在游戏产业高速迭代的今天，质量保障体系面临着核心矛盾：一方面，敏捷开发要求测试流程能快速响应、无缝集成；另一方面，传统的自动化测试因其固有的脆弱性（如对UI元素变化的极度敏感），导致维护成本高昂，反而在关键时刻成为迭代的瓶颈。这一困境，揭示了基于脚本的自动化测试已触及其能力天花板。

然而，一场静默的革命正在发生。在WeTest与徐汇游戏服务产业中心合办的一场以“游戏AI技术提效”为主题的前沿技术研讨中，腾讯专家展示了基于LLM的智能体如何为游戏测试注入“认知智能”，从而重新定义自动化测试的边界与价值。

（专场分享会现场）

传统自动化的天花板

传统的自动化测试，本质上是“录制-回放”或基于脚本的精确执行。它高度依赖预设的UI元素定位（如坐标、ID）。一旦游戏更新导致界面变化，自动化脚本便大规模报错，维护成本极高。这导致了自动化测试的悖论：本应为快速迭代保驾护航，却因自身的不灵活和脆弱性，在迭代最快的项目中反而难以落地。

破局关键：从“机械执行”到“自主智能”

LLM的引入，标志着测试从“自动化”向“智能化”的跃迁。核心在于，测试主体不再是一段脆弱的脚本，而是一个具备感知、决策、执行能力的AI智能体。

1. 智能感知

让AI “看懂” 屏幕传统方式依赖OCR识别文字或图像匹配，而LLM驱动的多模态模型可以直接理解屏幕上的视觉元素和语义信息。它能理解“那个红色的关闭按钮”、“领取成功的提示弹窗”，而不需要为每个元素编写特定的定位代码。

2. 自然语言驱动

测试用例即需求描述最大的变革之一，是测试用例的编写方式。测试人员不再需要编写代码，而是用自然语言描述测试场景。

智能体能够理解你的意图，并自主规划操作步骤（点击商城 -> 找到领取按钮 -> 点击确认），这极大地降低了使用门槛。

3. 智能验证

从“断言存在”到“断言语义”在验证环节，传统方式需要用代码断言某个特定元素是否存在。而AI智能体可以进行基于理解的验证。任务：验证是否成功领取星球币。

AI的思考过程：“截图显示有‘奖励发放’弹窗，内容明确包含‘星球币x100’，说明已成功领取，测试通过。”这种验证方式更接近人类测试员的思维，容错性和适应性更强。

（代码版自动化vs智能化自动化）

为什么说它是“新范式”？

这套由LLM驱动的方案，带来了几个颠覆性的优势，将重新定义未来测试工程师的核心价值。

1. 零侵入与高容错：无需在游戏代码中植入任何钩子，对UI变化的适应性极强。即使按钮位置、颜色改变，AI也能通过语义理解找到它。

2. 智能处理不确定性：游戏过程中突然出现的弹窗、网络延迟等，不再是自动化流程的“终结者”。AI可以识别这些意外情况并处理（如关闭弹窗），继续执行主任务。

3. 跨平台一致性：一套自然语言用例，可适配不同分辨率、不同系统的设备，减少了大量的适配工作。

活动现场演示了AI智能体完成复杂任务【在小红书搜索“上海CityWalk”文章并点赞】的过程，AI流畅地完成了打开App、进入搜索页、输入关键词、浏览结果、点赞等一系列操作，全程无需任何脚本干预。

（任务执行过程的部分截图）

这不仅仅是测试效率的提升，更是对测试人员角色的重新定义。未来，测试工程师的核心价值将不再是编写和维护脚本，而是设计更刁钻的测试场景、定义更复杂的验收标准，并驾驭AI测试员去执行。他们将从事更具创造性的质量保障工作。

目前，腾讯WeTest平台已开放AI自动化等AI服务的试用。对于深受测试效率之苦的团队而言，现在正是了解和评估这一技术，为未来竞争力布局的关键时刻。获取完整分享材料、或申请试用请联系您的对接商务，或发送邮件至【wetest@tencent.com】联系我们。