Масштабирование современного QA с помощью агентного ИИ: автоматизированное тестирование на AWS с использованием Amazon Bedrock AgentCore и Amazon Nova Act.

Обеспечение качества остаётся ключевым элементом разработки программного обеспечения, однако традиционные подходы к QA всё чаще не соответствуют современным моделям поставки и сложным пользовательским интерфейсам. Большинство организаций по-прежнему используют гибридный подход, сочетая ручное тестирование со скриптовой автоматизацией на базе таких инструментов, как Selenium, Cypress или Playwright. Несмотря на их ценность, команды QA часто тратят непропорционально много времени на поддержку хрупких тестовых скриптов вместо расширения тестового покрытия.

Скриптовая автоматизация по своей природе нестабильна. Незначительные изменения в UI могут приводить к сбоям тестов, для их поддержки требуются специализированные навыки программирования, а покрытие браузеров и устройств часто остаётся неполным. По мере ускорения циклов разработки и внедрения AI-ориентированных приложений эти ограничения становятся серьёзным узким местом.

Агентная автоматизация QA предлагает принципиально иной подход — замену жёстких скриптов интеллектуальными автономными тестовыми агентами, способными адаптироваться к изменениям.

Что такое агентное QA-тестирование?

Агентный ИИ переводит QA от правил и сценариев к интеллектуальной, целеориентированной автоматизации. Вместо выполнения заранее заданных скриптов агентные системы могут наблюдать за интерфейсами, понимать контекст и принимать решения в реальном времени.

Ключевые преимущества агентного QA-тестирования:

1. Автономная генерация тестов на основе поведения UI и структуры приложения
2. Динамическая адаптация к изменениям интерфейса, существенно сокращающая затраты на сопровождение тестов
3. Человеко-подобные сценарии взаимодействия, обеспечивающие проверку с точки зрения реального пользователя
4. Повышенное покрытие и надёжность в разных браузерах, на устройствах и в пользовательских сценариях

Для компаний, стремящихся масштабировать QA без пропорционального роста ручных усилий, агентный ИИ становится значительным шагом вперёд.

AgentCore Browser: инфраструктура корпоративного уровня для агентного QA

Для масштабирования агентного QA организациям необходима безопасная, наблюдаемая и высокомасштабируемая инфраструктура. Amazon Bedrock AgentCore Browser — встроенная возможность Amazon Bedrock AgentCore — разработан именно для этих задач.

AgentCore Browser предоставляет защищённую облачную браузерную среду, которая позволяет AI-агентам взаимодействовать с веб-приложениями в контролируемом и готовом к корпоративному использованию формате. Каждая браузерная сессия выполняется в изолированной, контейнеризованной и эфемерной среде, что обеспечивает чистое состояние тестов и оптимальное использование ресурсов.

Функции корпоративного уровня включают:

1. Изоляцию сессий и эфемерные окружения
2. Просмотр в реальном времени и повтор воспроизведения сессий для полной наблюдаемости
3. Логирование через AWS CloudTrail для аудита и соответствия требованиям
4. Параллельное выполнение нескольких браузерных сессий

Эти возможности позволяют организациям распараллеливать QA-тестирование по множеству пользовательских сценариев, окружений и кейсов, значительно сокращая общее время тестирования.

Amazon Nova Act: оркестрация интеллектуальных QA-агентов

Полный потенциал AgentCore Browser раскрывается в сочетании с Amazon Nova Act — сервисом AWS, предназначенным для создания, развёртывания и управления надёжными AI-агентами для продуктивных UI-процессов.

С помощью Amazon Nova Act SDK разработчики могут декомпозировать сложные QA-процессы на более мелкие и надёжные команды, сохраняя полный контроль через Python-код, API-вызовы и прямое взаимодействие с браузером. Тесты, проверки и точки останова могут быть встроены непосредственно в агентные рабочие процессы, обеспечивая расширенные возможности отладки и точного управления.

Вместе AgentCore Browser и Amazon Nova Act формируют полноценную экосистему для масштабируемой агентной автоматизации QA на AWS.

Практический пример: агентный QA для розничного приложения

В качестве примера рассмотрим веб-приложение для розничной торговли, размещённое на AWS в закрытом корпоративном окружении. Используя AI-ассистента для программирования, такого как Kiro, команды QA могут автоматически генерировать UI-тесты на основе анализа кодовой базы и структуры приложения.

Kiro анализирует навигационные сценарии, функциональность поиска, логику фильтрации и взаимодействие с формами, после чего формирует тестовые сценарии в JSON-схеме, требуемой Amazon Nova Act. Эти тесты сразу же исполняются через AgentCore Browser, значительно ускоряя создание тестов и обеспечивая всестороннее покрытие.

Каждый тест выполняется независимо с использованием pytest, а параллельный запуск обеспечивается через pytest-xdist. Во время выполнения каждый тест инициирует собственную изолированную сессию AgentCore Browser в облаке, что гарантирует надёжность и воспроизводимость. Результаты тестирования — включая логи и скриншоты — автоматически собираются в подробные HTML-отчёты для полной прозрачности.

Параллельное выполнение, наблюдаемость и отладка

Возможность AgentCore Browser запускать несколько сессий одновременно обеспечивает истинное параллельное QA-тестирование в масштабе. Целые наборы тестов, которые ранее выполнялись последовательно, теперь могут запускаться одновременно, радикально сокращая циклы обратной связи.

Функции live-просмотра и воспроизведения сессий обеспечивают прозрачность поведения агентов. Команды QA могут наблюдать за взаимодействием агентов с приложениями в реальном времени или воспроизводить завершённые сессии для анализа сбоев. Такой уровень наблюдаемости повышает доверие к результатам автоматизации и упрощает анализ первопричин.

Заключение: модернизация QA с помощью агентного ИИ на AWS

Агентная автоматизация QA представляет собой значительный этап эволюции подходов к тестированию ПО. Объединяя Amazon Bedrock AgentCore Browser и Amazon Nova Act, организации могут перейти от хрупких скриптов к интеллектуальным, масштабируемым и устойчивым QA-процессам.

Как официальный партнёр AWS, Softprom помогает компаниям проектировать и внедрять современные стратегии QA и тестирования с использованием нативных AI-сервисов AWS. От проектирования архитектуры до внедрения и оптимизации — Softprom помогает ускорить поставку ПО при сохранении высокого уровня качества и надёжности.

Свяжитесь с Softprom, чтобы узнать, как агентная автоматизация QA на AWS может трансформировать ваши процессы тестирования и поддержать более быстрые и уверенные релизы.