自动化测试的下一个十年：从工具到治理基础设施（AI 时代自动化测试的结构性升级）

基于Java的自动化测试工具（MCP模式）

AI 正在彻底改变软件的构建方式。

• 需求由 AI 生成。
• 架构由 AI 设计。
• 代码由 AI 编写。

但系统真正出问题的地方，不在生成阶段。

而在发布阶段。

当 AI 提升开发速度的同时，也在放大系统性风险。

问题已经不再是：

开发有多快？

而是：

谁来控制发布的确定性？

从“测试工具”到“发布基础设施”

大多数自动化测试工具关注：

• 更快生成脚本

• UI 录制

• 提升开发效率

MARS 不是效率工具。

MARS 是发布保障基础设施层。

它位于 AI 生成代码与生产部署之间。

它决定：

• 发布是否可执行

• 是否具备确定性

• 是否可审计

• 是否符合治理要求

这不是测试优化。

这是发布控制。

Demo：基础设施能力的证明

在 VS Code / Cursor 中的 Demo 展示了：

通过 Chat AI，可实现：

• 查询进程

• 绑定 Java 企业级应用

• 动态加亮对象

• 录制结构化验证步骤

• 确定性回放

更重要的是：

该能力可以被：

• 开发阶段触发

• CI/CD 自动触发

• AI Agent 调用

• UAT 流程调用

这意味着：

MARS 不是开发内部工具， 而是发布链路中的控制层。

基础设施的四个特征

1️⃣ 嵌入 CI/CD

MARS 可作为 CI Gate。

验证失败，发布自动阻断。

发布从“人工审批”升级为“系统控制”。

2️⃣ 金融级审计能力

基于多年服务银行系统的经验：

MARS 可生成：

• 监管级报告

• 可复现日志

• 审计证据链

在强监管行业，这是必需能力。

3️⃣ 跨技术栈控制能力

逐步覆盖：

• Web（Angular、React、Vue）

• .NET（Framework、WPF、Core）

• Linux 环境

• Qt / C++

• 混合企业架构

目标不是覆盖更多技术。

目标是跨架构发布治理。

4️⃣ AI 原生集成能力

MARS 可：

• 通过 Chat 触发

• 被 AI Agent 调用

• 支持非开发人员参与 UAT

• 融入自动化企业流程

AI 时代，验证必须也是 AI 原生的。

企业版：治理能力

企业版将提供：

• 发布门禁控制

• 多环境调度

• 角色与权限治理

• 审计级报告定制

• 企业级 CI/CD 集成

这不是功能升级。

这是治理能力。

战略定位

AI 提升生成速度。

MARS 保证发布可靠性。

当开发走向 AI 驱动， 发布保障必须成为基础设施。

AI时代的窗口期很短，我开放战略投资与合作。

如果你相信：

软件不仅要“生成得快”， 更要“发布得稳”，欢迎交流。