主要观点：技术领域正经历深刻变革，AI 驱动的开发重新定义了应用程序的构建方式，但随之带来确保质量、信任和可靠性的挑战，企业需重新思考质量保证策略和投资。
关键信息：

• 传统基于网络的软件已使用数十年，如今 AI 驱动的创新浪潮兴起。
• 传统测试在 AI 应用中存在非确定性输出、动态学习模型、上下文准确性和伦理合规风险等挑战。
• 现代的 AI 驱动测试是一种新方法，注重行为层面测试、灵活性、持续监测和人类判断。
• “从‘AI 用于测试’到‘为 AI 测试’”是未来趋势，出现了 LLM 评估平台、模型监测和偏差检测工具等。
• 对于企业领导者，投资 AI 驱动测试是业务必需，关乎客户信任、合规、成本和竞争优势。
  重要细节：
• 以 Interview Agent 为例说明传统测试挑战，如输出不固定、模型更新影响测试结果等。
• AI 驱动测试的支柱包括基于场景的验证、通过灵活性进行 AI 评估、持续监测和漂移检测、人类判断。
• 介绍了多个 AI 驱动测试工具，如 robonito、KaneAI、testRigor、testim、loadmill 和 Applitools 等，以及“AI 测试平台”相关的新兴领域和关键方向，如 LLM 评估平台、模型监测工具等。
• 给出了构建 AI QA 路线图的五个阶段，包括评估当前差距、重新定义 QA 指标、投资工具、建立跨职能监督和建立持续治理。