使用生成式 AI（GenAI）重新定義軟體測試
如今，大家對高品質應用程式的期待比以往任何時候都高。隨著敏捷方法和 CI/CD（持續整合與交付）的普及，軟體更新的速度也大幅提升——從以前的幾週、幾個月一次，到現在企業每天、甚至一天好幾次就能部署新版本。這樣的節奏，對 QA 團隊來說壓力可想而知：要確保每次更新都可靠，卻又不能拖慢整個開發流程。 問題是，傳統的測試自動化和 QA 流程大多倚賴僵硬的、程式碼驅動的框架。這些框架需要大量的腳本來詳細描述測試怎麼跑，但應用程式一有變動，這些腳本就得跟著改，導致維護成本居高不下。更糟的是，開發人員常常花更多時間在「修測試」而不是「改進產品」。久而久之，這種僵化變成了瓶頸，在快速迭代的敏捷環境裡尤其明顯。 而當錯誤溜進正式環境時，代價可不小：收入損失、用戶信任受損、營運成本上升……這些都凸顯了為什麼我們迫切需要更聰明、更靈活的品質保證方法，來跟上這個高速演進的軟體時代。 生成式 AI （GenAI）如何強化 QA 生成式 AI 正在徹底改變測試的遊戲規則。以往開發人員得辛苦寫下每個測試步驟，如今只要用簡單易懂的語言，描述應用程式「應該怎麼做」——也就是測試的意圖，AI 就能自動把這些意圖轉換成可執行的測試，並且在核心功能不變的前提下，隨著應用程式的變動自動調整。這樣一來，測試不再只是冷冰冰的腳本，而是能真正貼合業務目標與使用者需求的「智慧測試」。 這種方法讓測試流程變得更簡單、更聰明： 這不只是工具的升級，而是一種測試思維的轉變，讓 QA 從追著改腳本，變成主動掌握品質的關鍵角色。 AI 如何強化契約測試 API 已經成了現代數位生態系的核心命脈，不僅推動創新，還為企業打開了全新的收入大門。最新的產業數據顯示：93% 的組織已經把 API 納入日常工作流程，其中有 68% 更是直接靠 API 創造新收入。再加上微服務架構的興起，API 數量呈爆炸性增長，讓企業能打造更靈活、可擴展的系統。 不過，這樣的轉變也帶來了前所未有的挑戰。在微服務世界裡，語言、框架、互動方式全都多樣化，整合點也成倍增加。傳統的端對端測試不僅費時費力，還很難在這種快速擴張的環境中跟上腳步。即便是成熟的 API 團隊，在面對大規模分散式系統時，也能感受到這種複雜度的壓力。 這時，契約測試就成了救星。它能確保 API 的互動遵守預先定義的「契約」，用輕量級的方法在不做完整系統整合的情況下，就能驗證服務間的通訊是否正確。但話說回來，手動建立和維護這些契約測試，往往又麻煩又容易出錯，也因此在擴展性上受限。 SmartBear PactFlow 在 HaloAI 的加持下，讓契約測試變得前所未有的簡單又聰明！它鎖定三大實用場景，幫你把測試流程徹底升級： 這三種方法相輔相成，讓 PactFlow 不只提升測試的準確性與效率，還能幫團隊放心地擴大 API 測試規模，同時守住系統的穩定性與完整性。 加強，而非取代 很多人以為 GenAI 是來取代測試人員的，但事實完全不是這樣。它最大的價值在於 「增強」人類的能力，而不是把人排除在外。畢竟，人類才是應用程式品質的最終把關者——由我們來決定軟體該如何運作、測試該怎麼優先安排。在台灣，許多企業甚至因為擔心導入契約測試會增加人力負擔而裹足不前，但有了 GenAI 的輔助，這個門檻可以大幅降低。 […]
軟體開發中 Agentic Workflows 的崛起
想像一下，一個工作流程能夠根據變化自動適應、獨立解決問題，並且跨團隊無縫協作——讓你能將時間與精力集中在真正重要的任務上。這不是科幻小說，而是 Agentic Workflows 的願景。隨著軟體開發日趨複雜，這種新的工作方式正快速崛起，為應對複雜挑戰提供更智慧、更快速且更具彈性的途徑。 什麼是「Agentic Workflows」？ Agentic Workflows 超越了傳統線性或規則導向的流程。它們是由能夠理解情境、設定目標，並在不需持續人為介入的情況下採取行動的系統所驅動。這不只是自動化重複任務，而是讓系統可以「思考」、「調整」與「行動」，主動協助完成工作。 例如，一個傳統流程可能只能在測試階段自動標記錯誤；但 Agentic Workflow 不僅能標記問題，還可以找出根本原因，甚至自動建議或執行修復動作。這代表團隊可以從手動操作中解放出來，專注在創造價值。 另一個例子是旅行規劃：以往你可能需要手動比價航班、飯店與活動選項，但 Agentic Workflow 只需你輸入「安排一次巴黎的家庭旅行」，它就能根據偏好、預算與限制，自動處理訂票、訂房、推薦活動，甚至在「票價」與「理想日期」間做出最佳取捨。 Agentic AI 的角色 Agentic AI 是實現這類工作流程的核心。它能處理龐大資料、辨識模式，並根據上下文做出決策。像 SmartBear 的 HaloAI，就是這類 Agentic AI 的應用，協助在開發生命週期中賦能工具與團隊。 這些 AI 能與既有系統整合，無須重建架構，便可提升流程的智慧與效率。它們能動態調整策略、預測風險並即時回應變化，使團隊在當今需要高敏捷度與快速交付的環境中擁有更大競爭力。 Agentic Workflows 的優勢 Agentic Workflows 為開發團隊帶來眾多好處： 挑戰與注意事項 儘管 Agentic Workflows 的潛力非常巨大，但在導入過程中仍需謹慎規劃與審慎評估。以下是我們觀察到一些團隊可能面臨的挑戰，以及可行的因應策略： 實際應用與成功案例 Agentic Workflows 的實務應用範圍非常廣泛，以下是兩個特別突出的案例： Agentic Workflows 的未來 未來五年，Agentic AI 與 Agentic Workflows […]
從設計到交付：SmartBear SwaggerHub 如何驅動「品質優先」的 API
API 已成為現代數位生態系統的支柱，能夠在各種系統、應用程式與服務之間實現無縫整合與互動。企業日益依賴 API 來提供強大的功能、提升使用者體驗，並推動營運效率。此外，API 在未來的 AI 系統中也扮演著日益關鍵的角色。隨著 AI-ready 架構與代理消費者的興起，AI 相關 API 的建立數量激增了 800%，更突顯出設計結構化、可互通、且可支援 AI 的 API 之重要性。 然而，隨著對 API 的依賴程度日益增加，「API 品質」也變得更加關鍵。API 的品質直接影響安全性、可靠性，以及人類開發者與智能代理的體驗（分別稱為 Developer Experience 與 Agent Experience）。未經充分測試的 API 不僅會讓組織暴露於安全風險中，還可能導致功能錯誤、服務中斷，並降低使用者滿意度。這些問題對 API 的提供者與使用者都可能產生嚴重影響，損害聲譽並導致營收損失。 SmartBear 一直致力於整合旗下 API 工具的最佳解決方案。今天，我們很高興介紹最新功能：Swagger Functional Test 功能測試，這是一個整合於 SmartBear Swagger (SwaggerHub / API Hub) 中的功能性與自動化測試能力，幫助團隊在整個 API 生命週期中交付高品質的 API。 圖 1 – SmartBear Swagger (SwaggerHub) 現已納入測試功能 […]
新版 SmartBear Swagger (API Hub) 功能總覽：與舊版 SwaggerHub 的進化差異比較
為什麼 SwaggerHub 要進化成 SmartBear Swagger？ 過去，SwaggerHub 是許多開發團隊設計 OpenAPI 的首選工具。然而，隨著 API 的角色不斷擴大，僅止於設計與文件管理已無法應對企業級需求。SmartBear Swagger 因應這樣的需求而誕生，不只是 SwaggerHub 的升級，而是從「API 設計工具」進化為「API Lifecycle 中心」。 功能比較表：舊版 SwaggerHub vs 新版 SmartBear Swagger (API Hub) 功能分類 SwaggerHub（舊版） Individual 個人版 Team 團隊版 Enterprise 企業版 Enterprise Plus 企業進階版 設計Design 編輯器、程式碼產生器，基本版本控制，僅支援少量元件庫 程式碼產生器、編輯器、表單式編輯器，支援 5 個 domains（元件庫） 同左，支援 10 個 domains 同左，支援標準化，無限 domains 同左，支援標準化、無限 domains，自訂 API 模板 入口網站Portal ❌ […]