En el ámbito del desarrollo de software, las pruebas de aseguramiento de calidad (QA) han sido fundamentales desde hace mucho tiempo. Sin embargo, los enfoques tradicionales de QA no han logrado adaptarse adecuadamente a los ciclos de desarrollo modernos y a las interfaces de usuario cada vez más complejas. Aunque muchas organizaciones todavía combinan pruebas manuales con marcos automatizados basados en scripts como Selenium, Cypress y Playwright, los equipos invierten mucho tiempo en el mantenimiento de estas pruebas en lugar de crear nuevas. Esto se debe a que la automatización tradicional suele ser frágil; los scripts pueden romperse con cambios en la interfaz, requieren conocimientos especializados de programación y a menudo no cubren completamente todos los navegadores y dispositivos. Con muchas organizaciones explorando flujos de trabajo impulsados por inteligencia artificial, los métodos actuales resultan insuficientes.
En este contexto, la automatización de QA de tipo agentic ofrece una solución. Esta tecnología transforma las pruebas de QA de una automatización basada en reglas a sistemas de prueba inteligentes y autónomos. A diferencia de la automatización convencional, la IA agentic puede observar, aprender, adaptarse y tomar decisiones en tiempo real. Entre sus ventajas se encuentra la generación autónoma de pruebas mediante la observación de la interfaz y la adaptación dinámica a cambios en la UI, minimizando así el costo de mantenimiento que consume el tiempo de los equipos de QA. Estos sistemas simulan patrones de interacción humana, asegurando pruebas desde una perspectiva genuina de usuario.
Para implementar la automatización de QA agentic a nivel empresarial, se requiere una infraestructura robusta. El navegador AgentCore, una herramienta de Amazon Bedrock AgentCore, responde a esta necesidad al proporcionar un entorno de navegación seguro en la nube, diseñado para que los agentes de IA interactúen con sitios web y aplicaciones. Este navegador incluye características de seguridad como aislamiento de sesión, observación en tiempo real, registro mediante AWS CloudTrail y capacidades de reproducción de sesiones.
Al combinar las capacidades del navegador AgentCore con un SDK agentic como Amazon Nova Act, se crea un ecosistema de pruebas integral que transforma el aseguramiento de la calidad. Amazon Nova Act ayuda a los desarrolladores a construir, implementar y gestionar agentes de IA para automatizar flujos de UI, permitiéndoles simplificar flujos de prueba complejos en comandos más manejables.
Para ilustrar esta transformación, se presentó el desarrollo de una nueva aplicación para una empresa minorista. Utilizando Kiro, un asistente de codificación potenciado por IA, se generan automáticamente casos de prueba de UI analizando el código de la aplicación, acelerando significativamente la creación de pruebas y proporcionando una cobertura exhaustiva de las funcionalidades.
Las pruebas generadas se almacenan en un directorio de datos de prueba donde un marco como pytest las descubre y ejecuta automáticamente. Cada archivo de prueba en formato JSON se convierte en una prueba independiente que pytest puede correr en paralelo, optimizando el uso de recursos. Durante la ejecución, cada prueba tiene su propia sesión aislada del navegador AgentCore a través del SDK Amazon Nova Act.
Además, el navegador AgentCore permite ejecutar múltiples sesiones simultáneas, posibilitando pruebas paralelas y ofreciendo visibilidad total a través de la consola de administración de AWS. Las características de visualización en vivo y reproducción de sesiones son valiosas para depurar fallos y entender el comportamiento de los agentes, brindando confianza en el proceso de pruebas automatizadas.
Las instrucciones de implementación y acceso al código de la aplicación minorista de ejemplo, junto con las plantillas de AWS CloudFormation y el marco pytest, están disponibles en el repositorio de GitHub correspondiente. El potencial transformador de la automatización de QA agentic con la infraestructura adecuada está marcando un nuevo rumbo en la verificación de calidad en el desarrollo de software, mejorando la eficiencia y efectividad de las organizaciones.
