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課程簡介
Agent-Driven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agent在UI驅動任務中的失誤
- 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進行AI工作流程
Agent-Driven開發中的安全考慮
- 識別風險較高的agent操作
- 對agent輸出進行靜態和動態分析
- 強化驗證步驟以防止安全漏洞
測試可靠性和魯棒性
- 檢測脆弱的agent行爲
- 壓力測試多步驟agent操作
- 構建彈性驗證管道
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輔助的開發工作流程
受衆
- 質量保證工程師
- SDETs
- 安全工程師
14 小時