QA için En İyi 7 Yapay Zeka Test Ajanı

Yapay zeka ajanları gömülü yapay zeka test platformlarını değerlendirdik; çoğu pazarlama amaçlı abartılmış Selenium/Playwright implementations idi. Birkaçı test senaryoları yazma/bakımını veya görsel testleri yapabildi, ancak bu araçların bile dikkat çekici sınırlamaları var.

Bunlardan 7 platform seçtik ve bunları birincil odak alanlarına göre kategorize ettik. Değerlendirmemiz gerçek dünya uygulama hazır olma durumuna dayanmaktadır.

Uçtan uca test

Web & API testi

Mobil & UI etkileşimi

Yapay zeka test ajanı platformlarının özellikleri

• Otomatik iyileştirme: Uygulamalar değiştiğinde bozuk testleri otomatik olarak düzeltir (örn. düğme hareket eder, konumlandırıcı güncellenir).
  
• NLP ve kod yazmadan yazarlık: Derin programlama becerilerine ihtiyaç duymadan doğal dil veya kod yazmadan arayüzler kullanarak testleri oluşturma ve düzenleme.
  
• Görsel ve UI testi: Düzen ve tasarım sorunlarını yakalamak için ekran görüntüleri, piksel karşılaştırması veya görsel etkileşimler aracılığıyla kullanıcı arayüzünü kontrol etme.

Yapay zeka test platformlarının entegrasyonları

Yapay zeka test araçlarının sınırlamaları

• Kırılgan otomatik oluşturulan kod: Birçok yapay zeka aracı, nesne tanımlayıcılarını her adıma doğrudan gömerek kırılgan testler oluşturur, bu da hata ayıklamayı veya yeniden düzenlemeyi zorlaştırır.
  
• İhracat / taşınabilirlik eksikliği: Araçlar genellikle oluşturulan testleri bakımı yapılabilir kod olarak dışa aktarmaya izin vermez.
  
• Otomatik iyileştirme sınırlaması: Uygulamada, küçük UI ayarlamalarının ötesinde her şey için genellikle yanlıştır ve gerçek sistem değişikliklerini yönetemez.
  
• Mühendis direnci: Yetenekli QA mühendisleri genellikle bu araçlardan kaçınır, çünkü Playwright veya Cypress gibi açık kaynaklı çerçevelere kıyasla daha az esneklik sunarlar ve aktarılabilir kodlama becerileri oluşturmazlar.
  
• Açık kaynaklı alternatifler çekici olmaya devam ediyor: Birçok kullanıcı hala Playwright, Cypress ve Selenium'u üstüne katmanlanmış özel yapay zeka asistanlarıyla (örn. Cursor, Claude, GPT ajanları) öneriyor.

Virtuoso QA

Kurumsal ölçekli web ve mobil QA'ya odaklanan bulut tabanlı bir test otomasyon platformu. Kodlama olmadan testler oluşturmak için doğal dil programlamayı (NLP) kullanır.

Fonksiyonel UI testi, API testi ve görsel regresyon testini destekler; uçtan uca testleri otomatikleştirmek ve çalıştırmalarınızı planlamak için güçlü bir araçtır.

Gerçek dünya örneği: Salesforce için doğal dil yazarlığı

Demoda, doğal dilde bir Salesforce iş akışı nasıl oluşturulacağını görebilirsiniz.¹

Sınırlamalar:

• Genişletilebilirlik eksikliği: Virtuoso basit iş akışları için iyi çalışır, ancak senaryolar daha karmaşık hale geldikçe veya entegrasyonlara ihtiyaç duyulduğunda (örn. JavaScript özelleştirmeleri).
• Ürün kilidi: Tamamen bulut tabanlı bir platform olarak, Virtuoso'nun kullanılabilirliğine ve yol haritasına büyük ölçüde bağımlısınız.
• Veri gizliliği endişeleri: Test verileri ve uygulama akışları satıcının bulutunda işlenir.

UiPath Agentic Automation

UiPath'in RPA temeli üzerine inşa edilmiş kurumsal düzeyde otomasyon ve test platformu. İş uygulamaları (ERP, CRM, masaüstü ve web) arasında UI ve API test otomasyonuna odaklanır.

Kullanıcı gereksinimlerine göre testler üreten Autopilot'unu ve UI değişikliklerine göre runtime'da dinamik olarak testleri uyarlayan otomatik iyileştirme ajanını kullanır. Bu, testlerin test yürütme sırasında uygulama değişikliklerine otomatik olarak uyum sağlayabileceği anlamına gelir.

Gerçek dünya örneği: Kurumsal için UiPath E2E ajanlı testi

Bu örnek, Autopilot'un tüm QA iş akışını nasıl desteklediğini gösterir.² İşte bazı iş akışı örnekleri:

Test verisi üretimi: Autopilot'un çeşitli senaryolarda kullanılmak üzere rastgele veya sahte değerler yerine gerçekçi, yapılandırılmış girdi verileri (örn. ülkeler, IBAN'lar) oluşturup oluşturamayacağını doğrular.

API otomasyonu: Autopilot'un bir API testinin doğal dil açıklamasını nasıl alıp yürütülebilir test kodu oluşturduğunu, isteği çalıştırdığını ve yanıtı kontrol ettiğini gösterir.

Yürütmeleri takip etme: Test setlerinin (örneğin UiBank Smoke Test Set) nasıl yürütüldüğünü, sürelerini, durumlarını ve sonuçlarını izler.

Regresyon raporu oluşturma: Zaman içinde test sonuçlarındaki kalıpları analiz eder, daha akıllı bakım ve önceliklendirme için başarısızlıkları, önem seviyelerini ve tekrarlayan sorunları özetler.

Sınırlamalar:

• Karmaşık UI'lar: UI standart olmayan bir şekilde değişirse (örn. özel kontroller, UiPath'in deposuna iyi eşlenmeyen dinamik içerik), testler hala kırılabilir ve manuel müdahale gerektirebilir.
  
• Hata ayıklamada aşırı yük: Bir test otomatik iyileştirmeden sonra başarısız olduğunda, neden farklı bir öğenin seçildiği belirsiz olabilir.
  
• Öğrenme eğrisi: Düşük kodlu yazarlığı desteklese de, Autopilot, Test Manager ve entegrasyonlar gibi yetenekleri kullanmak uzmanlık gerektirir.
  

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

mabl

Web ve API testi için inşa edilmiş bulut tabanlı bir test otomasyon platformu.

Kullanıcı akışlarından veya doğal dilden düşük kodlu yazarlık ve yapay zeka destekli test üretimi sağlar. UI/API değişikliklerine aktif olarak uyum sağladığı için temel asistanlardan (Firebase gibi) daha güçlüdür.

mabl'ın ana özelliği, küçük UI ayarlamaları için bakımı azaltan otomatik iyileştirmedir.

mabl bir adımı otomatik olarak iyileştirdiğinde, yeni UI nesnesinin beklenen öğe için iyi bir eşleşme olup olmadığını değerlendirir. Aşağıdaki Bul Özeti sekmesi eşleşme puanını gösterir.

Puan çok düşükse, adım yanlış öğeye bağlanmak yerine başarısız olur, yanlış pozitifleri önler; ancak küçük kozmetik değişikliklerin ötesinde, gerçek sistem veya iş akışı güncellemelerini hata ayıklamak için genellikle gerekir.

Otomatik iyileştirme Bul Özeti sekmesi³

Regresyon testlerini hızlandırmak ve kırılgan testleri azaltmak isteyen çevik web ve API ekipleri için iyi bir uyum. Kurallara dayalı araçlardan daha ajanlıdır ancak UiPath veya Virtuoso kadar kurumsal odaklı değildir.

Gerçek dünya uygulama örnekleri:

Web tarayıcılarını kontrol etme: mabl, web uygulamalarıyla etkileşime girer, tıklamalar ve gezinmeler gerçekleştirir.

mabl web tarayıcısını kontrol ediyor⁴

Mobil uygulamalarla etkileşim: mabl, mobil uygulamalarla etkileşime girer, dokunmalar, kaydırmalar ve kaydırmalar gerçekleştirir.

mabl mobil uygulamalarla etkileşime giriyor⁵

Sınırlamalar:

• Sınırlı mobil test: Web + API odaklıdır; yerel mobil uygulamaları kapsamaz.
  
• Döngüde insan gerektirir: Yapay zeka kendi kendine iyileşmeye yardımcı olur, ancak testlerin hala kurulumu ve gözetimi gerekir.
  
• Kurumsal ağırlıklı değil: UiPath veya Virtuoso'ya kıyasla ERP/CRM uygulamaları (örn. SAP, Salesforce) için özelleştirilmiş destekten yoksundur.

Testsigma

Web, mobil, API ve masaüstü uygulamaları için bulut tabanlı, yapay zeka destekli bir test otomasyon platformu.

Selenium ve Appium üzerine inşa edilmiş kod yazmadan test oluşturma sağlar. Testi teknik olmayan ekip üyelerine erişilebilir kılmaya ve çevik ekiplerde benimsenmeyi hızlandırmaya odaklanır.

Ayrıca mabl'ın yaptığı gibi bir otomatik iyileştirme özelliği sunar. UI değişikliklerini algılar ve test scriptlerini otomatik olarak günceller.

Gerçek dünya örneği: Görsel UI testi

Burada, test senaryolarının nasıl ayarlandığını görebilirsiniz:

Yürütmeden sonra, Testsigma iki UI'nin anlık görüntü karşılaştırmasını oluşturur. Eksik öğeler veya stil değişiklikleri gibi farklar kırmızıyla vurgulanır.

Testsigma ile görsel UI testi⁶

Sınırlamalar:

• Konumlandırıcı güvenilirliği: Otomatik konumlandırıcılar genellikle başarısız olur, manuel düzeltmeler gerektirir.
  
• Karmaşık iş akışları: Kurumsal uygulamalarda (SAP, Salesforce, veri yoğun akışlar) zorlanır.
  
• Özelleştirme sınırları: Cypress veya Playwright gibi açık kaynaklı çerçevelere göre daha az esnektir.

BlinqIO

Yapay zeka kullanarak uçtan uca Playwright testleri oluşturan, çalıştıran ve bakımını yapan bir test otomasyon platformu. Ekiplerin doğal dil gereksinimlerinden, senaryolardan veya kaydedilmiş kullanıcı akışlarından testler oluşturmasını sağlar.

Oluşturulan testleri Git depolarında saklar, böylece ekipler tam kod sahipliğini korur.

Ayrıca kendi kendine bakım ve otomatik iyileştirme sunar: UI veya iş akışlarının ne zaman değiştiğini algılar ve mevcut testleri güncellemelere uyacak şekilde uyarlar.

Gerçek dünya örneği: Bir Salesforce projesi için test oluşturma

Kaynak: BlinqIO⁷

Diğer gerçek dünya örnekleri:

• Senaryo Otomasyonu: Bank of America⁸
• Testleri otomatikleştir ve Git'e gönder⁹

Sınırlamalar:

• Kurulum & ayar çabası: Platformu uygulamanızla hizalamak (örn. akışları eşleştirme, test verilerini yönetme, pipeline'ları entegre etme) tekniktir.
• Sınırlı görsel test: Hata ayıklama için ekran görüntüleri sağlar ancak tam görsel regresyon yeteneklerinden yoksundur.
• Erken aşama ürün olgunluğu: mabl veya Testsigma gibi yerleşik araçlara kıyasla.

Firebase App Testing Agent

Firebase App Testing Agent, mobil uygulama ekipleri için Android/iOS uygulamalarında UI testlerini otomatikleştirmek için bir Google Firebase özelliğidir.

Doğal dil ajanı kullanır: test hedeflerini yazarınız (örn. “geçerli kimlik bilgileriyle giriş doğrulama”) ve ajan bunları UI eylemlerine çevirir. Testleri Firebase Test Lab cihazlarında veya simülatörlerinde çalıştırır.

Uygulama değiştiğinde kendi kendine iyileştirmeyi desteklemez (testler manuel olarak yeniden oluşturulmalıdır).

Gerçek dünya örneği: Bir seyahat uygulamasını test etme

Firebase App Testing Agent ile test hedeflerini doğal dilde yazabilirsiniz.

Aşağıdaki gibi hedefler belirleyebilirsiniz:

1. “Yunanistan'a bir rüya gezisi kullanarak bir arama başlatın.”
2. “İlk sonucu açın.”

Gemini tarafından güçlendirilen ajan, ardından bu testi farklı yerel ayarlar ve yönelimlere sahip cihazlarda çalıştırır. Yürütmeden sonra, testin başarılı olup olmadığını veya başarısız olduğunu, ekran görüntüleri ve adım adım bir analiz ile birlikte görürsünüz.

Gözlemler:

App Testing Agent, arama sorgularını girme, formları gönderme ve sonuçları açma gibi akışları otomatik olarak yönetebilir, ancak kusursuz değildir.

Testçiler, güvenilirliği sağlamak için ipuçları eklemek (örn. gönder düğmesinin görünür olması için ekran klavyesini gizleme) veya testleri daha küçük adımlara bölmek isteyebilir.

Sınırlamalar:

• mabl, Testsigma veya UiPath gibi araçlara kıyasla öngörücü/öğrenen davranıştan yoksundur.
• Kendi kendine iyileştirme yok: UI değişirse, testler yeniden yazılmalıdır.
• Görsel regresyon yok: Piksel/görüntü seviyesinde UI doğrulamasından yoksundur.
• Sınırlı ekosistem: Sadece Firebase/Google yığını içinde en iyi şekilde çalışır.
• Kurumsal düzeyde değil: Firebase dışındaki birkaç entegrasyon; proje/test yönetim araçları veya çapraz platform uygulamaları için sınırlı destek.

AskUI

AskUI, uygulamalarla etkileşime giren bir Görüntü Ajanı kullanır. UI öğelerini görsel olarak tanımlamak ve tıklamak için piksel seviyesinde otomasyon kullanır, sadece kodla değil. Bu, kod tabanlı seçicilere (genellikle geliştiriciler uygulamanın düzenini veya altta yatan kodunu değiştirdiğinde kırılan) bağımlılığı azaltır ve testleri platformlar arasında daha dayanıklı hale getirir.

AskUI, formlar, takvimler ve medya etkileşimlerinin yaygın olduğu mobil UI otomasyonu için etkilidir, bu da testleri uygulama güncellemeleri arasında daha az kırılgan hale getirir.

Platformlar arasında çalışır (Windows, macOS, Linux, Android, iOS, Web).

Test adımlarını doğal dilde tanımlamanızı sağlar, örneğin, “Giriş düğmesine tıkla” veya “Yeşil başarı afişinin göründüğünü doğrula” gibi test adımları yazabilirsiniz.

Gerçek dünya örneği: AskUI ile Flutter Mobil Uygulama testini otomatikleştirme

AskUI demosu eylemde¹⁰

Flutter ile oluşturulan demo Android uygulaması. Metin girdisini işlemek için ADBKeyboard kullanır; AskUI UiController üzerinden bağlandı

Burada, AskUI aşağıdaki test akışlarını otomatikleştirdi:

• Metin alanlarını doldur (kullanıcı adı, e-posta, adres).
  
• Formu gönder ve onay kutuları/anahatlarla etkileşime gir.
  
• Tarih seçiciden tarihler seç.
  
• Kamerayı tetikle ve bir fotoğraf çek.

Sınırlamalar:

• Sınırlı kendi kendine iyileştirme: Ajan görsel eşleşmeye güvenir, bu nedenle UI yeniden tasarımları hala test kırılmalarına neden olabilir.
  
• Daha az entegrasyon: mabl veya Testsigma gibi araçlara kıyasla.

SSS'ler

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{QA için En İyi 7 Yapay Zeka Test Ajanı}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/test-agent}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 7 Haziran 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Virtuoso Solutions: Testing Salesforce - NLP Best Practices - YouTube

2.

UiPath Autopilot™: agentic testing for the enterprise, from start to finish - YouTube

3.

mabl Unveils Next-generation Agentic Testing Platform for the AI Development Era

Cision PR Newswire

4.

How auto-heal works – mabl help

5.

Agentic AI Testing for Software Development Teams | mabl

Mabl

6.

Agentic AI Testing for Software Development Teams | mabl

Mabl

7.

What is Visual Testing | Visual Testing with Testsigma - YouTube

8.

Automate Tests and Push to Git: Full Workflow with Playwright & VS Code - YouTube

9.

BlinqIO AI Scenario Automation - Bank of America - YouTube

10.

Automate Tests and Push to Git: Full Workflow with Playwright & VS Code - YouTube

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder