Agentic AI

Expertenwissen rund um Agentic AI im Software Testing: Agentic AI beschreibt den Einsatz autonomer KI-Agenten in der Qualitätssicherung. Statt vordefinierter Testskripte arbeiten Agenten mit Zielen, beobachten die Anwendung über den Accessibility Tree und treffen eigenständig Entscheidungen. Qytera setzt Agentic AI Testing mit Playwright und LLMs (Claude, GPT-4o) für Self-Healing Tests, automatische Testgenerierung und SEO-Audits ein.

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Eine Testautomatisierungslösung in eine bestehende CI/CD-Pipeline zu integrieren bedeutet: Test-Arten den vier Pipeline-Stages zuordnen, pro Stage ein Quality Gate für Testabdeckung und Pass-Rate setzen und die Tests automatisch bei jedem Code-Push auslösen. In der Praxis laufen Unit-Tests im Build-Stage, API- und schlanke E2E-Tests im Test-Stage, Performance- und Security-Smoke vor dem Deployment. Dieser Guide zeigt die konkrete Verteilung, einen Tool-Stack-Vergleich (Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI), KI-gestützte Testautomatisierung und die Quality Gates für 2026.

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Agentisches Testing bricht mit der deterministischen Testautomatisierung. Ein KI-Agent beobachtet die Anwendung, trifft Entscheidungen und handelt autonom. Playwright 1.59 liefert dafür die technische Grundlage. Wie du in fünf Schritten umsteigst, mit TypeScript-Beispielen und konkreten Zahlen.
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Du willst Playwright-Tests von KI generieren, debuggen und reparieren lassen, ohne ein Boilerplate-Framework selbst zu bauen? Genau dafür gibt es seit 2025 den Playwright MCP Server. Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard von Anthropic, der LLMs eine strukturierte Schnittstelle zu Browser-Tools gibt. 2026 ist daraus die Standard-Architektur für agentische Testautomatisierung geworden.

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