Autonomer KI-QA-Agent
Ein KI-Agent, der Test-Tickets in ausgeführte, berichtete Testläufe über Webplattformen hinweg verwandelt.
Überblick
Ein autonomer Test-Agent, der ein Ticket liest, den Kontext recherchiert, einen Test plant und dann einen echten Browser steuert, um ihn auszuführen — und die Ergebnisse automatisch zurückmeldet. Er kombiniert große Sprachmodelle mit Browser-Automatisierung und Last-Test-Tools, um die Reichweite eines kleinen QA-Teams zu erweitern.
Tech-Stack
Die Herausforderung
Manuelles exploratives und Regressionstesten über komplexe Webplattformen hinweg ist langsam und schwer skalierbar. Ziel war ein Agent, der ein Ticket aufnehmen, verstehen kann, was getestet werden muss, die Schritte in einem echten Browser ausführt und Erkenntnisse berichtet — mit der Option, auf privaten, lokalen Modellen zu laufen, für Kosten- und Datenkontrolle.
Unser Ansatz
Der Agent führt einen dreiphasigen Workflow aus — Recherche, Testplan, dann Smoke- und exploratives Testen — orchestriert über mehrere LLM-Backends (gehostet und lokal) und einen per Playwright gesteuerten Browser über das Model Context Protocol. Er kann Lasttests generieren und ausführen und lernt wiederverwendbare Muster aus bestehenden automatisierten Tests. Ergebnisse, Pläne und Screenshots werden in das Issue-Tracking des Teams zurückgepostet.
Das Ergebnis
Ein wiederverwendbares Automatisierungs-Harness, das Ingenieure von wiederholtem Testen entlastet, auf Cloud- oder On-Premise-Modellen läuft und eine klare Nachvollziehbarkeit darüber führt, was getestet und was gefunden wurde.
Hauptfunktionen
- Dreiphasiger Workflow: Recherche → Testplan → Ausführung
- Steuert einen echten Browser über Playwright (Model Context Protocol)
- Läuft auf gehosteten oder privaten lokalen LLMs für Kosten und Daten
- Generiert und führt Lasttests aus
- Lernt wiederverwendbare Muster aus bestehenden Test-Suiten
- Postet Pläne, Ergebnisse und Screenshots zurück ins Issue-Tracking
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Lassen Sie uns darüber sprechen, wie wir es gemeinsam entwerfen, bauen und ausliefern können.