Top 10 Công Cụ AI Kiểm Thử API và Backend Tốt Nhất 2025

Cốt lõi kỹ thuật số của các ứng dụng hiện đại, Giao diện Lập trình Ứng dụng (API) và các hệ thống phụ trợ mà chúng kết nối, ngày càng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Khi chu kỳ phát triển tăng tốc và kiến trúc ngày càng phức tạp, các phương pháp thử nghiệm truyền thống đang gặp khó khăn trong việc theo kịp. Bước vào cuộc chơi thay đổi: Trí tuệ Nhân tạo. Vào năm 2025, AI không chỉ là một từ thông dụng trong lĩnh vực kiểm thử phần mềm; nó là động lực đằng sau một thế hệ công cụ mới đang cách mạng hóa cách chúng ta đảm bảo chất lượng, hiệu suất và bảo mật của cơ sở hạ tầng kỹ thuật số của mình.

Sự thay đổi lớn này đang vượt ra ngoài tự động hóa kiểm thử đơn giản. Các công cụ được hỗ trợ bởi AI giờ đây có khả năng tạo kiểm thử thông minh, các tập lệnh tự phục hồi thích ứng với các thay đổi của ứng dụng, phát hiện bất thường sâu sắc và thậm chí dự đoán các điểm lỗi tiềm ẩn trước khi chúng ảnh hưởng đến người dùng. Đối với các nhóm kỹ thuật, điều này có nghĩa là các vòng phản hồi nhanh hơn, phạm vi kiểm thử rộng hơn và sự chuyển đổi chiến lược từ việc sửa lỗi phản ứng sang đảm bảo chất lượng chủ động.

Bài viết này sẽ giới thiệu 10 công cụ AI hàng đầu để kiểm thử API và backend dự kiến sẽ thống trị vào năm 2025. Các nền tảng này không chỉ tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại; chúng đang tăng cường khả năng của các nhóm kiểm thử, cho phép họ giải quyết sự phức tạp của phần mềm hiện đại với hiệu quả và trí thông minh chưa từng có.

1. Apidog: Nền tảng Vòng đời API Toàn diện được hỗ trợ bởi AI

Chiếm vị trí hàng đầu vào năm 2025 là Apidog, một nền tảng toàn diện tích hợp liền mạch toàn bộ vòng đời API, từ thiết kế và gỡ lỗi đến kiểm thử và tài liệu. Điều làm nên sự khác biệt của Apidog là sự tích hợp sâu sắc của AI vào toàn bộ các tính năng của nó, biến nó thành một công cụ mạnh mẽ cho các nhóm hướng tới hiệu quả cao và chất lượng API mạnh mẽ.

Về cốt lõi, Apidog tận dụng AI để hợp lý hóa và tăng tốc việc tạo kiểm thử. Trình tạo tập lệnh kiểm thử được hỗ trợ bởi AI của nó có thể tự động tạo các trường hợp kiểm thử hoàn chỉnh và phức tạp từ các đặc tả API, chẳng hạn như các tệp OpenAPI (Swagger). Điều này loại bỏ một phần đáng kể công sức thủ công truyền thống cần thiết để viết và duy trì các tập lệnh kiểm thử. Công cụ AI có khả năng hiểu các sắc thái về chức năng của API, tạo ra các kiểm thử không chỉ bao gồm "đường dẫn thành công" mà còn cả các trường hợp biên và các kịch bản lỗi tiềm ẩn.

Hơn nữa, Apidog nổi bật trong việc tạo dữ liệu kiểm thử thông minh. AI của nền tảng có thể phân tích các mô hình API và tự động tạo các bộ dữ liệu thực tế và đa dạng để kiểm thử. Đây là một khả năng quan trọng để đảm bảo phạm vi kiểm thử kỹ lưỡng, vì nó cho phép mô phỏng nhiều loại đầu vào và kịch bản người dùng mà không cần tạo dữ liệu thủ công. Đối với kiểm thử backend, điều này có nghĩa là các cơ sở dữ liệu và dịch vụ có thể được điền dữ liệu có ý nghĩa, dẫn đến các kiểm thử hiệu quả và thực tế hơn.

Bảo mật là một lĩnh vực khác mà AI của Apidog tỏa sáng. Nền tảng này tích hợp kiểm thử bảo mật tự động dựa trên AI có thể thăm dò API một cách thông minh để tìm các lỗ hổng phổ biến, chẳng hạn như những lỗ hổng được nêu trong OWASP API Security Top 10. Bằng cách tìm hiểu hành vi dự kiến của API, AI có thể phát hiện các mẫu bất thường có thể cho thấy mối đe dọa bảo mật.

Nhìn về phía trước đến năm 2025, Apidog dự kiến sẽ tiếp tục tăng cường khả năng AI của mình với các tính năng nâng cao hơn cho kiểm thử hiệu suất, bao gồm tạo hồ sơ tải dựa trên AI và phát hiện bất thường trong các số liệu hiệu suất. Cam kết của nó đối với một vòng đời API thống nhất, được tăng cường bởi AI, khiến Apidog trở thành nhà lãnh đạo không thể tranh cãi đáng theo dõi.

2. Postman: Nền tảng API Phổ biến được nâng cấp AI

Postman từ lâu đã là một công cụ thiết yếu trong bộ công cụ của nhà phát triển để phát triển và kiểm thử API. Với sự ra đời của trợ lý AI, Postbot, Postman đã kiên quyết đón nhận cuộc cách mạng AI, biến nền tảng của mình thành một môi trường thông minh và hợp tác hơn.

Postbot đóng vai trò là một người bạn đồng hành hữu ích trong suốt quá trình kiểm thử API. Nó có thể tự động tạo các bộ kiểm thử cho API chỉ bằng một cú nhấp chuột, đề xuất các kiểm thử phù hợp dựa trên thiết kế và chức năng của API. Tính năng này giúp tiết kiệm thời gian đáng kể, đặc biệt đối với các nhóm cần nhanh chóng thiết lập một khung kiểm thử toàn diện cho các API mới hoặc hiện có.

Ngoài việc tạo kiểm thử, Postbot còn xuất sắc trong việc giải thích và lập tài liệu API. Nó có thể phân tích các phản hồi API phức tạp và cung cấp các giải thích rõ ràng, dễ hiểu, giúp các nhà phát triển và người kiểm thử dễ dàng hiểu hành vi của API hơn. Điều này đặc biệt có giá trị để giới thiệu các thành viên mới trong nhóm và để cải thiện sự rõ ràng tổng thể của tài liệu API.

Vào năm 2025, hãy mong đợi Postman sẽ tiếp tục tích hợp Postbot sâu hơn vào nền tảng của mình. Các tiến bộ dự kiến bao gồm khả năng tạo kiểm thử tinh vi hơn, các đề xuất dựa trên AI để cải thiện thiết kế API và các tính năng cộng tác nâng cao tận dụng AI để hợp lý hóa giao tiếp và chia sẻ kiến thức trong các nhóm phát triển.

3. Katalon Studio: Hợp nhất kiểm thử với lõi được hỗ trợ bởi AI

Katalon Studio đã tạo dựng được một vị trí thích hợp như một nền tảng tự động hóa kiểm thử đa năng, tất cả trong một, phục vụ kiểm thử web, di động và API. Sức mạnh của nó nằm ở khả năng trao quyền cho cả người dùng kỹ thuật và phi kỹ thuật, và các tính năng được hỗ trợ bởi AI của nó là một yếu tố quan trọng giúp tiếp cận được điều này.

Đối với kiểm thử API và backend, công cụ AI của Katalon cung cấp khả năng tạo và bảo trì kiểm thử thông minh. Nó có thể phân tích các định nghĩa API và đề xuất các trường hợp kiểm thử phù hợp, giảm thời gian thiết lập ban đầu cho các dự án mới. Ấn tượng hơn, cơ chế tự phục hồi của nó tự động xác định và thích ứng với các thay đổi trong ứng dụng đang được kiểm thử. Điều này có nghĩa là khi một điểm cuối API được sửa đổi, AI của Katalon có thể cập nhật các tập lệnh kiểm thử tương ứng một cách thông minh, giảm đáng kể chi phí bảo trì thường gây khó khăn cho tự động hóa kiểm thử truyền thống.

Katalon cũng tận dụng AI để kiểm thử dựa trên dữ liệu. Nó có thể hỗ trợ tạo và quản lý dữ liệu kiểm thử, đảm bảo rằng các API được kiểm thử với nhiều loại đầu vào khác nhau. Hướng tới năm 2025, Katalon có khả năng mở rộng khả năng AI của mình để bao gồm phát hiện bất thường nâng cao hơn trong các phản hồi API và thông tin chi tiết dựa trên AI vào kết quả kiểm thử, giúp các nhóm không chỉ xác định lỗi mà còn hiểu nguyên nhân gốc rễ của chúng nhanh hơn.

4. Parasoft SOAtest: Kiểm thử API Cấp doanh nghiệp với AI Tác nhân

Parasoft SOAtest là một nhà lãnh đạo lâu năm trong thị trường kiểm thử API doanh nghiệp, và việc gần đây áp dụng AI tác nhân đã định vị nó như một công cụ mạnh mẽ cho năm 2025. AI tác nhân vượt ra ngoài tự động hóa đơn giản bằng cách sử dụng các tác nhân thông minh có thể suy luận, lập kế hoạch và thực hiện các tác vụ kiểm thử phức tạp với sự can thiệp tối thiểu của con người.

Việc tạo kiểm thử được hỗ trợ bởi AI của SOAtest có thể tạo ra các bộ kiểm thử toàn diện từ các đặc tả OpenAPI và Swagger. AI của nền tảng không chỉ tạo ra các kiểm thử cơ bản; nó có thể tạo ra các kiểm thử phức tạp, dựa trên dữ liệu bao gồm nhiều kịch bản khác nhau. Điều này đặc biệt có lợi cho việc kiểm thử logic nghiệp vụ phức tạp thường nằm trong các hệ thống backend.

Một điểm khác biệt chính của Parasoft là sự tập trung vào kiểm thử bảo mật và hiệu suất API. AI của nền tảng có thể phân tích API một cách thông minh để tìm các lỗ hổng bảo mật và tạo ra các kiểm thử hiệu suất mô phỏng chính xác các điều kiện tải trong thế giới thực. Điều này cho phép các tổ chức xác định và giải quyết các vấn đề bảo mật và hiệu suất quan trọng sớm trong vòng đời phát triển. Khi chúng ta tiến vào năm 2025, hãy mong đợi Parasoft sẽ tiếp tục tinh chỉnh AI tác nhân của mình, cho phép các khả năng kiểm thử tự động và thông minh hơn nữa.

5. Tricentis Tosca: Vision AI cho môi trường API và Backend

Tricentis Tosca là một nền tảng tự động hóa kiểm thử toàn diện nổi tiếng với phương pháp dựa trên mô hình và hỗ trợ công nghệ rộng rãi. Với sự ra đời của Vision AI, Tricentis đang mở rộng khả năng tự động hóa thông minh của mình sang thế giới kiểm thử API và backend theo những cách đổi mới.

Mặc dù Vision AI thường được liên kết với kiểm thử UI, nhưng ứng dụng của nó trong kiểm thử API lại hiệu quả đáng ngạc nhiên. Tosca có thể "nhìn" và hiểu các định nghĩa và tài liệu API ở nhiều định dạng khác nhau, bao gồm các bộ sưu tập Swagger và Postman. Điều này cho phép tạo nhanh chóng các kiểm thử API tự động, ngay cả đối với các nhóm có kinh nghiệm viết mã hạn chế.

Đối với kiểm thử backend, phương pháp tiếp cận dựa trên AI của Tosca cho phép tạo ra các kiểm thử bền vững và dễ bảo trì. Phương pháp dựa trên mô hình của nó, kết hợp với AI, có nghĩa là khi các hệ thống backend thay đổi, các mô hình kiểm thử có thể được cập nhật một lần, và tất cả các trường hợp kiểm thử liên quan sẽ tự động được cập nhật. Điều này giảm đáng kể công sức cần thiết để duy trì các bộ kiểm thử lớn. Vào năm 2025, Tricentis dự kiến sẽ tiếp tục tăng cường Vision AI của mình cho các API, cho phép tạo dữ liệu kiểm thử thông minh hơn và thiết kế trường hợp kiểm thử thông minh hơn nữa.

6. ReadyAPI: Khẳng định thông minh để xác thực API thông minh

ReadyAPI, từ SmartBear, là một nền tảng phổ biến để kiểm thử chức năng, bảo mật và hiệu suất của API. Một trong những tính năng nổi bật của nó là "Smart Assertions" (Khẳng định thông minh), tận dụng AI để đơn giản hóa và cải thiện quá trình xác thực các phản hồi API.

Theo truyền thống, việc viết các khẳng định cho các kiểm thử API có thể là một quá trình tẻ nhạt và dễ mắc lỗi. Smart Assertions của ReadyAPI sử dụng AI để phân tích các phản hồi API và tự động tạo các khẳng định phù hợp. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn giúp đảm bảo rằng các kiểm thử toàn diện và hiệu quả hơn trong việc phát hiện lỗi.

AI của ReadyAPI cũng mở rộng sang kiểm thử dựa trên dữ liệu, nơi nó có thể hỗ trợ tạo và quản lý dữ liệu kiểm thử. Nhìn đến năm 2025, chúng ta có thể dự đoán rằng ReadyAPI sẽ mở rộng khả năng AI của mình để cung cấp thông tin chi tiết thông minh hơn về kết quả kiểm thử và tự động hóa hơn nữa quá trình tạo và duy trì các kịch bản kiểm thử phức tạp.

7. AccelQ: Tự động hóa API không mã được hỗ trợ bởi AI

AccelQ là một nền tảng tự động hóa kiểm thử không mã, dựa trên đám mây đang ngày càng được ưa chuộng nhờ cách tiếp cận thân thiện với người dùng để kiểm thử web, di động và API. Lõi dựa trên AI của nó là điều làm cho phương pháp không mã này trở nên mạnh mẽ và hiệu quả.

Đối với kiểm thử API và backend, AI của AccelQ cho phép người dùng tạo và duy trì các kiểm thử tự động mà không cần viết một dòng mã nào. AI của nền tảng có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên, cho phép người dùng mô tả các kịch bản kiểm thử bằng tiếng Anh thông thường, sau đó được tự động chuyển đổi thành các kiểm thử có thể thực thi.

AI của AccelQ cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc bảo trì kiểm thử. Khả năng tự phục hồi của nó có thể tự động điều chỉnh các kiểm thử theo các thay đổi trong ứng dụng, giảm bớt sự mong manh thường liên quan đến các kiểm thử tự động. Vào năm 2025, AccelQ có khả năng sẽ tiếp tục tăng cường công cụ AI của mình để cung cấp khả năng tạo kiểm thử thông minh hơn và cung cấp thông tin chi tiết sâu hơn về tình trạng và chất lượng của các ứng dụng đang được kiểm thử.

8. Testim: Kiểm thử tự phục hồi cho API không thể phá vỡ

Testim là một nền tảng tự động hóa kiểm thử được hỗ trợ bởi AI đang phát triển nhanh chóng, đã tạo dựng được tên tuổi với các kiểm thử tự phục hồi cực kỳ bền bỉ. Mặc dù ban đầu tập trung vào kiểm thử UI, Testim ngày càng áp dụng AI mạnh mẽ của mình vào lĩnh vực kiểm thử API và backend.

Cốt lõi của AI của Testim là khả năng hiểu cấu trúc và hành vi của một ứng dụng. Khi một API hoặc dịch vụ backend thay đổi, AI của Testim có thể điều chỉnh các kiểm thử tương ứng một cách thông minh, ngăn chúng không bị lỗi do những thay đổi nhỏ, không ảnh hưởng đến chức năng. Điều này giảm đáng kể việc bảo trì kiểm thử và cho phép các nhóm tập trung vào kiểm thử các tính năng mới thay vì sửa các kiểm thử bị hỏng.

Vào năm 2025, hãy mong đợi Testim sẽ đào sâu khả năng kiểm thử API của mình, tận dụng AI để cung cấp khả năng tạo kiểm thử, tạo dữ liệu và phát hiện bất thường thông minh hơn. Sự tập trung của nó vào việc tạo ra các kiểm thử "không thể phá vỡ" khiến nó trở thành một công cụ đáng theo dõi đối với bất kỳ nhóm nào đang gặp khó khăn với các bộ kiểm thử không ổn định và cần bảo trì cao.

9. Sauce Labs: Thông tin chi tiết tích hợp AI cho kiểm thử API toàn diện

Sauce Labs là một nhà lãnh đạo đã có uy tín trong lĩnh vực kiểm thử liên tục, cung cấp một nền tảng dựa trên đám mây để kiểm thử web và di động ở quy mô lớn. Công ty đang ngày càng tích hợp AI vào các sản phẩm của mình để cung cấp thông tin chi tiết thông minh và có thể hành động hơn cho kiểm thử API và backend.

Sauce Labs tận dụng AI để phân tích một lượng lớn dữ liệu kiểm thử và xác định các xu hướng, mẫu và các khu vực rủi ro tiềm ẩn. Đối với kiểm thử API và backend, điều này có nghĩa là các nhóm có thể có cái nhìn rõ ràng hơn về hiệu suất, độ tin cậy và bảo mật của API theo thời gian. Phân tích dựa trên AI của nền tảng có thể giúp xác định nguyên nhân gốc rễ của lỗi và đưa ra các khuyến nghị để cải thiện.

Nhìn về phía trước đến năm 2025, Sauce Labs có khả năng sẽ mở rộng khả năng AI của mình để bao gồm các tính năng kiểm thử chủ động hơn, chẳng hạn như tạo trường hợp kiểm thử dựa trên AI và phân tích dự đoán có thể xác định các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng xuất hiện trong sản xuất.

10. Launchable: Lựa chọn kiểm thử được hỗ trợ bởi AI để phản hồi nhanh hơn

Kết thúc danh sách của chúng ta là Launchable, một công cụ độc đáo sử dụng AI để giải quyết một thách thức quan trọng trong phát triển phần mềm hiện đại: thời gian ngày càng tăng để chạy một bộ kiểm thử hồi quy đầy đủ. Launchable không tự thực hiện các kiểm thử; thay vào đó, nó sử dụng AI để chọn các kiểm thử phù hợp nhất để chạy dựa trên các thay đổi mã trong một bản dựng nhất định.

Đối với kiểm thử API và backend, điều này có nghĩa là các nhóm có thể nhận được phản hồi nhanh hơn nhiều về các thay đổi của họ mà không làm giảm chất lượng. Công cụ AI của Launchable học mối quan hệ giữa các thay đổi mã và lỗi kiểm thử, cho phép nó ưu tiên một cách thông minh các kiểm thử có nhiều khả năng phát hiện lỗi nhất.

Trong thế giới CI/CD, nơi tốc độ là tối quan trọng, lựa chọn kiểm thử dựa trên AI của Launchable là một yếu tố thay đổi cuộc chơi. Khi chúng ta tiến vào năm 2025, hãy mong đợi nhiều nhóm hơn sẽ áp dụng phương pháp kiểm thử thông minh này, và Launchable sẽ tiếp tục tinh chỉnh các mô hình AI của mình để lựa chọn kiểm thử chính xác và hiệu quả hơn nữa.

Tương lai là thông minh và tự động

Kỷ nguyên kiểm thử thủ công, phản ứng đang dần khép lại. Mười công cụ được nêu bật trong bài viết này đại diện cho đội tiên phong của một phương pháp tiếp cận mới, dựa trên AI để kiểm thử API và backend. Bằng cách tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo, các nền tảng này đang cho phép các nhóm phát triển xây dựng các ứng dụng mạnh mẽ hơn, đáng tin cậy hơn và an toàn hơn với tốc độ mà trước đây không thể tưởng tượng được. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào năm 2025, việc áp dụng các công cụ kiểm thử thông minh này sẽ không còn là lợi thế cạnh tranh; nó sẽ là một yêu cầu cơ bản để thành công trong thời đại kỹ thuật số.