移动和 Web 应用程序崩溃、错误和性能问题的常见原因包括： 资源匮乏和管理缺陷 用户设备上可用的内存、CPU、电池、网络带宽通常受到高度限制，尤其是在移动平台上。如果应用程序尝试分配或使用超出可用资源的资源，则可能会发生崩溃或锁定。即使没有发生严重崩溃，应用程序也可能会导致关键后台进程匮乏，从而降低操作系统速度。复杂的 AI ML 应用程序开发测试代理可以在开发过程中准确地模拟设备资源可用性，检测人类测试人员很容易错过的匮乏配置。 ‍ 平台版本不兼容 iOS、Android、Linux 和 Windows 等操作系统的版本碎片巨大，用户设备上的底层库和驱动程序之间的差异也很大。如果应用程序与操作系统变体或特定硬件模型存在细微的不兼容性，则可能会触发故障。手动针对所有平台排列严格测试软件是不切实际的。

相反，人工智能应用程序开发测试生成器智能地选择最有可能引发版本特定缺陷的平台变量组合 – 与简单的随机抽样相比，显着提高了测试覆盖率智能。 不稳定的业务逻辑和计算代码 无论应用程序架构多么强大，业务逻辑中的缺陷都可能导致不可靠性。示例包括错误地处理边缘情况用户输入、由于并发管理不当而导致的竞争条件、依赖于平台的假设、基于环境的不一致处理等等。仅静态代码分析缺乏运行时上下文来捕获这些逻辑错误。然而，通过分析生产用户行为，然后有选择地创建针对可疑缺陷的模拟测试会话，人工智能应用程序开发测试实现了比单独的人类 QA 更高的逻辑验证覆盖率。 用户体验摩擦和性能滞后 即使应用程序代码功能正确，用户体验问题仍然会导致用户沮丧。如果工作流程难以导航、使用令人困惑的术语、响应不够灵敏，或者跨操作系统变体的过渡、动画和加载状态很费劲，用户就会失去耐心。

通过以编程方式分析真实的用户交互序列和资源利用率，然后将它们与基准进行比较，人工智能应用程序开发解决方案可以查明用户体验摩擦点以进行优化。更进一步，人工智能甚至可以在修改后渲染合成视图，以在需要工程师参与之前预测性能增益。 组件之间的集成缺陷 现代应用程序很少是单一的，而是与 API、服务、SDK、数据库等本地和分布式集成。错误的集成假设可能会导致崩溃或不正确的系统行为。AI ML 应用程序开发性能监控构建所有组件通信的依赖关系图，以标记表明潜在集成缺陷的异常模式。除了运行时监控之外，人工智能测试生成器还参数化压力测试的组件排列，以主动发现潜在的通信故障点。 ‍ 通过了解质量问题出现的地点和原因的这些主要类别，可以为更准确地应用 AI ML 应用程序开发预测奠定基础。