感謝您提交詢問!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
感謝您提交預訂!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
課程簡介
Agent驅動代碼簡介
- 自主agent如何生成和修改代碼。
- 理解任務分解和執行軌跡。
- agent工作流程中的常見故障模式。
Antigravity的驗證基礎
- 建立驗證檢查點。
- 追蹤agent決策並評估邏輯序列。
- 識別agent行爲中的異常。
處理agent生成的工件
- 評估代碼差異和補丁質量。
- 驗證agent創建的文檔和元數據。
- 審查結構化和非結構化輸出。
基於瀏覽器的驗證與活動記錄
- 解讀瀏覽器會話記錄。
- 檢測UI驅動任務中的agent失誤。
- 將記錄事件與預期任務流程關聯。
任務驗證技術
- 確認任務的準確性和完整性。
- 應用可重複性和可再現性檢查。
- 使用基於約束的驗證方法處理AI工作流程。
Agent驅動開發中的安全考慮
- 識別高風險agent操作。
- 對agent輸出進行靜態和動態分析。
- 強化驗證步驟,防止安全漏洞。
測試可靠性與魯棒性
- 檢測脆弱的agent行爲。
- 對多步驟agent操作進行壓力測試。
- 構建穩健的驗證管道。
將Antigravity質量保證集成到現有管道中
- 設計端到端的agent驗證工作流程。
- 自動化agent任務的驗收標準。
- 報告和監控agent性能。
總結與下一步
最低要求
- 具備軟件測試基礎知識。
- 有自動化或質量保證方法論的經驗。
- 熟悉AI輔助開發工作流程。
受衆
- 質量保證工程師。
- SDETs。
- 安全工程師。
14 時間: