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:

人數


每位參與者的報價

即將到來的課程

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