Contacta con nosotros

Temario del curso

Introducción al código impulsado por agentes

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

Fundamentos de verificación para Antigravity

  • Establecimiento de puntos de control de verificación
  • Seguimiento de las decisiones del agente y evaluación de secuencias lógicas
  • Identificación de anomalías en el comportamiento del agente

Trabajo con artefactos generados por agentes

  • Evaluación de diferencias de código (diffs) y calidad de los parches
  • Validación de documentación y metadatos creados por el agente
  • Revisión de estructuras estructuradas e outputs no estructurados

Verificación basada en navegador y grabación de actividad

  • Interpretación de grabaciones de sesiones del navegador
  • Detección de errores del agente durante tareas basadas en la interfaz de usuario (UI)
  • Correlación de eventos grabados con el flujo esperado de la tarea

Técnicas de validación de tareas

  • Confirmación de la precisión y completitud de la tarea
  • 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 arriesgadas del agente
  • Análisis estáticos y dinámicos para la salida del agente
  • Endurecimiento (hardening) de los pasos de verificación frente a brechas de seguridad

Pruebas de fiabilidad y robustez

  • Detección de comportamientos frágiles del agente
  • Prueba de estrés de operaciones multi-paso del agente
  • Construcción de tuberías (pipelines) de validación resilientes

Integración del control de calidad de Antigravity en pipelines existentes

  • Diseño de flujos de trabajo de verificación extremos a extremo (end-to-end) para agentes
  • Automatización de criterios de aceptación para tareas del agente
  • Informes y monitoreo del rendimiento del agente

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los fundamentos de las pruebas de software
  • Experiencia con metodologías de automatización o control de calidad (QA)
  • Familiaridad con flujos de trabajo de desarrollo asistidos por IA

Público objetivo

  • Ingenieros de control de calidad (QA)
  • Ingenieros SDET
  • Ingenieros de seguridad
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Próximos cursos

Categorías Relacionadas