1.自然语言处理(NLP)
目前，一些最新的无脚本自动化测试工具能够通过采用NLP语法，来创建各种测试用例。就像编写简单的英语语句一样，用户可以轻松地实现测试用例的自动化。此类工具一般会带有AI驱动的内核，因此大幅节省了用户对其维护的时间。
由于用户只需要了解用于创建测试用例的正确语法，并根据实际情况将其运用于繁简不同的测试场景中。此类工具的学习曲线并不陡峭。目前市场上用到NLP的典型自动化测试工具包括：Testsigma和Functionize等。
2.基于模型的测试
不同于多数只创建测试脚本的工具，以TOSCA为代表的基于模型的测试技术，可以为被测应用创建自动单元测试(AUT)模型。此类工具一般具有测试用例自动化所需的三个组件：AUT技术细节、测试方案逻辑和测试数据，它们可以在测试中被合并使用。
每当检测到AUT中的任何更改时，中央模型会自动更新已存储的有关AUT的所有技术细节。因此，此类测试技术更适合于处理那些需要频繁进行维护的繁琐任务。
为了能够覆盖所有需要测试的用例，同时忽略掉那些无需涉及的部分，TOSCA除了用到了基于模型的测试技术之外，还会利用基于风险的测试技术，来按需执行测试用例。
3.录制屏幕截图
采用“录制屏幕截图”作为测试步骤与动作的工具，主要针对的是视觉效果方面的应用测试。当已有的屏幕快照与当前的待测应用之间存在差异时，它们会立即生成相应的报告。
Testim和Screenster是使用此类方法的两款典型工具：
Testim.io以录制屏幕截图的形式，记录下用户每次操作时测试用例。同时，该工具还提供了重新分组和重用测试步骤的选项。如果出现运行的测试用例与录制的屏幕截图不匹配，它认为所记录的测试用例无效。这款工具旨在通过使用AI