Piense en esto: si su suite de pruebas se rompe cada vez que se mueve un botón, un div cambia, o - dioses prohíban - un test A / B corre, ¿de verdad está probando algo? Si tuviste que hacer una pausa, es probable que tu equipo, como la mayoría de los equipos de ingeniería, esté gastando mucho tiempo reparando y manteniendo pruebas basadas en scripts que rompen con cada cambio de interfaz. Afortunadamente, con la IA en el flujo de trabajo, los ciclos de liberación se terminan, la interfaz de usuario no se rompe, y todo está bien, ¿verdad? En este post, desglosaremos qué es la prueba de IA y cómo los agentes de QA trabajan bajo el capó, para que puedas decidir si realmente es de ayuda para tu equipo. Lo que hace la automatización de pruebas Las herramientas de automatización de pruebas como Playwright o Selenium siguen un conjunto de direcciones paso a paso. Se va algo así: vaya a esta URL, encuentre el elemento con el selector CSS específico, haga clic en él, asegúrese de que este texto aparece... Todo funciona bien, siempre y cuando su producto nunca cambie. Pero hay algo llamado Básicamente, los scripts no se rompen sólo porque la interfaz de usuario cambia, sino también porque las instrucciones están estancadas.Los equipos reportan que gastan el 30%-40% de su tiempo de desarrollo manteniendo las pruebas existentes en lugar de encontrar y corregir los errores reales o construir nuevas características. sólo ha aumentado la fricción para mantener buenas pruebas. selector treadmill AI code generation Herramientas como Cursor, Claude Code y Copilot están ayudando a las empresas a enviar código más rápido que nunca, pero más salida también significa más cambios en la interfaz de usuario por sprint, más refactores de código, más componentes reescritos... Cada uno de ellos conlleva un riesgo de que tu flujo de trabajo de prueba se rompa. Según a En las plataformas de automatización, los equipos de alto rendimiento sin una solución QA adecuada experimentaron alrededor de 20 errores por sprint alcanzando la producción en un ciclo de dos semanas. Estudio de Forrester TEI La desgraciada realidad es que la automatización de pruebas tradicionales ofrece un excelente retorno de la inversión (ROI) cuando las cosas son estables (el mismo estudio de Forrester informa de un ROI del 209% en tres años para una de estas plataformas).Pero eso asume un nivel de estabilidad de desarrollo pre-AI que ya no existe. En lugar de ayudar, las pruebas guiadas se convierten rápidamente en responsabilidades. Introducción a la prueba de agentes. ¿Qué es la prueba Agentic? En pocas palabras, la prueba de agentes se centra en el logro de la IA a un objetivo dado. para probar (clicar en esto, afirmar, entonces eso), lo dices Para comprobarlo. how what Aquí está una declaración de ejemplo: "Asegúrese de que el usuario pueda agregar con éxito un hoodie de tamaño M a la cesta y completar el checkout con GooglePay". El agente de IA está encargado de llevar a cabo ese objetivo. Con la prueba de agentes, el agente de QA recibe un objetivo del usuario y luego descubre cómo completarlo dentro del sistema. Navega a través de la web, las aplicaciones de escritorio o móviles e interactúa con los elementos. El patrón de reacción La mayoría de los sistemas de agentes, incluido el que hemos construido en Sigue el patrón de reacción: C. Tecnología observe —> decide —> act —> evaluate Nota: El agente QA mira primero el estado actual de la página, tanto el DOM como el diseño visual. Decide o piense: Es razones sobre el objetivo. “Tengo que encontrar el botón ‘Añadir a la cesta’. veo un botón azul con un icono de la cesta”. Act: Se comporta como un usuario. Evaluar: Comproba si la acción funcionó y decide qué hacer a continuación (repetirá). Aquí estamos hablando de un sistema autónomo que entiende la jerarquía estructural y visual de una aplicación web, y recrea un camino que un usuario tomaría. Memoria de Layer Nuestros agentes rastrean su sitio web o una aplicación para mapear todas las páginas, flujos, elementos interactivos y relaciones entre elementos en un gráfico de conocimiento. C. Tecnología Pensemos en la diferencia entre un turista vagando por una ciudad y un local que conoce cada calle por corazón.Ambos pueden ir de A a B, pero debido a su familiaridad con la ciudad, el local sabe cómo tomar los recortes y dónde están los extremos muertos. Cómo funcionan las pruebas en la práctica Antes de escribir una sola prueba, el agente rastrea su aplicación. QA.tech llama esto , que es básicamente agentes que exploran de forma autónoma su aplicación para mapear y comprender los flujos de usuarios y los elementos de interfaz de usuario. epistemic foraging Intento Escribe una solicitud simple y natural para decirle al agente cuál es el objetivo final, como “Verifique que el usuario pueda buscar, navegar, ver y reservar con éxito una propiedad”. Descubrimiento El agente luego carga la aplicación usando la estructura que ya ha aprendido durante el crawl.Ahora que tiene un mapa de las páginas y elementos, puede comenzar a buscar la página principal, las propiedades del navegador, los botones de reserva y todas las otras opciones necesarias de la manera que un usuario humano haría. Ejecución del flujo El agente procede a completar la prueba paso a paso (puede ver el proceso completo a través de una sesión de grabación).Si algo sucede inesperadamente, como una sugerencia no deseada, el agente la ve, se da cuenta de que es un obstáculo para el objetivo, y la cierra. Aserción Una vez que el flujo se completa, el agente evalúa el paso o fracaso en función de si el objetivo ha sido alcanzado. Ahora, compare este resultado con el script de Playwright equivalente. , localizar la entrada de búsqueda de propiedades usando un selector específico o , introduzca una ubicación, desencadene la búsqueda, espere que la página de resultados se cargue, haga clic en una lista de propiedades y luego encuentre y pulse el botón de reserva. /home page data-testid Todo funciona, siempre que nada cambie.El momento en que se añade un CAPTCHA, se renomee un ID de prueba, o el proceso de reserva se divide en páginas adicionales, volverá a estar en modo de mantenimiento. Qué hace que la automatización de pruebas de agentes difiera de la prueba asistida por IA Honestamente, una gran cantidad de herramientas comercializadas como automatización de pruebas de IA son realmente simplemente envases que generan scripts para tecnología obsoleta como Playwright. Pensamos que usar la automatización de agentes de esta manera es simplemente usar la IA en el paradigma equivocado – el resultado de usar envases de IA es peor cuando se compara con agentes de IA que actúan de manera independiente. Objetivo orientado: las pruebas se centran en los resultados en lugar del proceso de implementación y cómo llegar allí. Perceptual: El agente ve tu aplicación exactamente como un usuario real lo haría (visual + a través de HTML). No se basa en selectores creados por un individuo para referirse a un elemento. Si mueve la posición o un botón “Enviar”, o añade un paso adicional como una prueba A/B, el agente será capaz de encontrar su camino para completar el objetivo, incluso si los elementos originales se han movido o el camino ha cambiado. Autoevaluación: En las pruebas de agentes, el agente determina el paso o el fracaso en función de si se ha alcanzado el objetivo declarado. Aprendizaje continuo: Cuanto más interacción tiene el agente con su aplicación, mejor se convierte en reconocer escenarios de camino feliz y lo que se considera rendimiento de tareas "normal" para componentes de interfaz de usuario específicos. Cuando la prueba de agentes es (y no es) la correcta Sería fácil sobrevender esto, así que déjame ser recto.No creo que debas echar de menos cada guión escrito para Playwright que tengas mañana. Hay algunas áreas en las que este enfoque es realmente : strong fit Flujo de usuario de fin a fin (E2E): Todo lo que involucre el embarque, el pago, la gestión de cuentas y la realización de todas las actividades CRUD; Suites de regresión: UI continuamente cambiante que libera más rápido de lo que puede probar manualmente; UI de movimiento rápido: Validación de nuevas versiones a tiempo. Productos complejos: productos donde la mejor manera de validar la experiencia era la prueba manual, pero por razones obvias, no sucede lo suficientemente rápido. Sin embargo, en este momento, es una solución menos que ideal para: Aplicaciones altamente interactivas, como Notion. juegos Webgl o la interfaz de usuario basada en webgl también son difíciles de probar para los agentes. UI que es muy dinámico de sesión en sesión. La realidad es que la mayoría de los equipos de los que hablamos utilizan un enfoque híbrido. se basan en scripts para pequeños detalles y permiten a los agentes de IA manejar los flujos de usuarios amplios y complejos. Dicho esto, hemos visto que las empresas que adoptan QA de agentes ganan hasta un ROI del 529% con un retorno de 3 meses. envuelve La prueba de agentes representa un enfoque completamente diferente del marco de pruebas tradicional, con una relación uno a uno entre sus objetivos deseados y sus resultados reales. Si su equipo está gastando más tiempo manteniendo la infraestructura de pruebas que en encontrar errores reales, la automatización de pruebas de agentes puede ayudarle a cerrar esa brecha. ¿Quiere ir más profundamente?Aquí hay algunos materiales útiles: Desde el manual al QA autónomo: una guía de transición paso a paso ¿La automatización de QA vale la pena? el ROI real de las pruebas inteligentes con QA.tech y vea cómo nuestros agentes pueden validar sus flujos críticos para su siguiente lanzamiento. Libro y Demo
