En el campo del desarrollo de software, asegurar la calidad a través de pruebas (QA) ha sido siempre esencial. Sin embargo, los métodos tradicionales de QA encuentran problemas para adaptarse a los modernos y acelerados ciclos de desarrollo y a las interfaces de usuario cada vez más complejas. A pesar del uso habitual de una combinación de pruebas manuales y marcos de pruebas automatizados basados en scripts como Selenium, Cypress y Playwright, los equipos de desarrollo gastan mucho tiempo manteniendo la automatización existente, en lugar de crear nuevas pruebas. Esto se debe a que la automatización tradicional suele ser frágil; los scripts de prueba tienden a romperse con los cambios en la interfaz, requieren conocimientos especializados de programación y a menudo no cubren adecuadamente todos los navegadores y dispositivos. Con muchas empresas buscando activamente flujos de trabajo de pruebas potenciados por inteligencia artificial, los métodos actuales resultan insuficientes.
La automatización de QA de tipo agentic ofrece una solución innovadora a estas dificultades. Esta tecnología lleva las pruebas de QA de una automatización basada en reglas a sistemas de prueba inteligentes y autónomos. A diferencia de la automatización convencional que sigue guiones preprogramados, la inteligencia artificial agentic tiene la capacidad de observar, aprender, adaptarse y tomar decisiones en tiempo real. Entre sus beneficios más destacados se encuentra la generación autónoma de pruebas mediante la observación de las interfaces y su adaptación dinámica cuando cambian elementos de la UI, minimizando así el tiempo de mantenimiento de los equipos de QA. Estos sistemas simulan patrones de interacción humana, garantizando que las pruebas se realicen desde una perspectiva genuina de usuario en lugar de seguir trayectorias rígidas y predeterminadas.
Para implementar la automatización de QA agentic a nivel empresarial, las organizaciones requieren una infraestructura robusta que soporte agentes de prueba inteligentes. El navegador AgentCore, una herramienta integrada de Amazon Bedrock AgentCore, responde a esta necesidad proporcionando un entorno de navegación en la nube seguro, diseñado específicamente para que los agentes de IA interactúen con sitios web y aplicaciones. Este navegador ofrece características de seguridad esenciales como el aislamiento de sesión, capacidad de observación en tiempo real, registro mediante AWS CloudTrail y capacidades de reproducción de sesión.
La integración de las capacidades del navegador AgentCore con un SDK agentic como Amazon Nova Act crea un ecosistema de pruebas integral que transforma la manera en que las organizaciones abordan el aseguramiento de la calidad. Amazon Nova Act ayuda a los desarrolladores a construir, desplegar y gestionar flotas de agentes de IA confiables para automatizar flujos de trabajo de UI en producción, permitiéndoles descomponer flujos de prueba complejos en comandos más manejables y confiables.
Un ejemplo práctico de esta transformación es el desarrollo de una aplicación para una empresa minorista. Aprovechando Kiro, un asistente potenciado por IA, se generan automáticamente casos de prueba de UI analizando el código de la aplicación, lo que permite una aceleración significativa en la creación de pruebas y proporciona una cobertura comprensiva de las funcionalidades de la aplicación.
Estas pruebas se almacenan en un directorio de datos de prueba donde un marco de trabajo como pytest las descubre y ejecuta automáticamente. Cada archivo de prueba en formato JSON se convierte en una prueba independiente que pytest puede ejecutar en paralelo, optimizando el uso de recursos del sistema. Durante la ejecución, cada prueba adquiere su propia sesión aislada en el navegador AgentCore a través del SDK Amazon Nova Act.
Además, el navegador AgentCore permite la ejecución de múltiples sesiones de navegador simultáneamente, habilitando la ejecución paralela real de pruebas y proporcionando visibilidad completa a través de la consola de administración de AWS. Las capacidades de visualización en vivo y reproducción de sesiones son particularmente valiosas para depurar errores en las pruebas y comprender el comportamiento de los agentes, garantizando confianza en el proceso automatizado de pruebas.
Las instrucciones completas de implementación y acceso al código de la aplicación minorista de ejemplo, así como las plantillas de AWS CloudFormation y el marco de pruebas pytest, pueden encontrarse en el repositorio de GitHub correspondiente. La automatización de QA agentic, junto con la infraestructura adecuada, está marcando un nuevo rumbo en la verificación de calidad en el desarrollo de software, permitiendo a las organizaciones mejorar su eficiencia y efectividad en esta crucial área.
