TGenAI nutzt fortschrittliche KI und große Sprachmodelle, um den Prozess der Erstellung von Testfällen zu transformieren. Durch die Analyse von Webseiten extrahiert es relevante Komponenten und generiert automatisch umfassende Testszenarien. Dies reduziert nicht nur die manuelle Eingabe, sondern minimiert auch Fehler, sodass sich die Teams auf hochrangige Teststrategien konzentrieren können. Ob für Benutzeroberflächen, APIs oder andere Webfunktionen, TGenAI hilft sicherzustellen, dass Ihre Anwendungen gründlich validiert werden, was schnellere Releases bei verbesserter Qualität ermöglicht.

Flowtest AI optimiert den Softwaretestprozess, indem es künstliche Intelligenz nutzt, um die Generierung, Ausführung und Berichterstattung von Testfällen zu automatisieren. Es ermöglicht Entwicklern und Testern, schnell Fehler zu identifizieren, die Codequalität zu verbessern und die Time-to-Market zu verkürzen. Mit fortschrittlichen Funktionen wie der Integration in verschiedene Entwicklungsumgebungen, Echtzeitanalysen und kontinuierlichen Testmöglichkeiten wurde Flowtest AI entwickelt, um mit den schnellen Entwicklungszyklen moderner Softwareprojekte Schritt zu halten.

Testnut ist ein umfassendes Testautomatisierungstool, das dazu konzipiert wurde, den QA-Prozess für verschiedene Anwendungen, einschließlich Web, Mobil, API und Telekommunikation, zu optimieren und zu verbessern. Es bietet eine umfangreiche Suite von Funktionen wie End-to-End-Testautomatisierung, Testwiederverwendbarkeit, parallele Testausführung und Echtzeit-Debugging. Testnut integriert sich nahtlos in CI/CD-Pipelines und bietet robuste und skalierbare Testlösungen, die die Testzeit reduzieren, die Testgenauigkeit erhöhen und kontinuierliche Integration und Lieferung erleichtern. Mit Testnut können Teams den gesamten Testlebenszyklus effizient verwalten und hochwertige Software-Releases sowie beschleunigte Entwicklungszyklen sicherstellen.

ToolFuzz bietet ein umfassendes Fuzz-Testing-Framework, das speziell für tool-verwenderische KI-Agenten entwickelt wurde. Es generiert systematisch zufällige Tool-Aufrufsequenzen, fehlerhafte API-Eingaben und unerwartete Parameterkombinationen, um die Tool-Calling-Module des Agents zu testen. Benutzer können benutzerdefinierte Fuzzing-Strategien mit einer modularen Plugin-Schnittstelle definieren, Drittanbieter-Tools oder APIs integrieren und Mutationsregeln anpassen, um bestimmte Failure-Modi gezielt anzugreifen. Das Framework sammelt Ausführungsdaten, misst die Codeabdeckung für jede Komponente und hebt unbehandelte Ausnahmen oder Logikfehler hervor. Mit integrierter Ergebnisaggregierung und Berichterstellung beschleunigt ToolFuzz die Identifizierung von Randfällen, Regressionen und Sicherheitslücken und stärkt letztlich die Robustheit und Zuverlässigkeit von KI-basierten Arbeitsabläufen.

Anti-Agent-Agent bietet einen programmierbaren Rahmen zur Generierung sowohl adversarialer als auch verteidigender KI-Agenten für Konversationsmodelle. Es automatisiert das Erstellen von Prompts, die Szenariosimulation und das Schwachstellen-Scanning, wobei detaillierte Sicherheitsberichte und Metriken erstellt werden. Das Toolkit unterstützt die Integration mit beliebten LLM-Anbietern wie OpenAI und lokalen Modell- runtimes. Entwickler können benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen definieren, die Rollen der Agenten steuern und periodische Tests planen. Das Framework protokolliert jeden Austausch, hebt potenzielle Schwachstellen hervor und empfiehlt Abhilfemaßnahmen, um den Schutz der KI-Agenten zu stärken, und bietet eine End-to-End-Lösung für adversariale Tests und Resilienzbewertungen bei Chatbots und virtuellen Assistenten.