随着AI大模型与智能体技术的普及，软件测试行业正经历智能化转型。传统的手工测试与基础自动化测试已难以满足AI时代对测试效率、覆盖率和缺陷预测的要求。广州蜗牛学苑开设的AI软件测试培训班旨在帮助测试工程师、开发工程师及零基础转行者，系统掌握AI赋能软件测试的核心技术与实战能力，实现从“传统功能测试”到“AI测试开发”的进阶，助力学员掌握AI测试时代的核心竞争力，实现高薪就职。

  招生对象：
  零基础转行者：对软件测试或AI行业感兴趣，无技术背景，希望低门槛入行并快速掌握高薪技能者。
  在职测试工程师：具备基础软件测试经验，希望提升AI赋能测试的实操能力，突破薪资瓶颈，实现职业转型者。
  应届毕业生/在校生：计算机相关专业或对测试方向感兴趣，希望提升综合技能，抢占AI测试新赛道，实现高起点就职者。
  开发工程师/测试管理者：希望系统了解AI测试技术，提升测试效率，或希望向测试开发（TestOps）方向转型者。
  课程目的：掌握大模型（LLM）应用、提示词工程、智能体（Agent）开发、RAG（检索增强生成）等前沿AI测试技术，实现测试流程的智能化升级。
  授课形式：一对一授课、小班教学
  课程内容：
  AI测试基础与工具链
  AI测试核心认知：AI测试质量模型、大模型基础概念、提示词工程（Prompt）实战。
  工具链掌握：主流AI测试工具（如大模型API调用、向量数据库、自动化测试框架）的实操与集成。

  AI赋能测试设计与用例生成
  需求分析智能化：利用大模型解析需求文档，智能提取测试点，进行需求缺陷挖掘。
  测试用例智能生成：基于大模型和知识库（RAG）自动生成全量测试用例（含正常、异常、边界场景），实现测试左移。

  AI赋能自动化测试
  接口自动化智能升级：AI辅助接口用例设计、智能生成自动化脚本、AI辅助接口依赖分析与异常检测。
  UI自动化智能升级：AI视觉识别（如Midscene.js）实现UI元素定位，AI辅助脚本生成与自愈，降低UI自动化维护成本。
  自动化测试框架搭建：结合LangChain、MCP协议实现测试智能体编排，实现测试流程的自动化闭环。

  AI大模型与智能体专项测试
  大模型应用测试：大模型输出评估、幻觉率测试、RAG/Agent链路测试、多模态（图像/语音）测试。
  智能体测试：智能体功能测试、边界测试、多任务与复杂场景测试。

  1、课程以真实企业级项目为驱动，核心代码面对面带练，拒绝纯理论，确保学员学完即可将项目经验直接转化为简历亮点。

  2、覆盖AI测试全链路，融合大模型、智能体、自动化测试等前沿技术，内容紧跟大厂技术趋势，拒绝知识碎片化。

  3、采用“案例拆解+项目实战”模式，通过多个复杂业务场景的实战，帮助学员建立完整的AI测试思维与工程化落地能力。