Автоматическое тестирование приложений
VLM против регресса: опыт создания AI-агента, тестирующего интерфейсы как человек
В докладе расскажу про создание AI QA-агента, который выполняет тест-кейсы так же, как человек: запускает приложение, проходит сценарии, анализирует экраны с помощью VLM-модели и автоматически сравнивает ожидаемый и фактический результаты.
Автоматизация UI-тестирования в мобильных приложениях остаётся одной из самых дорогих и сложных областей разработки: e2e-тесты медленно пишутся и поддерживаются, ручной регресс плохо масштабируется, визуальные и контекстные дефекты всё равно ускользают.
В докладе расскажу про создание AI QA-агента, который выполняет тест-кейсы так же, как человек: запускает приложение, проходит сценарии, анализирует экраны с помощью VLM-модели и автоматически сравнивает ожидаемый и фактический результаты.
Отдельно остановимся на экономике и сценарии внедрения: где агент уже может заменить ручной регресс, а где человек ещё долго будет незаменим.
-
Новости4 недели назадGoogle анонсировал Gemini 3.7 Flash всего через три недели после предыдущего релиза
-
Новости4 недели назадВидео и подкасты о мобильной разработке 2026.33
-
Разработка3 недели назадAndroid Skills — что выпустил Google и почему большинство разработчиков используют навыки неправильно
-
Разработка4 недели назад9 лет Android-разработки, 3 месяца без работы — как выбраться из тупика?
