04｜公司要引入 AI 测试工具，你怎么调研和选型？自研还是采购？

开场先讲需求先行：盘点团队痛点排优先级（用例生成是痛点还是脚本维护是痛点），带着问题找工具，而不是看着工具找用途——多数采购失败是因为顺序反了。

回答思路

第一步：选型评估五维度（加权打分）

维度	看什么
能力匹配度	拿自己真实场景的样本做 POC——用五个真实需求生成用例看质量
数据安全	数据出不出去、能不能私有化部署、日志留不留在厂商
集成性	能不能接现有的用例管理工具和 CI
成本	按人头按调用量算总账
可演进性	模型迭代谁负责、会不会绑死

第二步：自研和采购的决策逻辑

• 团队有开发能力 + 独特场景（业务上下文重的用例生成）→ 自研或基于开源二开
• 通用能力（日志分析、报告生成）→ 直接采购或用大厂 API
• 中间态：「自研 prompt 和工作流 + 采购模型能力」——只做应用层不做模型层。这个务实判断是 2026 年的主流答案。

第三步：讲 POC 的纪律

小范围两三周、真实样本、双盲对比（和现有流程同时跑对比产出）、有明确的成功标准再扩大——没有 POC 纪律的选型是赌博。

收尾：讲风险对冲

模型层不绑死一家（API 可替换）、数据安全条款写进合同、留人工兜底流程——AI 工具选型要假设它会出错来设计。

考察重点

维度	说明
企业动机	AI 工具采购是企业的新预算黑洞，选型失误浪费的是钱加团队的信任——这题是测开转 AI 测开负责人的必经题
过线标准	评估维度齐全 + POC 纪律
区分度	讲「只做应用层不做模型层」「双盲对比 POC」的是做过决策的
加分项	数据安全条款、模型可替换的对冲设计
减分项	按厂商 demo 的炫酷程度选型，没有自己场景的验证

来源

整理自知识星球帖《面试情报 06｜AI 测试提效 20 题》，返回题库。