У відэа разглядаецца, як генерацыя тэстаў ператвараецца ў сістэму, якая самаастойна вызначае недахопы тэставання прадукта. Спікер Дзмітрый Вінокуроў, Staff SDET Engineer, дзеліцца вопытам распрацоўкі рашэння на Python і Anthropic, якое выкарыстоўваецца з мая для тэставання прадукта, які складаецца з 28 кампанентаў і больш за 11 000 тэст-кейсаў. Абмяркоўваюцца падыходы да распрацоўкі тэстаў, уключаючы папярэдні аналіз зыходнага кода і тэхнічны дызайн сістэмы Tgen. Таксама разглядаюцца шаблоны праектавання агентаў, паток апрацоўкі рабочай чаргі і цыкл самаадукацыі мадэлі. У відэа прадстаўлены вынікі эксплуатацыі сістэмы ў рэальных умовах, а таксама абмяркоўваюцца праблемы, якія ўзніклі ў працэсе, і спосабы іх рашэння. Асноўная ўвага ўдзяляецца карысці ад упроваджання дадзенай сістэмы і дадатковым эфектам, якія яна прыносіць.