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Temario del curso

Introducción al código generado por agentes

  • Cómo los agentes autónomos generan y modifican código
  • Comprensión de la descomposición de tareas y los registros de ejecución
  • Modos de fallo comunes en los flujos de trabajo de agentes

Fundamentos de verificación para Antigravity

  • Establecimiento de puntos de control de verificación
  • Seguimiento de las decisiones del agente y evaluación de secuencias lógicas
  • Identificación de anomalías en el comportamiento del agente

Trabajo con artefactos generados por agentes

  • Evaluación de las diferencias de código (diffs) y la calidad de los parches
  • Validación de la documentación y metadatos creados por el agente
  • Revisión de salidas estructuradas y no estructuradas

Verificación basada en el navegador y registro de actividad

  • Interpretación de grabaciones de sesiones del navegador
  • Detección de errores del agente durante tareas guiadas por la interfaz de usuario (UI)
  • Correlación de los eventos registrados con el flujo esperado de la tarea

Técnicas de validación de tareas

  • Confirmación de la precisión y completitud de la tarea
  • Aplicación de comprobaciones de reproducibilidad y repetibilidad
  • Uso de validación basada en restricciones para flujos de trabajo de IA

Consideraciones de seguridad en el desarrollo impulsado por agentes

  • Reconocimiento de acciones riesgosas por parte del agente
  • Análisis estático y dinámico de la salida del agente
  • endurecimiento (hardening) de los pasos de verificación frente a brechas de seguridad

Pruebas de confiabilidad y robustez

  • Detección de comportamientos frágiles en el agente
  • Pruebas de estrés en operaciones del agente con múltiples pasos
  • Construcción de pipelines de validación resistentes

Integración del aseguramiento de calidad (QA) de Antigravity en pipelines existentes

  • Diseño de flujos de trabajo de verificación extremo a extremo para agentes
  • Automatización de los criterios de aceptación para las tareas del agente
  • Información e monitoreo del rendimiento del agente

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los fundamentos de las pruebas de software
  • Experiencia con metodologías de automatización o aseguramiento de calidad (QA)
  • Familiaridad con flujos de trabajo de desarrollo asistidos por inteligencia artificial

Audiencia objetivo

  • Ingenieros de aseguramiento de calidad (QA)
  • Ingenieros de desarrollo en pruebas de software (SDETs)
  • Ingenieros de seguridad
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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