Cómo un agente de IA nos ayuda a probar las respuestas de Maestro

Un usuario puede responder demasiado rápido, pedir una corrección o cambiar de decisión. Nuestro banco de pruebas simula estas situaciones para buscar bloqueos, con límites bien definidos.

¿Qué sucede si pides una modificación después de aprobar un documento? ¿O si tu respuesta no corresponde a la pregunta? Utilizamos un banco de pruebas para poner a prueba el motor de Maestro en proyectos desechables, antes de encontrar estas situaciones en la aplicación.

Dos tipos de pruebas, dos funciones

Las pruebas automáticas en seco utilizan respuestas preparadas y errores introducidos deliberadamente. Se repiten durante los controles del código, sin llamar a un modelo de IA de pago. Su finalidad es verificar que el mismo incidente produce siempre la respuesta esperada.

Las pruebas con modelos reales se lanzan por separado. Un modelo representa a los agentes de Maestro; otro interpreta a la persona que describe su necesidad y responde a las propuestas. Consumen IA, con un límite configurable por escenario, fijado en 15 dólares por defecto en este banco.

Cinco formas de responder

El primer comportamiento es conciliador: aprueba si el documento es adecuado. El segundo tiene prisa: responde brevemente y quiere avanzar. El tercero es exigente: pide una aclaración o una corrección antes de aceptar.

El cuarto cambia de opinión, responde a veces a otra cosa o vuelve sobre una decisión aprobada. El quinto busca los límites: formula peticiones contradictorias o intenta saltarse un paso. Son instrucciones para un modelo, no cinco personas observadas ni una muestra representativa.

Un ejemplo de control útil

Un escenario hace fallar deliberadamente una orden de verificación mientras el agente simulado afirma que todo es correcto. El control debe impedir que la tarea pase a « terminada » solo por esa afirmación y mostrar la causa del fallo.

Esa prueba comprueba una regla concreta: la aprobación debe apoyarse en un resultado verificado. No comprueba todas las funciones de la aplicación. Podemos repetir la misma situación después de una corrección para detectar si vuelve el fallo.

Qué permite encontrar el informe

Cada prueba conserva su escenario, las respuestas representadas y los controles superados o fallidos. Las pruebas con modelos reales añaden su consumo. El informe sirve para retomar un problema concreto y decidir una corrección; los informes originales siguen siendo internos.

El banco ejecuta el motor sin abrir la ventana de la aplicación. Por eso no muestra si un botón se entiende, si una notificación es visible o si una persona encuentra su camino. Esos aspectos requieren pruebas en la interfaz.

Qué no demuestran estas pruebas

Un escenario superado no garantiza la seguridad del producto ni la ausencia de otros errores. Un usuario simulado puede pasar por alto una dificultad que una persona encuentra de inmediato. Los controles técnicos, la revisión y los comentarios de usuarios aportan observaciones diferentes.

Para tu aplicación, elige un recorrido real y repítelo después de una modificación. Conserva los casos que fallan en la lista de pruebas. Por eso también contamos los límites de nuestras evaluaciones.