테스팅에서의 AI 에이전트: 강력한 결과는 프롬프트가 아닌 엔지니어링 회로에서 나온다

이 기사는 이상적인 입력 데이터나 모델 기반 추측에 의존하지 않는 AI 테스팅 에이전트 접근 방식을 설명합니다. 대신, 에이전트는 사용 가능한 증거를 수집하고, 명시적인 수용 모델을 구축하며, 여러 독립적인 수단(API, DB, UI)을 통해 이를 검증하고, 지식의 경계를 문서화하며, 최종 결정은 인간에게 맡깁니다. 엔지니어링 회로에는 시나리오 스킬, 안전 규칙, 프로젝트 설정, 결정론적 실행기, 증거 체인이 포함됩니다. 주요 테스팅 방법론으로는 위험 기반 테스팅(중요 모듈 우선), 탐색적 테스팅(불완전한 요구사항 작업), 독립적인 오라클을 사용한 수용 기준 테스팅(미리 공식화된 관찰 가능 기대치), 시스템/통합 사고(상태 체인 추적), 경계 분류(인접 미완료 작업에 대해 페널티 부과 금지)가 있습니다. 기사는 에이전트 응답의 품질이 모델이 아닌 검증 회로에 의해 결정된다고 강조합니다.