Agentic Continuous Verification und Testing
Setzen Sie KI-Agenten für Tests, CI/CD und Laufzeitverifikation ein und behalten Sie mit Evidenz, Guardrails und menschlicher Eskalation die Kontrolle.
Auf Anfrage
Live-Unterricht mit Kursleitung, öffentlich oder privat.
Auf Anfrage
Vor Ort als öffentlicher Kurs oder Teamkurs.
Auf Anfrage
Privater Kurs, abgestimmt auf Ihr Engineering-Team.
Für wen ist dieser Kurs?
QA- und Testautomatisierungs-Engineers
Generieren und reparieren Sie Tests mit Agenten, ohne Abdeckung, Unabhängigkeit oder Assertion-Stärke zu schwächen.
DevOps- und SRE-Engineers mit Verantwortung für CI/CD oder Produktionszuverlässigkeit
Verbinden Sie Agentic-Analysen, evidenzbasierte Quality Gates und Laufzeitverifikation mit Delivery-Abläufen.
Platform Engineers, die Delivery Guardrails und Quality Gates gestalten
Entwerfen Sie begrenzte Agentenzugriffe, MCP-Integrationen, Audit Trails und deterministische Eskalationspfade.
Was Sie lernen
Den Agentic-Verifikationszyklus gestalten
Verbinden Sie Generierung, Analyse, Quality Gates, Laufzeitverifikation und menschliche Eskalation zu einem nachvollziehbaren Ablauf.
Tests generieren und prüfen
Generieren Sie Unit-, API- und End-to-End-Tests aus Spezifikationen und prüfen Sie Abdeckung, Unabhängigkeit und Stärke der Assertions.
Die Vertrauensfalle erkennen
Unterscheiden Sie eine legitime Reparatur von einer abgeschwächten Assertion, die eine Regression verbirgt.
Evidenzbasierte Quality Gates betreiben
Treffen Sie Pass-, Fail- oder Eskalationsentscheidungen aus Analyseberichten und definieren Sie deterministische Rückfallwege.
Den Laufzeit-Feedback-Loop schliessen
Prüfen Sie einen bereitgestellten Service anhand seiner Laufzeitsignale und überführen Sie geeignete Findings in neue Testfälle.
Sicherheit, Kosten und Latenz begrenzen
Wenden Sie Least Privilege, Secret Hygiene, Injection-Schutz, Budgets und Audit Trails auf den Agenten-Loop an.
Was Teilnehmende mitbringen sollten
Die Teilnehmenden sollten mit Git, CI/CD-Pipelines, Linux, Containern, einem Observability-Stack sowie dem Lesen oder Anpassen von Code vertraut sein. Vorerfahrung mit LLM-Agenten, MCP, Prompt Engineering oder Machine Learning ist nicht erforderlich.
Vor Kursbeginn
Die Teilnehmenden erhalten eine Pre-Flight-Checkliste für die Lab-Umgebung. Benötigt wird ein Laptop, auf dem die gewählten Entwicklungs-, Container-, Test- und CI/CD-Werkzeuge laufen. Der finale Stack wird für jede Durchführung bestätigt.
Inhalte von Agentic Continuous Verification und Testing
Der Kurs ist für private Teamdurchführungen vorbereitet. Öffentliche Termine, Preis, Kursleitung, Testframework, Coding Agent, Analyseschicht und Observability-Stack sind noch nicht bestätigt.
Grundlagen und Agentenmechanik
Tag 1
Verstehen Sie den Verfall statischer Automatisierung, die Planung und Werkzeugnutzung eines Agenten und die Evidenz hinter einem Laufzeiturteil.
Grundlagen und Agentenmechanik
Tag 1
Verstehen Sie den Verfall statischer Automatisierung, die Planung und Werkzeugnutzung eines Agenten und die Evidenz hinter einem Laufzeiturteil.
- Verifikation, Testing und Grenzen von Agentic-Ansätzen
- ACVT-Zyklus mit Generierungsagent, Analyseschicht und Observability Agent
- Planung, Werkzeugauswahl, Terminierung und Nichtdeterminismus
- MCP als Integrations- und Sicherheitsgrenze
- Urteile auf Basis von Metriken, Logs und Traces
- Baseline einer Testsuite erfassen
- Prompts, Tool Calls, Entscheidungen und Terminierung eines Agenten nachverfolgen
- Ein Observability-Urteil hinterfragen und fehlende Evidenz identifizieren
Generieren, reparieren und vertrauen
Tag 2
Generieren Sie Tests aus Spezifikationen, prüfen Sie Agentenreparaturen und begrenzen Sie Sicherheit, Kosten und Latenz des Agenten-Loops.
Generieren, reparieren und vertrauen
Tag 2
Generieren Sie Tests aus Spezifikationen, prüfen Sie Agentenreparaturen und begrenzen Sie Sicherheit, Kosten und Latenz des Agenten-Loops.
- Prompting-Muster für Unit-, API- und End-to-End-Tests
- Grenzwerte, Fehlerpfade und Idempotenz
- Reparaturtaxonomie und Guardrails für Assertions
- Prompt Injection, Secret Hygiene, Least Privilege und Auditierbarkeit
- Token-Kosten, Latenzbudgets und Limits pro Lauf
- Testsuiten aus derselben Spezifikation generieren und vergleichen
- Eine abgeschwächte Assertion erkennen, die eine Regression verbirgt
- MCP-Werkzeuge härten und Kosten sowie Latenz messen
Pipeline, Laufzeit und Einführung
Tag 3
Integrieren Sie Agentic-Analysen in CI/CD, verifizieren Sie einen bereitgestellten Service und erstellen Sie ein Vertrauensmodell sowie einen Einführungsplan.
Pipeline, Laufzeit und Einführung
Tag 3
Integrieren Sie Agentic-Analysen in CI/CD, verifizieren Sie einen bereitgestellten Service und erstellen Sie ein Vertrauensmodell sowie einen Einführungsplan.
- Pass-, Fail- und Eskalationsmuster für Quality Gates
- Rückfallwege für Provider-Ausfälle, Timeouts und widersprüchliche Urteile
- Post-Deployment-Verifikation anhand von SLOs und Anomalien
- Vertrauensmatrix aus Auswirkungsradius und Urteilssicherheit
- Metriken für Defect Escape, Flakiness, Wartung, Coverage Drift und Kosten
- Ein berichtsgesteuertes Quality Gate mit Degradation Path einrichten
- Ein geeignetes Runtime Finding in einen aktiven Testfall überführen
- Capstone abschliessen und einen einseitigen Rollout-Plan erstellen
TECHNOLOGIEN
Technologierollen in Agentic Continuous Verification und Testing
Der Kurs ist herstellerneutral. MCP bildet die Integrationsgrenze. Coding Agent, Testframework, Analyseschicht und Observability Stack werden für jede Durchführung ausgewählt.
Agentic Continuous Verification und Testing für Ihr Team?
Führen Sie den Kurs online oder vor Ort durch, angepasst an Ihren Stack und Ihre Lernziele.

LEITENDE KURSLEITUNG
Yassin Aziz Rekik
Leitende Kursleitung für SRE und Reliability
Associate Professor an der HEPIA Genève seit mehr als 20 Jahren und ehemaliger EPFL-Forscher. Er leitet die SRE-Weiterbildung und bringt praktische Erfahrung in Observability, SLO Engineering, Software Delivery und Reliability ein.
Kommende Kurse
Häufig gestellte Fragen
Antworten zu Agentic Continuous Verification und Testing.