现代软件系统非常复杂,通常对外部部分(例如其他流程或服务)有多个依赖关系。这带来了新的挑战,并加剧了软件质量保证(QA)不同方面(包括测试、调试和修复)的现有挑战。本次演讲的目标是介绍一种用于软件质量保证(AI4QA)的新型 AI 范式。质量评估 AI 代理使用机器学习技术来预测编码错误可能发生的位置。然后,测试生成 AI 代理会考虑错误预测来指导自动测试生成。然后,测试执行 AI 代理执行测试,将测试传递给根本原因分析 AI 代理,后者应用自动调试算法。候选根本原因被传递给代码修复 AI 代理,该代理会尝试创建补丁来纠正孤立的错误。