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從零開始學 RPA:AutoIt、Power Automate、Automation Anywhere 的使用經驗-Part6 [插花UiPath與其 AI 功能]

uipath-rpa

 

 

編號 功能項目 UiPath Automation Anywhere
1 開發介面 Studio,直觀且使用者友善,特別適合市民開發者和新手。 Control Room (A2019),雲端原生架構,提供網頁式開發介面,易於部署。
2 機器人種類

Attended Robots(有人看管機器人),

Unattended Robots(無人看管機器人)

Attended Robots,(需要人工啟動,通常用於支援前台員工的自動化任務。)

Unattended Robots(可以在排程下自動運作,適合執行大規模、後台的自動化任務。)

3 核心管理平台 Orchestrator,集中管理、排程、監控機器人。 Control Room,基於雲端,提供集中管理、安全和治理功能。
4 AI 解析能力

透過 AI Center 和 Document Understanding 等套件,

提供機器學習模型管理和文件資料擷取能力。最新的 AutopilotTM for Testers 甚至可以透過 AI 來生成

測試腳本和案例。

透過 IQ Bot 專注於智慧型文件處理,能有效處理非結構化或半結構化資料。也提供 AI Skills 功能,讓使用者整合各種生成式 AI 模型。
5 測試案例與腳本

提供了 Test Suite 產品線,能協助測試管理、執行和分析。

其 AutopilotTM 功能可以根據需求文件,利用 AI 自動

產生測試案例和測試腳本,大大加速測試流程。

雖然較少公開強調自動生成測試腳本的功能,但其平台支持單元測試、整合測試等標準測試流程,並可透過 API 串接第三方測試工具。
6 價格比較

提供多種授權模式,包括針對個人的免費社群版。企業版價格通常需要聯繫銷售報價,但網路上可見的參考價格範圍很廣,從每月數百美元到年度數萬美元都有,視機器人類型和數量而定。

提供雲端優先的訂閱制,價格因方案不同而異。網路上可見的參考價格從每月約 $750 美元 的雲端入門套件(Cloud Starter Pack)起跳,包含一個 Bot Creator 和一個 Unattended Bot。
7 獨特強項 強大的流程挖掘(Process Mining)功能,龐大活躍的社群支援,豐富的線上學習資源。 雲端優先架構,Bot Store 提供預建機器人模板,IQ Bot 專注於智慧型文件處理。

UiPath 屬於 RPA 工具,看一下比較特別的產出測試案例與執行測試

 

AI 的興起,現在非常的流行來,請給一段文字,我給你產出,諸如歌曲自動創作(如Suno),影片自動產出(如:剪映、Filmora 等等),UiPath 也有提供依據文字敘述產出對應的測試案例,目前看到依據敘述產出測試案例的來源有:

  • 一段文字敘述
  • 一個流程圖、或是一張 UI 樣式的截圖
  • 一個 pdf 描述檔案

生出對應的案例描述,並且編號完成,同時在這個 Studio 的平台上統一控管。

 

這樣省略了原始人工處理過程:

     把散在不同地方的需求描述(1),

     人腦整理匯集在一起之後(2),

     整理歸納出對應的測試案例名稱(3),

     之後再進一步的敘述描述 Step(4),

依據上的所敘述的功能就是,只要有敘述的原始檔案,直接上傳它們就對了,就直接(1) 跳到 (4),再來依據(4) 的產出,辨識正確性、是否需要進一步調整、是否可以省略某些測試案例,還蠻符合 PDCA 的行為,只是 P(Plan)可以改為(Package) 打包上傳相關來源檔案。AI 就是節省了很多人工需要動手操作的時間點

 

Check 時還可以做 Group,匯集多個測試腳本,滿足某一項測試需求,同時可以選擇[手動步驟]、[自動化] 不同方式來執行。這樣就看到了類似需求追溯表的末端,測試需求往後對應到測試案例,往前對應到的是需求規格自動長出的測試需求,一氣呵成。而測試案例的產出對於使用大型系統,沒有這麼多工具框架可以測試,多半使用人工測試的幫助不小,至少可以協助產出測試案例,節省人工製作時間,以及輔助自我人工檢測的完整性。

 

依據測試案例,測試腳本,在 Studio(IDE) 工具中把測試程式處理完成,發布上傳到中控中心,在中控中心由測試機器人來執行測試。在Studio(IDE) 工具中如何把測試程式處理完成呢? 把測試腳本的敘述,導入到 Studio[語意測試] 的框框中,讓工具幫我們產出測試程式。背後引用的技術是 LLM+Copilot。

 

一整個看起來即使是測試小白,只要會看懂中文、有邏輯判斷能力,把產出做適當的過濾篩選,剩下的就順理成章的讓他跑下去了。在準備測試程式的同時,也可以產出測試資料,並且檢查涵蓋度。測試程式發布後執行產出的 Report 上也會有修改建議,依據建議來優化測試需求與測試腳本。從這樣循環的過程可以快速累積,訓練開發人員的實作測試概念

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相關的畫面參考如下:

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