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Temario del curso

Introducción al código impulsado por agentes

  • Cómo los agentes autónomos generan y modifican código
  • Comprensión de la descomposición de tareas y los registros 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 de los agentes y evaluación de las secuencias lógicas
  • Identificación de anomalías en el comportamiento del agente

Trabajo con artefactos generados por agentes

  • Evaluación de las diferencias de código (diffs) y la calidad de los parches
  • Validación de la documentación y metadatos creados por los agentes
  • Revisión de salidas estructuradas y no estructuradas

Verificación basada en el navegador y registro de actividad

  • Interpretación de grabaciones de sesiones del navegador
  • Detección de errores de los agentes durante tareas basadas en la interfaz de usuario
  • Correlación de eventos registrados con el flujo de tareas esperado

Técnicas de validación de tareas

  • Confirmación de la precisión y completitud de las tareas
  • Aplicación de verificaciones 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 riesgosas de los agentes
  • Análisis estático y dinámico de la salida de los agentes
  • Fortalecimiento de los pasos de verificación contra vulnerabilidades de seguridad

Pruebas de confiabilidad y robustez

  • Detección de comportamientos frágiles de los agentes
  • Pruebas de estrés en operaciones de múltiples pasos de los agentes
  • Construcción de pipelines de validación resilientes

Integración del aseguramiento de calidad de Antigravity en pipelines existentes

  • Diseño de flujos de trabajo de verificación de agentes de extremo a extremo
  • Automatización de criterios de aceptación para las tareas de los agentes
  • Informes y monitoreo del rendimiento de los agentes

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

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

Público objetivo

  • Ingenieros de QA (Aseguramiento de Calidad)
  • Ingenieros SDET (Desarrollo de Software en Pruebas)
  • Ingenieros de seguridad
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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