增加考試數量很容易，難的是管理考試。

測試自動化持續發展。團隊正在建立更多 Appium 測試，擴大測試覆蓋範圍，而人工智慧只會加速這一成長。

但是，到了回歸測試階段，那些本應讓你充滿信心的測試卻可能因為一些不易察覺的原因而失敗。這究竟是真正的缺陷？暫時的連線問題？還是某個測試已經持續數週不可靠？

總得有人去弄清楚這一點，而測試越多，所需的時間就越長。

挑戰不僅在於執行更多測試，還在於管理這些測試的運作方式，了解哪些失敗需要關注，並在正確的時間內獲得正確的回饋。

問題並不總是出在考試上。

設想一個包含數百個測試案例的回歸測試套件，這些測試案例需要在不同的設備上運行。

一些測試失敗了。工程師重新運行這些測試，看看失敗是否會再次出現。有些測試在第二次嘗試中通過了，而有些則繼續失敗。同時，一個關鍵測試可能在運行初期就失敗了，但團隊直到執行完畢才發現。

這些都不算特別罕見，很多團隊現在都是這樣管理自動化流程的。

像 JUnit 和 TestNG 這樣的框架已經支援重試機制，但單靠重試並不能解決測試執行中的所有問題。它們可能無法告訴你哪些失敗應該優先處理，或是讓你輕鬆發現那些總是需要重試才能通過的測試。

隨著自動化套件的不斷成長，管理起來也變得越來越困難。

為什麼套房越多，價格越貴 

據估計，目前企業程式碼中有 40% 至 50% 是由人工智慧產生的（Digital.ai程式碼越多，故障的可能性就越大，測試套件也隨之增加。 

測試不穩定是規模化應用中眾所周知的弊端：Atlassian 將其 Jira 後端儲存庫故障的約 15% 歸因於測試不穩定，由此導致的重試每年浪費超過 150,000 萬個開發人員工時 (Atlassian，2025). 

如果您仍在調整定位器和等待時間，請從以下方面開始： 重試無法修復錯誤的定位器. 即使有了可靠的測試，團隊仍然需要更好的方法來管理執行、了解失敗原因並在關鍵時刻獲得回饋。

測試編排器：測試運作方式的中間層 

Digital.ai 測試現在包括測試協調器，它是您現有的 Appium 測試和測試之間的中間層。 Digital.ai 測試平台。 Test Orchestrator 並不會改變測試的編寫方式，而是專注於測試執行時發生的情況。

有三點值得重點強調：

• 自動重試： 失敗的測試會自動重試，這有助於區分間歇性故障和可重複出現的缺陷。每次嘗試及其結果都清晰可見。
• 更快獲得關鍵測試的回饋： 團隊可以識別關鍵測試，並在測試失敗時更快獲得回饋，而無需等到整個測試運行結束。
• 識別不可靠的測試： 反覆失敗後才通過的測試更容易被發現，這為工程師調查不可靠的自動化程序提供了一個更清晰的起點。

目標並非消除所有失敗的測試，而是減少理解測試結果和決定需要關注的問題所需的人工工作量。

您的測試結果保持不變 

Test Orchestrator 的一個重要優點是，您無需重寫現有的 Appium 測試。

這是一個基於 Java 的代理程序，以 JAR 檔案的形式分發。您需要將其新增至現有專案中，同時還需要新增一個集中式的 YAML 設定文件，用於定義測試的執行方式。

設備選擇、應用程式配置、測試選擇和重試行為都可以從該設定檔中進行管理，而不是分散在整個專案中。結合 MCP測試協調器還透過更智慧的執行管理擴展了 AI 驅動的測試工作流程。

隨著人工智慧使創建更多測試變得更加容易，管理測試的執行也變得同樣重要。

充分利用測試自動化 

更多的測試應該意味著更好的覆蓋率，而不是花費更多的時間來弄清楚為什麼上次回歸測試失敗。

測試編排器透過自動重試、更快地回饋關鍵測試結果以及對不可靠自動化測試的可見性，幫助團隊應對日益增長的複雜性。而且，這一切都無需更改他們已經建立的測試。

觀看 GitHub 專案範例 .