Entdecken Sie das TÜV-zertifizierte GoogleTest mit Agentic AI für C/C++-Tests!
Details ansehen »
Zum Abschnitt springen
Parasoft-Blog
KI liefert Code schneller als je zuvor, doch das Testen hinkt immer noch ein Jahrzehnt hinterher. Erfahren Sie, was sich verändert hat, warum das Testen nicht mithalten kann und wie autonome API-Mocks diese Lücke schließen.
Zum Abschnitt springen
Wer in letzter Zeit mit KI-gestützten oder integrierten Entwicklungswerkzeugen gearbeitet hat, kennt das wahrscheinlich. Was früher Tage dauerte, ist jetzt in Stunden erledigt. API-Dienste werden anhand von Eingabeaufforderungen generiert. Integrationen wachsen rasant. Ganze Dienste werden schnell als Gerüste erstellt, sodass Teams schneller von der Idee zur Umsetzung gelangen.
Das ist ein gewaltiger Fortschritt in puncto Produktivität.
Doch hinter all dieser Geschwindigkeit verbirgt sich ein Problem: Das Testen hat sich nicht im gleichen Tempo weiterentwickelt.
Und jetzt wird es langsam sichtbar.
Es geht hier nicht nur um veraltete Tools. Es ist ein tieferliegendes Problem – eine Diskrepanz zwischen der heutigen Softwareentwicklung und ihrer Validierung. Die Entwicklung verlagert sich hin zu KI-gestützten Workflows, während funktionale Tests in vielen Fällen noch immer wie im Jahr 2018 ablaufen.
Lassen Sie uns genauer betrachten, was sich geändert hat, warum das Testen so schwierig ist und wie die autonome Erstellung von API-Mocks dazu beiträgt, diese Lücke zu schließen.
KI unterstützt Entwickler nicht mehr nur, sondern wird zu einem integralen Bestandteil des Entwicklungsprozesses und prägt aktiv die Art und Weise, wie Software erstellt wird.
Tools wie Copilot, Claude und Codex können innerhalb weniger Stunden Dienste oder voll funktionsfähige Komponenten generieren. Das allein wäre schon revolutionär, doch die größere Veränderung liegt nicht nur in den Ergebnissen der KI-Entwicklung, sondern in den veränderten Entwicklungsprozessen selbst.
Entwickler nutzen KI nicht nur als Hilfsmittel. Sie arbeiten in KI-gesteuerten Umgebungen und Workflows. Ob durch KI-gestützte IDEs, LLM-Clients oder agentengesteuerte Pipelines – der größte Fortschritt liegt in der Geschwindigkeit und Automatisierung, die diese Workflows ermöglichen. Sie geben Anweisungen, und agentengesteuerte KI-Workflows können Änderungen in vernetzten Systemen generieren, verfeinern und übernehmen.
Da KI-gestützte Workflows die Softwareentwicklung beschleunigen, besteht die Herausforderung darin, abhängige Dienste und Testumgebungen in sich schnell verändernden Systemen synchron zu halten. Wenn diese nicht mehr synchron sind, kommt es häufig zu Verzögerungen beim Testen, da die Teams Schwierigkeiten haben, auf stabile Umgebungen mit allen benötigten Diensten zuzugreifen.
Die meisten Testabläufe wurden für eine langsamere, besser vorhersehbare Welt konzipiert.
Sie gehen davon aus, dass Codeänderungen in einem überschaubaren Tempo erfolgen, dass Abhängigkeiten relativ stabil sind und dass Teams genügend Zeit haben, Umgebungen und Mocks zu konfigurieren. Diese Annahmen treffen nicht mehr zu.
Da KI-gestützte Entwicklung die Entwicklungszyklen beschleunigt, ändern sich APIs und abhängige Dienste immer schneller und häufiger. Entwickler benötigen daher schnelles Feedback darüber, ob die generierten Änderungen wie gewünscht in den miteinander verbundenen Diensten funktionieren.
Leider sind sie oft blockiert, da sie auf die Verfügbarkeit abhängiger Dienste oder Testumgebungen warten müssen, bevor sie Änderungen validieren können. Um mitzuhalten, greifen Teams auf Mock-Objekte und virtuelle Dienste zurück, um diese Abhängigkeiten zu simulieren.
API-Mocking und Servicevirtualisierung helfen, Lücken zu schließen, die durch nicht verfügbare oder sich weiterentwickelnde abhängige Dienste entstehen, und ermöglichen es Teams, die Entwicklung fortzusetzen. Automatisierte Softwaretests Parallel dazu. Allerdings sind diese Funktionen oft nicht in moderne KI-gestützte Arbeitsabläufe integriert, sodass Entwickler bei Bedarf in separate Tools wechseln oder Mockups manuell erstellen müssen. Diese Trennung führt zu Reibungsverlusten.
Die Herausforderung liegt in der Geschwindigkeit. Da KI-gesteuerte Arbeitsabläufe die Entwicklungszyklen verkürzen, haben Testansätze, die auf traditioneller Automatisierung, manueller Einrichtung oder dem Wechsel zwischen verschiedenen Tools beruhen, Schwierigkeiten, mit dem Tempo der Veränderungen in vernetzten Systemen Schritt zu halten.
Das Ergebnis sind verzögerte oder ausgelassene Tests, ein geringeres Vertrauen in die Validierung und langsameres Feedback in einem Umfeld, in dem Geschwindigkeit die primäre Erwartung ist.
Keines dieser Probleme ist neu, aber sie werden viel schmerzhafter und deutlicher, wenn die Entwicklung im Tempo der KI voranschreitet.
Um mithalten zu können, muss das Testen näher an die Entwicklungsumgebung heranrücken und Teil desselben Workflows werden. Hier kommt agentenbasierte KI ins Spiel.
Im Gegensatz zu statischen Arbeitsabläufen kann agentenbasierte KI auf die Weiterentwicklung von Systemen reagieren. Sie kann Änderungen beobachten, Entscheidungen treffen und mit Tools interagieren, um Tests und virtuelle Dienste zu generieren oder zu aktualisieren, die zur Validierung dieser Änderungen benötigt werden. Im Testkontext verschiebt dies den Prozess von der manuellen Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von Testressourcen hin zu deren dynamischer Generierung parallel zum zu testenden Code.
Anstatt dass Entwickler oder QA-Ingenieure jeden Schritt verwalten, können Agenten Folgendes tun:
Damit das funktioniert, benötigt die KI jedoch eine strukturierte Methode zur Interaktion mit den Testwerkzeugen.
Das Model Context Protocol (MCP) unterstützt die Interaktion zwischen KI-Systemen und externen Tools, indem es als Kommunikationsbrücke fungiert. Es standardisiert, wie fortschrittliche Funktionen von Anbietertools, wie z. B. Testgenerierung und API-Mocking, als aufrufbare Dienste bereitgestellt werden, die LLMs in agentengesteuerten Workflows orchestrieren können. Anstatt hinter einer Benutzeroberfläche oder komplexen APIs verborgen zu sein, sind diese Funktionen direkt in LLM-Clients zugänglich oder in autonome, agentengesteuerte Workflows integriert.
Kommen wir nun zum Thema API-Mocking innerhalb von LLM-Workflows im Kontext der Entwicklererfahrung.
Ein Entwickler generiert eine funktionale Komponente mithilfe einer KI-gestützten IDE oder eines LLM-Clients wie Claude Code oder Copilot. Die Validierung dieser Komponente gestaltet sich jedoch deutlich schwieriger. Einfache Funktionstests sind unkompliziert, eine umfassende Validierung hingegen deutlich komplexer. Die neu generierte Komponente kann von externen Diensten abhängen, die entweder noch nicht existieren oder von einem anderen Team oder einem Drittanbieter verwaltet werden.
Mit MCP-fähigen Workflows können API-Mocks für nicht verfügbare Serviceabhängigkeiten autonom in derselben Umgebung erstellt werden, in der der Entwickler die API generiert.
Diese Änderung mag geringfügig erscheinen, beseitigt aber eine häufige Ursache für Verzögerungen beim modernen Testen: das Warten auf die Verfügbarkeit von Serviceabhängigkeiten.
MCP-fähiges API-Mocking erweist sich insbesondere in automatisierten, agentengesteuerten Workflows als wertvoll. Betrachten Sie den folgenden typischen Anwendungsfall:
In Jira wurde eine neue API definiert.
Es wird ein Workflow ausgelöst, in dem ein KI-Agent die Änderung erkennt, die Details aus Jira abruft und eine Verbindung zum von Parasoft Virtualize bereitgestellten MCP-Server herstellt.
Der Agent nutzt die Virtualize-Funktionen, um ein Mockup als Teil der Pipeline zu generieren und bereitzustellen, wodurch den nachgelagerten Teams sofort ein testbarer virtueller Dienst zur Verfügung steht.
Diese autonomen, MCP-fähigen Workflows tragen dazu bei, dass Testumgebungen in parallelen Entwicklungsumgebungen kontinuierlich bereitstehen. Mit der Weiterentwicklung von Diensten können virtuelle Dienste automatisch generiert, bereitgestellt und verwaltet werden, sodass nachgelagerte Teams stets über testbare Integrationsobjekte verfügen, ohne auf die Fertigstellung abhängiger Dienste warten zu müssen.
Ein zweites, ebenso wichtiges Szenario tritt ein, wenn Abhängigkeiten extern oder nur teilweise definiert sind. In diesen Fällen können Teams nicht warten, bis APIs von Drittanbietern verfügbar oder vollständig spezifiziert sind. Stattdessen können Entwickler, die mit einem LLM-Client oder einer KI-gestützten IDE arbeiten, sich direkt mit demselben Virtualize MCP-Server verbinden und innerhalb von Minuten aussagekräftige, datengesteuerte API-Mockups generieren – basierend auf den verfügbaren Informationen: Beschreibungen in natürlicher Sprache, Dienstdefinitionsdateien oder Beispiel-Anfrage-/Antwortpaaren.
Hierbei steht die Geschwindigkeit im Vordergrund. Teams können schnell nutzbare virtuelle Dienste erstellen und sofort mit der Entwicklung und dem Testen fortfahren, ohne auf externe Anbieter oder detaillierte Spezifikationen warten zu müssen.
Bei beiden Ansätzen ist die zugrundeliegende Fähigkeit dieselbe: MCP-fähiger Zugriff auf Parasoft Virtualisieren ermöglicht es Teams, testbare Serviceabhängigkeiten entweder autonom über agentenbasierte Workflows oder interaktiv über KI-basierte Entwicklertools zu generieren und weiterzuentwickeln.
Das Ergebnis ist einheitlich: Tests werden nicht länger durch die Bereitschaft von Abhängigkeiten blockiert, und Umgebungen können kontinuierlich parallel zur Entwicklung erstellt und aufeinander abgestimmt werden.
Die Begriffe API-Mocking und Servicevirtualisierung werden oft synonym verwendet. Im Grunde bezeichnen beide die Simulation von Serviceabhängigkeiten.
In der Praxis stellen sie jedoch meist verschiedene Varianten derselben Technik dar.
API-Mocking gilt gemeinhin als leichtgewichtig und entwicklerorientiert – typischerweise wird es verwendet, um einzelne Endpunkte zu simulieren und Entwicklungsabläufe zu entlasten.
Servicevirtualisierung hingegen wird üblicherweise mit Anwendungen im Unternehmensmaßstab in Verbindung gebracht. Dabei werden ganze Systeme oder Umgebungen simuliert, in denen virtuelle Dienste teamübergreifend genutzt und Abhängigkeiten automatisch orchestriert und bereitgestellt werden können.
Dies sind keine strengen Definitionen, aber sie spiegeln wider, wie die meisten Teams heute über diese Ansätze denken und sie anwenden.
Man kann sie sich als auf einem Spektrum liegend vorstellen:
Moderne Teams brauchen beides.
KI-gesteuert API-Mocking-Tools glänzen in schnellen, entwicklerorientierten Szenarien.
Sie sind ideal für:
Diese Tools integrieren sich zunehmend direkt in LLM-Workflows und ermöglichen es Entwicklern, Mock-ups aus natürlichsprachlichen Eingabeaufforderungen, Service-Definitionsdateien oder Anfrage-/Antwort-Paaren zu generieren.
Heute konzentriert sich der Großteil dieser Innovation auf REST-APIs und zustandslose Interaktionen.
Für viele Anwendungsfälle ist das ausreichend.
KI-gestütztes API-Mocking mag für einfache Szenarien gut funktionieren, aber moderne verteilte Systeme Sie bleiben selten einfach. Sie sind:
Die Simulation eines einzelnen Endpunkts reicht nicht aus. Reale Systeme hängen davon ab, wie Dienste über Abhängigkeiten und verteilte Architekturen hinweg zusammenarbeiten.
Plattformen wie Parasoft Virtualize überbrücken beide Enden des Spektrums – von leichtgewichtigem, KI-gesteuertem API-Mocking bis hin zur umfassenden Servicevirtualisierung – und unterstützen unterschiedliche Workflow-Anforderungen und Systemkomplexitätsgrade.
Für KI-gestütztes API-Mocking bietet Virtualize einen integrierten KI-Assistenten und lässt sich über MCP in LLM-Clients und agentenbasierte Workflows integrieren. So können REST-API-Mocks schnell und direkt in Tools wie GitHub Copilot oder Claude generiert werden. Dies ist ideal für entwicklerorientierte Workflows, bei denen Geschwindigkeit und sofortiges Feedback entscheidend sind.
Für Unternehmen bietet Virtualize über seine Benutzeroberfläche eine vollwertige Virtualisierungsplattform, die über 120 Nachrichtenformate und -protokolle unterstützt, sowie codefreie Workflows zur Modellierung zustandsbehafteter, mehrstufiger Interaktionen in komplexen Systemen.
Dies ermöglicht es Teams, bei zunehmender Systemkomplexität von einfachen, KI-generierten Simulationen zu anspruchsvolleren virtuellen Diensten überzugehen.
Wenn Entwickler und Tester KI-gestützte API-Mocking- und Servicevirtualisierungstools in ihre Arbeitsabläufe integrieren, ändern sich einige Dinge:
Künstliche Intelligenz hat die Softwareentwicklung in letzter Zeit rasant beschleunigt, die Häufigkeit von Codeänderungen deutlich erhöht und den Testprozessen neuen Druck verliehen, mit diesem Tempo Schritt zu halten. Die Herausforderung besteht nun darin, diesen Code im gleichen Tempo und für immer komplexere Systeme zu validieren.
KI-gestütztes API-Mocking etabliert sich als wichtiger Bestandteil der Lösung, da es Teams hilft, Abhängigkeitsengpässe zu beseitigen und testbare Services deutlich früher im Entwicklungszyklus zu generieren. Gleichzeitig benötigen Teams angesichts zunehmend verteilter und vernetzter Systeme weiterhin die Tiefe der Servicevirtualisierung, um reales Verhalten zu simulieren und komplexe Integrationen präzise zu validieren.
Die Zukunft besteht nicht darin, sich zwischen KI-gestütztem Mocking und Virtualisierung auf Unternehmensebene zu entscheiden – sondern darin, beides zu kombinieren.
Agentic KI-gesteuertes API-Mocking bringt Geschwindigkeit, Automatisierung und Zugänglichkeit.
Servicevirtualisierung auf Unternehmensebene ohne Codierung bringt Realismus, Skalierbarkeit und Validierung auf Systemebene.
Aktuell konzentrieren sich die meisten KI-gestützten Simulationsfunktionen auf REST-basierte Dienste und relativ einfache Interaktionen. Dort werden die größten Fortschritte erzielt, aber die Entwicklung ist damit noch lange nicht abgeschlossen.
Da sich die Fähigkeiten der KI ständig weiterentwickeln, können wir mit einer breiteren Unterstützung für komplexere, zustandsbehaftete und Multi-Protokoll-Szenarien rechnen, wodurch die gleiche intelligente Automatisierung auch für die Servicevirtualisierung erreicht wird, die wir heute bereits beim REST-API-Mocking beobachten.
Teams, die jetzt beide Ansätze verfolgen und gleichzeitig die Erstellung, Priorisierung und Durchführung von Tests modernisieren, werden am besten gerüstet sein, um nicht nur mit der Geschwindigkeit der Softwareentwicklung Schritt zu halten, sondern auch mit der Zuverlässigkeit der Validierung, da die Systeme immer komplexer werden.
Erfahren Sie, wie Servicevirtualisierung Ihrem Team helfen kann, früher zu testen, schneller zu veröffentlichen und Fehlalarme zu vermeiden.
