TestMu AI presenta Agent Assurance para verificar los agentes de IA antes de su envío

TestMu AI presenta Agent Assurance para verificar los agentes de IA antes de su envío

PR Newswire

El nuevo producto verifica tanto a los agentes de IA que se comunican con los clientes como a los que interactúan con los sistemas, generando escenarios de prueba directamente a partir del código, evaluando cada acción en función de datos reales e informando de las brechas de garantía en todo aquello que no haya podido verificar.

SAN FRANCISCO y NOIDA (India), 19 de agosto de 2026 /PRNewswire/ — TestMu AI (antes LambdaTest), la primera plataforma de ingeniería del mundo de calidad nativa de IA con agentes, anuncia Agent Assurance, un producto creado para responder a la pregunta a la que se enfrentan ahora todos los equipos de ingeniería que lanzan agentes de IA: ¿Es seguro enviar este agente? Agent Assurance cubre ambos tipos de agentes en un único producto: la categoría Conversational Agent , que evalúa a los agentes que interactúan con las personas a través de chat, voz, teléfono, video e imágenes y la nueva categoría Autonomous Agent , que evalúa a los agentes que actúan en los sistemas: utilizar herramientas, crear archivos, acceder a las API y abrir solicitudes de incorporación de cambios.

En la actualidad, la mayoría de los equipos prueban los agentes autónomos leyendo el propio relato del agente sobre lo que ha hecho: una transcripción o la puntuación de un juez sobre su mensaje final. En su lugar, Agent Assurance evalúa el efecto. A partir de un código fuente, analiza el funcionamiento del agente, genera un conjunto de pruebas de extremo a extremo que abarca pruebas funcionales, comprobaciones no funcionales y escenarios adversos, ejecuta el agente en condiciones reales y evalúa cada criterio en función de los datos observados: los archivos que han sufrido modificaciones en el disco, los artefactos generados y las llamadas a herramientas verificadas en función de la superficie de herramientas declarada por el propio agente.

Además de «aprobado» y «fallido», Agent Assurance informa un tercer veredicto, «no se pudo verificar», que se excluye de la tasa de aprobados y se publica como un número: la brecha de garantía. Cada resultado que aparece en un informe corresponde a algo que se ha observado realmente y, dado que la diferencia refleja la cantidad de información que un agente registra sobre sus propias acciones, los equipos pueden reducirla haciendo que sus agentes sean más observables.

«Los equipos de ingeniería están acumulando una deuda de validación precisamente en el nivel en el que más está en juego. El relato de un agente sobre lo que hizo es la prueba más débil que existe sobre lo que hizo: es la única parte que tiene motivos para equivocarse», afirmó

Vipul Verma, vicepresidente sénior de ingeniería del grupo TestMu AI

. «Todas las herramientas de este ámbito indican una tasa de aprobados. Agent Assurance informa de la tasa de aprobados y del tamaño de su propio punto ciego, porque esa es la única forma de que la cifra sea fiable a la hora de tomar decisiones».

Con Agent Assurance, los equipos pueden:

  • Hacer pruebas sin tener que escribirlas: Pruebas de automatización mediante agentes en las que el conjunto de pruebas se deriva del código fuente; la única información que se introduce es cómo invocar al agente, ya sea mediante un comando, un punto final HTTP, un servidor MCP o un flujo de trabajo creado en plataformas como n8n.
  • Cubrir el ámbito adversarial de forma predeterminada: Los escenarios de inyección de instrucciones, uso indebido de herramientas y anulación de instrucciones se generan como una familia de primer orden, no como un complemento.
  • Bloquear los lanzamientos en CI: Pruebas continuas de agentes en cada pipeline, desde pruebas básicas de funcionamiento del agente en cada commit hasta ejecuciones completas previas al lanzamiento, con comandos sin interfaz gráfica y códigos de salida que distinguen entre «el agente hizo algo mal» y «el entorno de pruebas no pudo evaluarlo».
  • Realizar un seguimiento de los cambios con confianza: Pruebas de regresión de agentes con comparativas entre ejecuciones que distinguen entre los resultados que fallan por primera vez, los que se han corregido recientemente y los resultados inestables, ya que la inestabilidad y la regresión requieren respuestas opuestas.

La categoría Conversational Agent también se está expandiendo hacia el nuevo ámbito en el que el software entra en contacto con las personas: agentes que aparecen ante la cámara. Con la nueva capacidad de Video Agent Testing (Enlace) de la plataforma, un humano simulado con rostro y voz realistas se une a la sesión en vivo de un agente por video, mantiene una conversación genuina y califica al agente según los criterios de éxito definidos por el equipo, con cada veredicto vinculado al momento exacto de la grabación en el que se obtuvo. Cualquier elemento de la grabación que no se pueda verificar se considera deliberadamente como «no cumplido», un criterio estricto para una categoría en la que la grabación constituye la prueba: Un agente de video nunca recibe crédito por un momento que el evaluador no haya podido observar.

La categoría Conversational Agent ya está disponible de forma generalizada en la plataforma de TestMu AI. La categoría Autonomous Agent está disponible en acceso anticipado y se ejecuta desde el terminal como «rook», y los modelos se ejecutan en el controlador TestMu AI, por lo que no se necesitan claves de API de proveedores a nivel local. Para empezar, visite Enlace.

Acerca de TestMu AI

TestMu AI es la primera plataforma de ingeniería de calidad nativa de IA agéntica del mundo, diseñada para que las organizaciones puedan automatizar y ampliar las pruebas con la inteligencia como eje central. Al combinar capacidades autónomas con una integración perfecta en los flujos de trabajo de desarrollo modernos, TestMu AI permite a los equipos ofrecer software más rápido, fiable y seguro en un mundo en el que la inteligencia artificial es una prioridad.

Para obtener más información, visite TestMu AI

CONTACTO:

Nikhil Saxenadirector de comunicación corporativa de TestMu [email protected]+91 987-098-1968

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FUENTE TestMu AI (Formerly LambdaTest)

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