Чому QA-інженери обирають Agentic AI для автоматизації тестування у 2025

Штучний інтелект кардинально змінює підхід до автоматизації тестування, переходячи від простого виконання сценаріїв до справжньої автономної взаємодії з програмним забезпеченням. Agentic AI демонструє революційний підхід, поєднуючи можливості великих Visual Language Models (VLM) з автоматизованим виконанням дій у реальному часі.

Ми спостерігаємо, як Agentic AI трансформує процес тестування, надаючи можливість автоматично генерувати та виконувати тестові сценарії без постійного втручання людини. Це особливо важливо для організацій з обмеженими ресурсами або застарілими системами, оскільки значно знижує операційні витрати та прискорює цикли розробки.

У цій статті ми детально розглянемо, чому досвідчені QA-інженери обирають Agentic AI для автоматизації тестування. Ми проаналізуємо його архітектуру, розроблену для автономності та адаптивності, а також розкриємо, як ця технологія оптимізує процеси в різних галузях, включаючи фінанси, охорону здоров’я та виробництво.

Важливо зазначити, що Agentic AI це новий парадигмальний підхід, який дозволяє створювати більш гнучкі, адаптивні та потужні системи штучного інтелекту. Agentic AI представляє якісно новий підхід до створення систем ШІ, які мають набагато більшу автономність та здатність до самонавчання, ніж звичайні AI-агенти.

Технічні основи Agentic AI в тестуванні

Архітектура сучасних AI-агентів для тестування базується на внутрішньому графі знань, який відображає взаємозв’язки між елементами інтерфейсу та можливими діями. Використовуючи великі мовні моделі (LLM) та візуальні лінгвістичні моделі (VLM), агенти здатні перетворювати текстові описи тестових сценаріїв у послідовність конкретних дій.

Насамперед AI-агент являє собою програмне забезпечення, що використовує штучний інтелект для автономного виконання тестових завдань. Зокрема, агенти поєднують можливості Robotic Process Automation (RPA) з передовими технологіями машинного навчання та NLP (Natural Language Processing). Внутрішня архітектура агента включає компоненти для аналізу даних, прийняття рішень та адаптації до змін у тестовому середовищі.

Компоненти системи Agentic AI

Основу системи автоматизованого тестування складають кілька ключових компонентів.

Наприклад:

• Selenium WebDriver — API для взаємодії з веббраузерами;
• Selenium Grid — для паралельного виконання тестів;
• Jenkins — для неперервної інтеграції та автоматизації процесів;
• Gradle — система управління залежностями.

Крім того, система використовує Retrieval-Augmented Generation (RAG) для доступу до історичних тестових даних та логів. Це дозволяє агентам враховувати попередній досвід при виконанні нових тестових сценаріїв.

Взаємодія з тестовим середовищем

AI-агенти взаємодіють із тестовим середовищем через внутрішній граф знань, який формується під час дослідження інтерфейсу. Особливо важливо, що агенти можуть обробляти великі файли, такі як PDF або JSON, що містять успадковані тестові сценарії, аналізуючи вміст та систематично виконуючи тести.

Система автоматично генерує тестові скрипти (використовуючи фреймворки на зразок Playwright) для кожного успішно виконаного сценарію. Кожна дія під час тестування реєструється, створюючи аудиторський слід для подальшого аналізу та оптимізації. Завдяки цьому розробники можуть швидко виконувати невеликі тестові сценарії без ручного втручання.

Переваги над традиційними фреймворками

Порівняльний аналіз ефективності між традиційними фреймворками та Agentic AI демонструє значні переваги у швидкості та точності виконання тестів. Використовуючи AI-нативний, керований подіями життєвий цикл розробки, системи на базі Agentic AI забезпечують вищу продуктивність завдяки автоматизації рутинних завдань.

Порівняльний аналіз продуктивності

Насамперед Agentic AI значно прискорює процес тестування через автоматизацію генерації тестових випадків та їх виконання. Системи демонструють вищу ефективність у виявленні та виправленні помилок, що суттєво скорочує час випуску продукту на ринок. Зокрема, інтеграція із чинними інструментами дозволяє командам працювати більш узгоджено та ефективно.

Скорочення часу на написання тестів

Одна з найвагоміших переваг Agentic AI — це суттєве скорочення часу на створення тестових сценаріїв.

AI-агенти здатні:

• автоматично генерувати тестові скрипти на основі аналізу користувацької поведінки;
• створювати та виконувати автотести без ручного втручання;
• оптимізувати тестові сценарії на основі історичних даних.

Адаптивність до змін інтерфейсу

Особливо важливою є здатність Agentic AI адаптуватися до змін в інтерфейсі програми. Якщо елементи UI змінюються (наприклад, оновлюється ID елемента або модифікується макет), AI-агент автоматично виявляє ці зміни та адаптує тестові скрипти.

Agentic AI також забезпечує «самолікування» тестів під час виконання. При виявленні незначних змін в інтерфейсі система автоматично коригує тестові скрипти, що значно зменшує кількість помилкових спрацьовувань. Така адаптивність особливо цінна для команд, які працюють із динамічними вебдодатками, де інтерфейс часто оновлюється.

Практична імплементація

Налаштування середовища для автоматизації тестування з використанням Agentic AI починається з вибору відповідних інструментів та їхньої конфігурації. Насамперед потрібно визначити основні компоненти системи тестування, які включатимуть як традиційні інструменти, так і AI-орієнтовані рішення.

Зокрема, для ефективної роботи з AI-агентами необхідно налаштувати базову інфраструктуру, яка включає системи управління тестуванням. Наприклад TestLink, як безплатна система, надає можливість налаштування декількох рівнів доступу для користувачів та створення структурованих вимог до продукту. З іншого боку TestRail пропонує гнучке налаштування полів та інтеграцію з баг-трекінговими системами.

Інтеграція із чинними інструментами

Для максимальної ефективності, AI-агенти потребують інтеграції з наявними інструментами тестування.

Написання тест-кейсів для AI-агентів

При створенні тест-кейсів для AI-агентів важливо дотримуватися структурованого підходу.

Тест-кейс має містити:

• чітко сформульовані кроки без зайвої деталізації;
• очікувані результати для кожного кроку;
• можливість об’єднання в тестові набори (test-suite);
• параметри для автоматичного виконання.

AI-агенти здатні автоматично генерувати тестові скрипти на основі простих мовних описів. Наприклад, використовуючи VLM (Visual Language Models), агент отримує опис тесту природною мовою та перетворює його на виконувані дії.

Як приклад Qualyfid, що є спеціалізованим AI-інструментом і дозволяє автоматизувати створення тестової документації, перетворюючи короткі описи завдань на детальні документи з тест-кейсами за лічені секунди. Цей підхід особливо ефективний для команд, які прагнуть покращити якість тестування та оптимізувати процес створення тестової документації.

Масштабування та оптимізація

Паралельне виконання тестів та ефективне управління даними відіграють ключову роль у масштабуванні автоматизованого тестування з використанням Agentic AI. Зокрема, сучасні підходи до оптимізації тестування зосереджені на максимальному використанні обчислювальних ресурсів та інтелектуальному управлінні тестовими даними.

Selenium Grid забезпечує основу для паралельного виконання тестів, розподіляючи навантаження між кількома вузлами. Головний вузол (Hub) виступає центральною точкою, яка приймає запити на виконання тестів та розподіляє їх між доступними вузлами. На відміну від послідовного виконання, паралелізація дозволяє значно скоротити загальний час тестування.

Водночас для ефективного паралельного виконання тестів необхідно враховувати кілька важливих аспектів:

• конфігурація тестового середовища для одночасного запуску;
• управління залежностями між тестами;
• розподіл ресурсів між паралельними потоками;
• синхронізація доступу до спільних ресурсів.

Управління тестовими даними

Як ви вже знаєте, Agentic AI використовує Retrieval-Augmented generation (RAG) для доступу до історичних тестових даних та логів. Таким чином, система може валідувати нові тести відносно встановлених еталонів, забезпечуючи точність та надійність результатів.

Особливо важливо, що система підтримує генерацію синтетичних даних та маскування конфіденційної інформації. Це дозволяє проводити тестування з реалістичними даними, одночасно дотримуючись вимог щодо захисту інформації.

Моніторинг продуктивності

Інструменти моніторингу на базі AI забезпечують зворотний зв’язок у реальному часі під час тестування.

Система автоматично відстежує ключові метрики продуктивності:

• час виконання тестів;
• використання ресурсів системи;
• кількість успішних та невдалих тестів;
• затримки та вузькі місця в процесі тестування.

AI-агенти постійно аналізують дані про продуктивність, автоматично виявляючи аномалії та потенційні проблеми. Завдяки цьому команди розробників можуть швидко реагувати на виявлені проблеми та оптимізувати процес тестування. Інтеграція з інструментами комунікації, такими як, наприклад, Slack та електронна пошта, дозволяє розробникам та іншим зацікавленим сторонам отримувати оновлення про прогрес та результати тестування в реальному часі.

Майбутнє тестування: Agentic AI на передовій інновацій

Впровадження Agentic AI у процеси автоматизації тестування демонструє виняткові результати щодо підвищення ефективності та зниження операційних витрат.

Компанії та проєкти, які впровадили системи автоматизованого тестування на базі Agentic AI, фіксують суттєве покращення ключових показників ефективності.

Вимірювання ефективності автоматизації

Насамперед впровадження Agentic AI призводить до значного підвищення продуктивності тестування. Зокрема, компанії повідомляють про скорочення часу виконання тестів на 40 % та прискорення циклів регресійного тестування на 60 %. Водночас точність прогнозування дефектів досягає 85 %, а показники виявлення помилок зростають на 30 %.

Аналіз витрат та вигод

Дослідження показують, що 70% компаній досягли позитивної рентабельності інвестицій принаймні в одному випадку використання Agentic AI.

Основні переваги включають:

• підвищення операційної ефективності через автоматизацію рутинних завдань;
• покращення процесу прийняття рішень завдяки аналізу даних у реальному часі;
• зростання задоволеності користувачів через швидше розв’язання проблем;
• прискорення інноваційних циклів та скорочення часу виведення продукту на ринок.

Прогнозування довгострокової цінності

За прогнозами McKinsey, генеративні технології штучного інтелекту додадуть від 2,6 до 4,4 трильйона доларів США вартості в бізнес-секторах. Особливо важливо, що Agentic AI демонструє високу масштабованість без пропорційного збільшення витрат на інфраструктуру.

Використання Agentic AI для автоматизації тестування дозволяє організаціям оптимізувати робочі процеси та підвищити ефективність команд розробки. Зокрема, системи здатні автоматично коригувати стратегії тестування на основі аналізу даних, що забезпечує постійне вдосконалення процесів.

Водночас важливо враховувати потенційні виклики при впровадженні Agentic AI, такі як забезпечення якості даних та інтеграція із чинними системами. Проте, партнерство з відповідними постачальниками, які мають готові інтеграції та бібліотеки робочих процесів, допомагає мінімізувати ці складнощі.

За прогнозами Gartner, до 2026 року 20 % організацій використовуватимуть штучний інтелект для оптимізації своєї організаційної структури. Крім того, очікується зростання ринку програмного забезпечення на 14 % до 2025 року, що становитиме 1,23 трильйона доларів.

Висновок

Agentic AI революціонізує автоматизацію тестування, пропонуючи безпрецедентний рівень автономності та адаптивності. Ця технологія не лише оптимізує процеси, скорочуючи час виконання тестів на 40% та прискорюючи цикли регресійного тестування на 60%, але й демонструє вражаючу точність у прогнозуванні дефектів — до 85%.

Впровадження Agentic AI забезпечує значні переваги:

• підвищення операційної ефективності;
• покращення процесу прийняття рішень;
• зростання задоволеності користувачів;
• прискорення інноваційних циклів.

За прогнозами, генеративні AI-технології додадуть до 4,4 трильйона доларів вартості в бізнес-секторах. Попри виклики інтеграції, Agentic AI демонструє високу масштабованість та потенціал для оптимізації організаційних структур.

Ми стоїмо на порозі нової ери в тестуванні програмного забезпечення, де Agentic AI не просто інструмент, а повноцінний партнер у забезпеченні якості та інновацій. Для QA-інженерів це відкриває нові горизонти професійного розвитку та можливість зосередитися на стратегічних аспектах тестування, довіривши рутинні завдання інтелектуальним системам.