往快速过时。
- 极端情况。识别并测试罕见并影响重大的极端情况往往高度依赖直觉，而脚本测试难以覆盖。
然而，手动测试也有自己的挑战：
- 过于耗时。重复性任务会浪费宝贵时间，影响最重要的创新探索。
- 人为错误。即使是经验丰富的测试者也会因疲劳或疏忽而遗漏细微错误。
- 可扩展问题。随着项目规模扩大，手动测试将难以覆盖。
这正是Operator的意义所在——它能自动将准确性与类人交互的灵活性相结合，高效解决现实痛点。
使用Operator缩短手动测试时间
下面我们通过实际案例，介绍Operator如何简化测试流程并节约时间。假设需要开发一套具有以下核心功能的电商平台：
- 用户注册和登录
- 产品搜索和过滤
- 将商品添加至购物车
- 结账流程，包括付款集成
每个步骤都涉及多项子任务、验证环节及可能的错误情况。
下面来看Operator如何实现自动化测试。
场景一：测试用户注册和登录
传统方法
手动测试需要：
- 使用不同数据集（有效邮件、无效格式、重复条目）反复创建新账户
- 测试密码强度
- 尝试使用正确/不正确凭证进行登录
- 检查邮件验证链接
此过程每轮测试往往需要1到2小时，具体视覆盖范围而定。
使用Operator:
可直接使用自然语言指示Operator：
提示词
创建五个拥有有效资料的新账户，其中一个账户的邮件格式无效，另一账户的密码强度较低。之后，尝试使用每组凭证登录并验证错误消息。
Operator可以：
- 自动生成测试数据
- 在所有指定场景中尝试注册
- 使用各凭证组合登录
- 根据预期验证响应结果
以往需要几小时的工作现在只需要几分钟，确保团队成员集中精力处理更具价值回报的任务。
场景二：测试产品搜索和过滤
传统方法
测试者使用多种关键字、过滤条件（价格范围、类别等）及排序选项手动搜索产品，须注意确保结果符合预期并处理不匹配的情况。
使用Operator
只需使用简单命令：
提示词
搜索“笔记本电脑”并应用过滤条件：价格在100到1000美元之间，品牌=“苹果”，按相关性排序。使用不存在的产品名称（如「独角兽牌笔记本电脑」）重复此操作。
Operator将：
- 系统执行搜索并应用过滤条件
- 将实际结果与预期输出进行比较
- 标记差异，如不正确的过滤条件或缺失条目
场景三：端到端结账流程
传统方法
手动将商品添加至购物车，输入配送详情、选择付款方式并验证确认页面，整个流程极其繁琐。若流程发生变化，则需从头开始重新测试。
使用Operator
使用简单指令：
提示词
将三款随机产品添加至购物车，继续结账，输入虚拟配送信息，选择PayPal作为付款方式，而后确认订单。
Operator将：
- 自动化整个结账流程
- 处理付款成功和失败两类情况
- 确保正确显示错误消息，准确反映交易结果
不只是节约时间
除了缩短测试时间，Operator还能显著增强整个测试过程：
- 提高准确性。Operator消除了重复任务带来的人为错误，提供更可靠的结果。
- 增强协作。由于Operator使用自然语言，因此非技术人员也可轻松参与测试设计。
- 成本效益。自动化的常规测试减少了对大型QA团队的依赖，有效降低运营成本。
- 关注创新。从手动任务中解放出来后，测试人员可将更多关注投入到探索性测试与创造性方案当中。
潜在局限性与注意事项
虽然Operator应用前景广阔，但其局限性同样不容忽视：
- 学习曲线。团队必须学会为AI有效表达测试要求。
- 复杂的UI交互。高度动态的界面（例如游戏、AR应用等）可能仍需人工干预。
- 道德监督。过度依赖AI可能导致盲从，请注意人工审查对于关键系统仍至关重要。
但从长远来看，Operator的效率优势与可靠性提升仍足以抵消这些弊端。
总结
随着软件复杂性的持续提升，行业对于更智能、更快速、更具适应性的测试方案的需求也在增加。Operator代表着测试范式的转变，弥合了人类专业知识与机器效率之间的鸿沟。
借助Operator，开发团队将可显著缩短手动测试时长、扩大测试覆盖范围，以更快的速度交付高质量产品。
原文标题：Exploring Operator, OpenAI’s New AI Agent，作者：Kailash Pathak
