Introducción

Autonomy prueba los recorridos que importan antes de que lleguen a tus clientes. Describes un recorrido como unos pocos resultados esperados, en palabras sencillas. Un agente alcanza cada resultado esperado en el producto real, como lo haría un tester cuidadoso: maneja un navegador o un dispositivo, llama a tu API, lee la bandeja de entrada de prueba y espera el código por SMS. Cada acción que realiza aparece bajo el paso, junto con la evidencia que demuestra el resultado.

Cuando se rompe un recorrido de registro, pago, facturación u onboarding, ves qué resultado esperado no se alcanzó, qué hizo el agente y qué mostraba la pantalla. No tienes que reconstruir la sesión a mano.

Para qué sirve Autonomy

Usa Autonomy en recorridos de producto donde una prueba unitaria o una comparación de capturas no basta:

• Recorridos de registro, inicio de sesión, verificación en dos pasos, enlace mágico y restablecimiento de contraseña.
• Recorridos de pago, suscripción y recibo.
• Comprobaciones de pull requests contra despliegues de previsualización.
• Builds móviles desde CI o subidos a mano.
• Recorridos de API que llaman directamente a tus endpoints.
• Evidencia de versión que puedes compartir con producto, soporte, QA e ingeniería.

Cómo funciona

1. Crea un proyecto para tu producto y añade un entorno: la URL, el build de la app o la API contra la que se ejecuta.
2. Escribe un caso de prueba como unos pocos pasos de resultado esperado, descríbelo en lenguaje natural o grábalo una vez.
3. Inicia una ejecución. El agente alcanza cada resultado esperado y muestra sus Step Actions (las acciones del agente) mientras trabaja. Un Final check al final de cada paso confirma el resultado.
4. Revisa el resultado: Passed, Failed o Couldn't start. Los problemas detectados por el camino se listan como incidencias, aparte del resultado.
5. Envía los resultados adonde trabaja tu equipo: checks de GitHub, Slack, Linear, Jira, webhooks o tu CI.

Por dónde empezar

Lee la Guía rápida para llegar a tu primera ejecución revisada y luego Conceptos para conocer los términos que se usan en todas partes. Cuando la primera ejecución sea fiable, añade pruebas de pull requests, programaciones e integraciones. Usa los asistentes de IA para crear casos de prueba, iniciar ejecuciones y leer resultados desde tu editor.