Jednorazowe generowanie testów przez model językowy brzmi atrakcyjnie, dopóki nie spróbujemy uruchomić wygenerowanego pakietu na prawdziwym repozytorium. W badaniach przywołanych w artykule „The Rise of Agentic Testing” ponad 40% testów wygenerowanych przez LLM nie uruchamia się poprawnie przy pierwszym podejściu. Błędy importów, niezgodność z konfiguracją projektu, mylne założenia co do zależności są codziennością. Problem nie leży w samej jakości modelu, ale w braku sprzężenia zwrotnego. Model generuje, lecz nie widzi skutków swojej pracy. 

W agentic testing, zamiast pojedynczego modelu, mamy współpracujący zespół agentów, którzy generują, uruchamiają, analizują i poprawiają testy aż do osiągnięcia zdefiniowanego poziomu jakości. Jest to przesunięcie z jednorazowego sprawdzenia w stronę iteracyjnego procesu przypominającego pracę zespołu testerskiego. 

Załóż darmowe konto i uzyskaj dostęp do artykułu 30 dni po publikacji lub subskrybuj i czytaj od razu. Zarejestruj się