생성형 AI 기반 품질 엔지니어링 플랫폼 람다테스트(LambdaTest)가 ‘자동화 테스트용 AI네이티브 스마트 힐(AI-Native Smart Heal for Automation Testing)’을 출시했다. 이 기능은 애플리케이션 테스트의 가장 고질적인 문제 중 하나인 로케이터(locator) 오류를 극복하기 위해 설계된 획기적인 기술이다.
로케이터 오류는 종종 깨지거나 불안정한(flaky) 자동화 스크립트의 원인이 되어 잦은 테스트 중단, 유지보수 비용 증가, 개발 주기 지연 등을 초래한다. 람다테스트는 스마트 힐을 통해 테스트 실행 중 로케이터 문제를 자동으로 감지하고 복구하는 AI/ML 기반 메커니즘을 도입했다. 이를 통해 사용자 인터페이스가 변경되더라도 더 원활하고 안정적인 자동화 테스트 실행을 보장한다.
스마트 힐은 성공적인 테스트 실행의 베이스라인을 설정하고 AI 분석을 통해 UI 변경 사항을 감지한다. DOM 또는 UI 수정으로 인해 특정 요소를 찾을 수 없는 경우, 시스템이 가장 근접한 유효 일치 항목을 식별하고 해당 단계를 재시도하여 테스트 실행이 중단되지 않도록 한다.
만약 로케이터 복구가 불가능할 경우, 테스트 통과 여부와 관계없이 AI가 실행 가능한 개선 방안을 제안하여 팀이 스크립트를 더 신속하게 강화할 수 있도록 돕는다. 모든 복구 작업과 분석 내용은 람다테스트 대시보드에 투명하게 기록된다.
람다테스트 공동 창립자 겸 제품 책임자 마얀크 볼라(Mayank Bhola)는 “오늘날 기업들은 테스트 파이프라인에서 속도와 안정성을 모두 요구한다”며 “스마트 힐은 자동화 시스템의 적응성과 신뢰도를 높여, 오래된 난제였던 테스트 취약성(test fragility) 문제를 직접적으로 해결한다. 이 기능을 통해 개발팀은 혁신에 더 집중하는 동시에 CI/CD 프로세스를 더욱 안정적이고 효율적으로 운영할 수 있다”고 설명했다.
스마트 힐의 주요 응용 사례로는 불안정한 빌드 오류 감소를 통한 CI/CD 안정성 개선, 빠르게 변화하는 UI 환경에서의 수동 스크립트 유지보수 최소화, 디버깅 및 지속적인 개선을 지원하는 상세한 실행 기록 제공 등이 있다.
AI 스마트 힐은 기업이 자신감과 정확성을 바탕으로 제품 출시 주기를 가속화하도록 지원하려는 람다테스트의 노력을 더욱 강화한다. 이 새로운 기능은 현재 클로즈 베타 버전으로 제공되며, 얼리 액세스에 관심 있는 기업은 람다테스트에 문의하여 베타 프로그램에 참여할 수 있다.
자동화 테스트용 AI 네이티브 스마트 힐에 대한 자세한 내용은 https://www.lambdatest.com/support/docs/smart-heal-appium/에서 확인할 수 있다.
