这允许估计子系统因建议的代码更改而失败的概率，以选择性地抢先阻止高风险提交。 强化学习 – 强化学习测试代理不是被动地观察应用程序性能，而是自动探索真实移动设备上的复杂用户工作流程，同时进行优化，不仅可以快速发现崩溃，还可以通过最少的会话来识别根本原因。 例如，DeepMind 通过策略探索帮助工程师查明手机游戏崩溃速度加快 30% 的原因。 多臂强盗- 在线假设检验算法平衡利用已知的可靠性最佳实践，同时智能地探索新的操作配置（例如资源限制、缓存策略和并发请求级别），以寻求更高的应用程序性能和更低的成本。 虽然每个 ML 类别都提供部分见解，但有选择地组合跨模型的预测，甚至在不同的应用程序数据上训练混合 AI 应用程序开发架构，都会产生乘数效益，以消除警告歧义并以更高的精度定位风险。

利用人工智能预测主动提高应用程序质量 了解应用程序崩溃的原因以及机器学习分析如何提供早期预警后，现在将概述人工智能应用程序开发人员用于预防预测问题的实用技术： 自动标记有风险的代码区域 – 静态分析人工智能不断审查代码修订，根据历史指标、已知反模式、记录的生产崩溃和其他见解对更改的模块进行基准测试，以选择性地仅显示可能会在发布前强制人工代码审查引入可靠性问题的提交子集。 ‍ 压力测试疑似问题—— 当异常检测发现异常的生产负载峰值、不均匀的资源使用或不常见的用户操作时，AI 测试生成器会立即模拟针对这些流程的类似场景，以比随机模糊测试更高的概率暴露潜在缺陷。 收紧资源预算- 对典型用户会话期间实际资源消耗进行人工智能分析，可以智能地确定最小但足够的内存/CPU预算，以优化移动应用程序性能。

更受限的环境会更快地发现过度使用回归。 结论 利用人工智能和机器学习预测来提高软件可靠性并防止缺陷是克服传统质量实践局限性的绝佳机会。然而，有效采用人工智能技术也带来了真正的挑战，包括准确的警告优先级、数据隐私以及将预测集成到遗留流程中。 人工智能崩溃预测模型努力平衡足够的灵敏度，以免错过关键的可靠性风险，同时保持精确的特异性，以避免人工智能应用程序开发人员被误报淹没，随着时间的推移，这些误报会削弱对系统的信任。为训练模型构建可靠的数据集也很艰巨，需要从大量历史失败中学习——这是新应用程序的障碍。保护用户数据隐私，同时仍受益于丰富的使用信号，这仍然是一种道德平衡行为。 尽管存在障碍，但未来前景仍然充满希望。随着工具的成熟以更精确地过滤可操作的见解，开发人员工作流程共同发展以充分利用人工智能应用程序开发建议，并且计算能力的增长以实现更先进的算法 – 真正有弹性的无错误软件的愿景可以成为现实。