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Temario del curso

Introducción al código impulsado por agentes

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

Fundamentos de verificación para Antigravity

  • Establecimiento de puntos de control de verificación.
  • Seguimiento de las decisiones de los agentes y evaluación de secuencias lógicas.
  • Identificación de anomalías en el comportamiento de los agentes.

Trabajo con artefactos generados por agentes

  • Evaluación de diferencias de código (diffs) y calidad de parches.
  • Validación de documentación y metadatos creados por los agentes.
  • Revisión de resultados estructurados y no estructurados.

Verificación basada en navegador y registro de actividad

  • Interpretación de grabaciones de sesiones del navegador.
  • Detección de errores de los agentes durante tareas impulsadas por la interfaz de usuario.
  • Correlación de eventos registrados con el flujo esperado de la tarea.

Técnicas de validación de tareas

  • Confirmación de la precisión y completitud de las tareas.
  • 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 de agentes riesgosas.
  • Análisis estáticos y dinámicos del resultado de los agentes.
  • Fortalecimiento de las etapas de verificación frente a vulnerabilidades de seguridad.

Pruebas de confiabilidad y robustez

  • Detección de comportamientos frágiles de los agentes.
  • Pruebas de estrés de operaciones multi-paso de agentes.
  • Construcción de tuberías de validación resilientes.

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

  • Diseño de flujos de trabajo de verificación de agentes de extremo a extremo.
  • Automatización de criterios de aceptación para tareas de agentes.
  • Informes y monitoreo del rendimiento de los agentes.

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 asistido por IA.

Público objetivo

  • Ingenieros de aseguramiento de calidad (QA).
  • SDETs.
  • Ingenieros de seguridad.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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