PRODUCT · AI NATIVE
AI 原生 — 从原子能力到虚拟工程师
AI 渗透每一个动作，而非附加功能。Axis AI 在测试链路中的角色分层递进，从单步原子能力到端到端自主闭环。
AI NATIVE · MATURITY MODEL
从原子能力到虚拟工程师
AI 原生不是给老流程贴个 AI 标签那么简单。AI 在测试中的角色分层递进，下层能力是上层的基石。
L1 原子能力
AI 步骤
AI 作为测试原语 — 单步动作由 AI 完成
视觉理解 · 语音识别 · 元素定位 · 语义对比
L2 副驾模式
AI 辅助
AI 作为副驾 — 协助人编写调试
信号搜索 · 用例生成 · 失败分析 · Patch 修复
L3 主角承担
AI 全链路
端到端自主闭环 — AI 承担主角
需求理解 · 自动生成 · 执行验证 · 失败修复
L4 虚拟工程师
AI 数字员工
虚拟测试工程师 — 对话驱动复杂任务
自然语言指令 · 多步规划 · 跨能力协同
Axis AI 已全面覆盖 L1–L3，L4 数字员工形态持续演进
AI CAPABILITIES
六大 AI 增强能力
从原子能力到生产力 — 在测试步骤中直接调用 AI，让人写一遍序列就能持续生效
AI 视觉 看得见
- AI 图像理解（问答式）
- AI 元素定位（自然语言）
- AI 语义对比（过滤噪声）
- OCR / 模板匹配 / 异常检测
AI 音频 听得懂
- ASR：Whisper / 讯飞 202 方言
- AI 语义验证（意图级匹配）
- AI 指令变体生成
- TTS 语音合成
AI 设备交互 动得了
- 一句话描述任务，自主完成
- 截图 → 理解 → 操作 → 验证
- 元素级操作（非坐标）
- 多轮任务 + 循环检测
AI 操作录制 人操作 → 序列
- ADB 投屏实时镜像
- AI 识别用户操作意图
- 自动生成可回放 .axseq
- 非程序员也能贡献用例
AI 用例生成 需求 → 用例
- 自然语言描述测试意图
- 需求 → 测试点 → 用例三层分解
- 渐进式信息披露
- 11 类语义校验拦截错误
AI 失败分析 失败 → 修复
- 自动提取失败步骤上下文
- 结构化呈现：期望/实际/信号
- AI 分析根因 + 修复建议
- Patch 补丁精确定位修复
ARCHITECTURE
Axis AI Agent 架构
入口层 / 运行时 / 技能层 / 平台底座 — 四层解耦，可插拔技能与动态工具集
入口层
AI ChatAI 录制斜杠命令IDE 提示
Agent 运行时
AgentLoopContext ProviderLLM ClientSkill Router
Skills 技能层
用例编写套件生成变量管理报告分析能力插件 Skill用户自定义
平台底座
插件系统项目数据执行引擎注册中心映射管理