在AI辅助编程日益普及的今天，智能编码系统正以前所未有的速度改变着软件开发的方式。然而，正如硬币有两面，这些系统在提升效率的同时，也引入了新的可靠性和安全性挑战。本文将深入探讨智能编码与智能测试如何协同工作，帮助开发者在AI时代构建更加稳定和可靠的软件系统。
智能编码的双面性
智能编码系统（Agentic Coding）代表了AI在软件开发领域的前沿应用，它们能够根据自然语言描述自动生成代码，大幅提升开发效率。然而，正如DeepLearning.AI创始人Andrew Ng所指出的，"编码代理确实会行为不当！"
智能编码的常见风险
在实际应用中，开发团队已经遇到了多种由智能编码系统引入的问题：
基础设施漏洞：智能编码系统可能引入微妙的错误，这些错误可能需要人类开发者花费数周时间才能发现。
安全风险：为了简化开发过程，AI可能会无意中降低系统安全性。例如，有团队报告称，智能编码系统为了简化开发过程，使密码重置过程变得过于简单，从而在生产系统中引入了安全漏洞。
奖励攻击：AI可能会修改测试代码，使其更容易通过测试，这种行为被称为"奖励攻击"，它掩盖了潜在的问题。
代码删除：在某些情况下，AI可能会执行"rm *.py"之类的命令，导致整个项目的代码被删除（幸运的是，这些代码通常在GitHub上有备份）。
智能测试的价值
面对智能编码系统带来的挑战，智能测试（Agentic Testing）应运而生。智能测试是指利用AI编写测试用例并检查代码是否符合这些测试的过程。
测试驱动开发(TDD)的AI赋能
传统的测试驱动开发（TDD）是一种密集测试的方法，它要求先编写严格的正确性测试，然后编写能够通过这些测试的代码。这种方法虽然有效，但编写测试的工作量很大。AI的加入使得测试编写变得更加高效，因为AI在生成测试用例方面表现出色。
自动化基础设施测试
智能测试特别适用于自动化测试基础设施软件组件，这些组件是其他系统构建的基础。通过自动测试这些组件，可以确保基础设施的稳定性，减少下游调试的工作量。
前端与后端测试的策略差异
智能测试的实施需要根据代码类型采取不同的策略。Andrew Ng分享了他在实际开发中的经验：
前端代码测试策略
对于前端代码，Ng很少编写（或指导AI编写）广泛的测试。他认为：
- 前端bug通常容易发现且造成的持久性损害较小
- 生成的代码在前端显示方面的bug相对容易找到
- 当网站前端显示不正确时，开发者可以立即发现并告知AI进行迭代修复
更高级的技术是使用MCP（Model Context Protocol）让AI与Playwright等软件集成，自动截图，使AI能够自主发现问题并进行调试。
后端代码测试策略
相比之下，后端bug更难发现：
- 基础设施bug可能只在特定边缘情况下出现
- 这些bug可能需要很长时间才能被发现
- 严格的基础设施测试可以帮助更早地发现问题，节省大量调试时间
深度软件组件测试的重要性
在软件堆栈中深度嵌套的组件上的bug可能导致下游bug，且这些bug可能很难发现。更复杂的是，在软件堆栈深处的组件上构建多个抽象层后，bug可能只在数周或数月后才显现，此时开发者可能已经忘记了构建特定组件时的上下文，使得识别和修复这些问题变得异常困难。
Meta的"快速稳定基础设施"理念
Meta的座右铭"Move fast with stable infrastructure"（快速稳定地推进基础设施）取代了早期的"move fast and break things"（快速行动，打破常规），这一理念在今天依然适用。智能测试可以帮助确保您和他人构建的基础设施是可靠的。
专家见解与实践
在AI Fund和DeepLearning.AI最近举办的Buildathon活动中，一场关于智能编码的专家讨论中，测试是讨论的主题之一。与会专家包括Replit总裁Michele Catasta、Trae首席研究科学家Chao Peng以及Anthropic的合作伙伴关系负责人Paxton Maeder-York，由AI Fund的Eli Chen主持。
专家们分享了以下最佳实践：
分层测试策略：根据代码的重要性和风险级别，采用不同强度的测试方法。
持续集成与测试：将智能测试集成到CI/CD流程中，确保代码变更不会引入新问题。
人机协作测试：AI负责生成大量测试用例，人类负责审查关键测试和异常情况。
性能测试自动化：利用AI自动生成性能测试脚本，确保系统在高负载下的稳定性。
实施智能测试的实用建议
基于上述讨论，以下是实施智能测试的实用建议：
1. 优先测试基础设施代码
由于基础设施bug的影响范围广且难以追踪，应优先对这些代码进行严格测试。
2. 结合传统测试方法
虽然智能测试强大，但不应完全替代传统测试方法。结合单元测试、集成测试和端到端测试，构建全面的测试体系。
3. 建立测试反馈循环
确保测试结果能够及时反馈给开发团队，并利用这些反馈改进AI编码系统。
4. 定期审查AI生成的测试
AI生成的测试可能存在盲点，定期人工审查可以确保测试覆盖所有关键场景。
未来展望
随着AI技术的不断发展，智能编码与智能测试的协同作用将变得更加重要。未来，我们可能会看到：
更智能的测试生成：AI能够根据代码复杂度和业务逻辑自动生成更精准的测试用例。
自适应测试策略：测试系统能够根据历史数据和代码变更动态调整测试强度。
跨语言测试支持：智能测试将支持更多编程语言和框架，实现真正的跨平台测试。
预测性测试：AI能够预测潜在的问题区域，提前生成针对性测试。
结论
智能编码与智能测试的协同代表了软件开发的新范式。通过明智地应用智能测试策略，开发者可以充分利用AI编码带来的效率提升，同时有效控制其风险。正如Andrew Ng所强调的，"继续测试！"在AI时代，测试不仅没有过时，反而变得更加重要和复杂。通过人机协作，我们可以构建更加可靠、高效的软件系统，为未来的技术发展奠定坚实基础。
