Sehen Sie, wie agentenbasierte KI API-Tests verändert

Haben Sie mit der langsamen Testerstellung und der geringen API-Abdeckung zu kämpfen? Jetzt können Sie zu den Ersten gehören, die neue, einfache Möglichkeiten entdecken, wie Sie agentenbasierte KI zu Ihrem Vorteil nutzen können.

Seien Sie dabei, wenn wir brandneue, auf Agentic AI basierende Funktionen vorstellen, die die Erstellung, Skalierung und datengesteuerte API-Tests durch QA-Teams revolutionieren. In dieser Session erfahren Sie von Parasoft-Testexperten mehr über die aktuellen, realen Auswirkungen von Agentic AI und sehen eine leistungsstarke Demo unseres SOAtest AI Assistant in Aktion.

Agentic AI: Der Game-Changer für API-Testteams

Agentic AI bringt frischen Wind in die QA-Teams, die an API-TestsWenn Sie sich schon einmal durch die langsame manuelle Testerstellung ausgebremst gefühlt haben oder Probleme beim Verbinden von Geschäftslogik mit technischen API-Tests hatten, sind Sie nicht allein. Beim Debüt dieser API-Testerfahrung der nächsten Generation erläutern die Experten von Parasoft, wie Agentic AI diese Kopfschmerzen in einen schnelleren und intelligenteren Test-Workflow verwandelt.

Key Take Away

• Agentic AI schließt die Lücke zwischen Geschäftsanforderungen und technischen API-Tests
• Die Erstellung und Parametrisierung von Tests kann nun über einfache Anweisungen in natürlicher Sprache und Servicedefinitionsdateien erfolgen.
• Weniger technische Tester profitieren von erhöhter Effizienz und geringeren Hürden beim API-Testen
• Agentic AI ermöglicht Teams die Skalierung von API-Tests und mit schnelleren Entwicklungszyklen Schritt halten
• Sicherheit und Integrationsflexibilität bleiben Prioritäten

Häufige Hindernisse beim API-Testen

API-Tests sind nicht immer einfach. Die meisten Tester sind es gewohnt, mit Benutzeroberflächen zu arbeiten, herumzuklicken und Ergebnisse zu überprüfen. Bei APIs gibt es jedoch oft keine sichtbare Benutzeroberfläche, und die Tests können ziemlich technisch werden. Jemand muss die richtigen Nachrichten und Formate herausfinden, die Architektur verstehen und sicherstellen, dass die Tests tatsächlich die beabsichtigten Geschäftsabläufe abdecken.

Einige der größten Hürden, denen sich Tester stellen müssen:

• Technisches Know-how zum Testen von APIs erforderlich (Verständnis von Protokollen, Nachrichten, Nutzdaten)
• Übersetzen von Benutzer-Workflows in Backend-API-Aufrufe
• Mangel an einfachen Tools zum Erstellen von Szenarien ohne Codeschreiben
• Generierung aussagekräftiger Testdaten für eine umfassende Abdeckung

Codelose Tools sind zwar hilfreich, erfordern aber dennoch häufig tiefgreifende Fachkenntnisse und manuelle Konfiguration.

Was ist agentenbasierte KI?

Die agentenbasierte KI im SOAtest AI Assistant ist nicht einfach nur ein weiterer Chatbot. Sie ist dafür konzipiert, komplexe Aufgaben zu bewältigen und Dinge schrittweise zu lösen. Sie geben ihr ein Ziel vor, und sie überlegt, was passieren muss, bevor sie Maßnahmen ergreift. Für API-Tests bedeutet das:

1. Sie beschreiben Ihre Anforderungen in einfacher, natürlicher Sprache
2. Die KI versteht sowohl Ihre API als auch das, was Sie testen möchten
3. Spezialisierte KI-„Agenten“ generieren Szenarioschritte und Testdaten
4. Sie können den Plan der KI überprüfen und optimieren, bis er passt
5. Das Tool erstellt mehrstufige, automatisch parametrisierte API-Testszenarien, die Ihren realen Arbeitsabläufen entsprechen

Es ist ein bisschen so, als würden Sie mit einem wirklich intelligenten Kollegen sprechen, der die schwere technische Arbeit für Sie erledigt und Sie klären nur bei Bedarf.

Demo-Anleitung: Von der Eingabeaufforderung zum Test in Minuten

Das Parasoft-Team präsentierte die KI-gesteuerte Testgenerierung mithilfe ihrer auf APIs basierenden Logistik-Demo-App. So sah der Prozess in Aktion aus:

• Der Tester öffnet das AI Assistant-Chatfenster in der SOAtest-Benutzeroberfläche, verbunden mit ChatGPT (oder anderen LLMs, sogar On-Prem-Modellen).
• Anstatt Code zu schreiben, sagen sie dem Assistenten: „Erstellen Sie ein Testszenario, in dem zwei Artikel in den Warenkorb gelegt, die Bestellung abgeschickt und die Bestellung überprüft wird.“
• Die KI schlüsselt dies auf:
  • Fügt zwei POST-Anfragen für den Warenkorb hinzu
  • Übermittelt die Bestellung
  • Verifiziert die neue Bestellung anhand der zurückgegebenen Bestellnummer
• Der Benutzer optimiert den Testablauf im Chat
• Agentic AI erstellt ein Szenario, benennt es und baut es in sein codeloses Testprojekt ein
• Als nächstes fragt der Tester nach Testdaten: 10 Zeilen mit zufälligen Elementen und Mengen, eine feste Region
• Die KI erstellt eine CSV-Datei mit diesen Daten und fügt sie automatisch in das Szenario ein – keine manuellen Tabellenkalkulationen mehr
• Es verarbeitet sogar dynamische Daten, wie das Extrahieren der Bestellnummer aus Schritt eins und deren automatische Verwendung in späteren Schritten

Mit nur wenigen Eingabeaufforderungen ist der gesamte End-to-End-Flow abgedeckt, parametrisiert und einsatzbereit. Tests, die früher viel Klicken und Konfigurieren erforderten, sind jetzt in wenigen Minuten möglich.

Mehr als nur Code-los: Warum KI wichtig ist

Codelose Testtools gibt es schon länger, aber Agentic AI bringt echte Vorteile:

• Geschwindigkeit: Anweisungen in einfacher Sprache zur Erstellung eines Turboladertests
• Abdeckung: Tester können einfacher mehr Szenarien generieren
• Onboarding: Weniger erfahrene Teammitglieder können sinnvoll beitragen
• Skalierung: Mehr Tests, mehr Abdeckung, ohne in der Benutzeroberfläche stecken zu bleiben
• Qualität: Der Dialogcharakter des Assistenten bedeutet weniger Fehler und relevantere Tests

Branchenanalysten berichten aktuell: Nur 39 % der Teams führen derzeit API-Tests durch. Das deutet darauf hin, dass die Hürde für viele noch zu hoch ist. KI-Assistenten sollen diese Hürden beseitigen – insbesondere für Teams, die es gewohnt sind, über die Benutzeroberfläche zu testen.

Sicherheit, Flexibilität und die Zukunft

Teams können wählen, welche KI-Modelle sie verbinden möchten – OpenAI, Azure, Google Gemini oder ein privates On-Premise-Modell für sensible Daten. Weder die Geschäftslogik noch die Eingabeaufforderungen sind an einen einzelnen Cloud-Anbieter gebunden, und die Dokumentation wird der KI für den Tool-Support zur Verfügung gestellt.

Interessiert an neueren KI-Innovationen?

• KI-Behauptungen und Datenextraktionen: Sagen Sie einfach, was Sie prüfen oder extrahieren möchten, und der Assistent schreibt die Logik für Sie
• Multi-API-Szenarien: Möglichkeit, mehrere API-Quellen gleichzeitig zu testen
• Tiefere Integrationen: Verbinden der Testgenerierung mit Tools wie Jira, Azure DevOps und mehr

Team-Workflow und der Weg in die Zukunft

Tester und QA-Teams arbeiten schneller, decken mehr Bereiche ab und verbringen weniger Zeit mit sich wiederholenden Aufgaben. KI wird Tester in absehbarer Zeit nicht ersetzen – aber sie verändert das Gleichgewicht und ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf Wertschöpfung und Überwachung zu konzentrieren, nicht nur auf die Einrichtung.

Das haben  SOAtest KI-Assistent Das Tool erleichtert auch das Onboarding neuer Teammitglieder: Sie können direkt im Chat Fragen zum Produkt stellen und die Dokumentation ist direkt verfügbar. Sogar die Experten in der Demo nutzten den KI-Assistenten immer häufiger, einfach weil er so viel Zeit spart.

Zusammenfassung

Bei Agentic AI geht es nicht darum, Menschen zu ersetzen, sondern Testern mehr Arbeit mit weniger technischem Aufwand zu ermöglichen. Von der Transformation einfacher Geschäftsanforderungen in zuverlässige API-Szenarien bis hin zur Datengenerierung und Einbindung dynamischer Variablen – Agentic AI spart Zeit und ermöglicht es Teams, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren. Dank der Unterstützung mehrerer KI-Modelle ist die Einführung dieser Art von Workflows weniger Zukunftsmusik als vielmehr neue Normalität. Fordern Sie ein maßgeschneiderte Demo um mehr zu erfahren und Ihren Bewertungsprozess zu starten.