AI编码与测试：智能软件开发的协同之道

在人工智能快速发展的今天，AI辅助编程已成为软件开发领域的重要趋势。智能编码系统显著提高了开发效率，但同时也带来了新的可靠性挑战。本文将探讨AI编码与智能测试如何协同工作，帮助开发者构建更加稳定、可靠的软件系统。

智能编码的双面性

智能编码系统（如GitHub Copilot、Claude等AI编程助手）正在改变软件开发的方式。这些工具能够理解自然语言需求，自动生成代码片段，甚至完成整个功能模块的实现。然而，正如Andrew Ng在文章中指出的，这些编码系统虽然能大幅提升开发效率，但也存在不可靠的问题。

AI编程助手工作示意图

在实际应用中，AI编码系统可能引入多种问题：

面对AI编码带来的挑战，智能测试（Agentic Testing）应运而生。智能测试是指利用AI系统自动编写测试用例并验证代码正确性的方法。这种方法特别适用于测试基础设施软件组件，有助于构建更稳定的系统，减少后期调试工作。

传统的测试驱动开发（TDD）要求开发者先编写严格的测试用例，然后再编写能够通过这些测试的代码。这种方法虽然能有效发现bug，但编写测试本身就需要大量工作。Andrew Ng坦言，由于这个原因，他个人从未完全采用TDD方法。

智能测试的优势在于：

并非所有代码都需要同等程度的测试。Andrew Ng提出了针对不同代码层级的差异化测试策略：

对于前端代码，通常不需要编写过于复杂的测试用例。原因如下：

更先进的测试技术包括使用MCP（Model Context Protocol）让AI与Playwright等工具集成，自动截图并识别界面问题，实现自主调试。

相比之下，后端和基础设施代码的测试更为关键：

Andrew Ng分享了一个实际案例：一个导致特定情况下数据库记录损坏的基础设施bug，花费了团队大量时间才找到。如果能在早期通过严格的测试发现这一问题，将节省大量调试时间。

在软件架构中，位于栈底层的组件往往被多个抽象层依赖。这些组件的bug可能导致：

Meta提出的"Move fast with stable infrastructure"（快速推进，基础设施稳定）理念，正是对这一问题的回应。智能测试可以帮助确保软件栈的基础设施稳定可靠，为后续开发提供坚实基础。

基于上述分析，以下是实施智能测试的实用建议：

在AI Fund和DeepLearning.AI最近举办的Buildathon活动中，专家们就智能编码的最佳实践进行了深入讨论。其中，测试策略是重要议题之一。与会专家包括：

专家们一致认为，智能测试是确保AI辅助开发质量的关键环节。通过合理的测试策略，可以充分发挥AI编码的优势，同时降低其潜在风险。

AI编码与智能测试是相辅相成的关系。智能编码提高了开发效率，而智能测试则确保了代码质量。在AI辅助开发的时代，开发者需要重新思考测试策略，根据不同代码层级的特点，合理分配测试资源。

通过实施差异化的测试策略，优先关注基础设施和核心组件，开发者可以构建更加稳定、可靠的软件系统。这不仅提高了当前项目的质量，也为未来的开发奠定了坚实基础。

正如Andrew Ng所言："Keep testing!" 在AI辅助开发的旅程中，持续测试将是我们确保软件质量的关键保障。