2026年伊始，AI领域的信号已从趋势预测转向工程现实。马斯克与华尔街的共同判断，OpenAI与DeepSeek的连续动作，都指向一个明确方向：AI正从工具演变为能自主执行任务的系统主体。这一结构性变迁，将软件测试与质量保障推到了变革的最前沿，对传统的验证方法发起了根本性挑战。

本文是一位资深测试工程师对2026年初主流测试技术栈的梳理。核心观点认为，测试工程师正从“检查员”向“质量工程师”转变。技术层面，Playwright正成为Web自动化新宠，Appium 2.x结合云真机是移动端主流。接口测试强调契约测试（Pact），性能测试中k6快速崛起。AI作为辅助工具用于生成用例、分析缺陷，但无法替代核心测试设计。文章建议新人先掌握这些被验证的主流技术，并分阶段建立从工具使

大模型正从对话迈向行动，核心是工具调用（Function Calling）。开发者向模型注册工具函数后，模型能根据问题智能选择并调用，附上正确参数，并将执行结果转化为最终答案。相比ReAct提示工程，工具调用更聚焦于明确的函数接口，适合API调用等场景，开发相对简便。它标志着大模型从“认知”走向“行动”，成为解决实际问题的关键。

GLM-4.7的发布标志着大模型竞争进入工程化落地新阶段。其核心突破并非单纯参数增长，而是通过交织式思考等机制，显著提升了代码生成与多步任务执行（Agent）的稳定性和可交付性。智谱采用“先验证再上桌”的严谨数据筛选策略，并配套开源强化学习框架Slime，将模型训练打造成系统工程。这预示着未来竞争焦点将从“模型更聪明”转向“体系更可靠、更能干活”。

本文介绍了测吧公司自主研发的爱测智能测试平台，该平台专注于解决GitLab测试用例依赖人工执行的问题。平台核心能力包括：从需求文档自动生成用例、将自然语言用例交由AI智能体执行，以及支持无用例的探索性测试。通过复用现有GitLab用例并一键批量执行，平台能自动完成Web操作、截图及结果断言，将静态用例转化为可执行的工程资产，显著提升回归测试的效率和一致性。

在AI时代，有效提问是测试工程师的核心能力。直接输入模糊指令只会得到泛泛而谈的结果，而通过为AI设定明确身份、分步骤拆解任务、规定输出格式以及提供“种子”范例，测试人员可以引导AI生成深度覆盖业务场景、异常情况及安全风险的精准测试方案。掌握这些提示词技巧，能将AI从“工具”转变为高效产出高质量测试资产的协作伙伴。

谷歌Gemini Agents正重塑测试工作流，它能从需求文档自动生成用例与脚本，精准解决时间紧迫、路径复杂、回归耗资源三大痛点。文章建议测试工程师从小场景切入，掌握“测试语言”与AI对话，并将AI输出转化为团队资产。面对幻觉与安全等挑战，需建立验证机制。AI不会取代测试工程师，但能放大其业务理解与风险直觉等核心价值，助其聚焦更高维的质量体系建设。

谷歌Gemini Agents正重塑测试工作流，它能从需求文档自动生成用例与脚本，精准解决时间紧迫、路径复杂、回归耗资源三大痛点。文章建议测试工程师从小场景切入，掌握“测试语言”与AI对话，并将AI输出转化为团队资产。面对幻觉与安全等挑战，需建立验证机制。AI不会取代测试工程师，但能放大其业务理解与风险直觉等核心价值，助其聚焦更高维的质量体系建设。

本文深入解析Playwright MCP Server的三层架构：协议层负责AI指令通信，执行引擎操控浏览器，会话管理层维护状态。重点分享了性能优化方案，包括浏览器实例池化、并行执行和操作序列优化，并提供了确保系统稳定运行的错误处理、超时控制等最佳实践。

本文教你如何快速搭建一个能操作浏览器的AI助手：通过Dify和Chrome MCP结合，只需三步配置，即可实现自动填表、数据抓取和网页操控，无需编写代码，用自然语言就能指挥AI完成各类网页任务。