由中关村云计算产业联盟主办的“2025 云融技术创新引领论坛”，正是在这一产业背景下召开。论坛同期发布的《2025中国云生态典型应用案例集》，从基础设施到行业应用，系统呈现了中国云生态在关键技术领域的成熟实践。其中，AI测试首次以信创场景下的核心能力形态被重点呈现。
信创环境下，测试难度被持续放大
与通用IT环境相比，信创体系的复杂性具有鲜明特征。国产CPU、GPU、操作系统与中间件在不断演进过程中，版本差异显著、生态成熟度不一，导致软件在不同环境下的表现存在不确定性。
在实际落地中，传统测试方式面临多重挑战：
一是对环境依赖强，自动化脚本在不同国产平台上的稳定性不足；
二是适配成本高，测试人员需要投入大量时间进行重复验证；
三是缺乏智能分析能力，测试更多停留在“发现问题”，而非“理解问题”。
随着信创项目规模扩大，这些问题被进一步放大，测试效率逐渐成为制约国产化进程的重要因素。
AI Agent架构，为信创测试提供新路径
从《案例集》披露的信息看，Testin云测推出的 Testin XAgent智能测试系统，为信创测试提供了一种不同于传统工具的解决思路。其核心并不在于覆盖更多测试场景，而在于通过 AI Agent 架构，让测试系统具备环境理解与自主决策能力。
在测试设计阶段，系统基于大模型与RAG技术，结合企业私域知识库与历史缺陷数据，自动生成更贴近真实业务的测试需求点。这一能力在信创项目中尤为重要——面对大量新环境组合，AI可以快速完成测试覆盖设计，降低人工经验依赖。
在执行层面，Testin XAgent通过视觉识别方式完成跨平台操作，不再依赖底层代码结构，从而在国产操作系统与硬件环境中保持较高的稳定性。这种“所见即测”的方式，使系统在信创异构环境下具备更强的适应能力。
全栈适配能力，成为信创项目的关键支撑
案例显示，Testin XAgent支持在国产信创GPU及操作系统环境中稳定运行，可对从底层算力平台到上层应用系统进行全链路功能验证。这一能力，对于正处于集中迁移阶段的金融、能源、政务等行业具有现实意义。
在某大型股份制银行的实践中，Testin XAgent不仅支撑了复杂系统的功能验证，还通过AI生成测试案例的方式，实现测试流程自动化。数据显示，AI生成案例的采纳率接近60%，部分测试场景下效率提升 80%以上，同时发现了大量传统人工测试难以覆盖的缺陷路径。
这些结果表明，在信创环境中，AI测试不仅“可用”，而且具备规模化推广的现实基础。
从“兼容验证”到“智能保障”
中关村云计算产业联盟在案例集中指出，信创生态正从“能不能用”转向“好不好用”。Testin XAgent的入选，意味着测试体系正在从被动适配，走向主动保障。
随着AI技术持续演进，信创测试的角色也将发生转变——从单纯的兼容性验证工具，升级为保障系统稳定运行与持续演进的重要智能能力。在这一过程中，AI Agent所代表的自主决策与持续学习能力，或将成为信创软件质量体系的关键基础。
转自：砍柴网
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