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KI-Agenten wie Claude Code, Cursor oder GitHub Copilot gehören für viele Entwicklungsteams längst zum Alltag – sie schreiben Code, refactoren ihn und schlagen Lösungen vor, oft ohne dass ein Mensch jede einzelne Zeile anstoßen muss. Die naheliegende Frage, die sich daraus ergibt: Warum sollten dieselben Agenten nicht auch das Testen übernehmen?
Genau mit dieser Frage beschäftigt sich QF-Test, unser Tool für die professionelle UI-Testautomatisierung. In einem aktuellen Interview zum Thema „Wie QF-Test agentisches Testen möglich macht“ hat unser Softwareentwickler und Trainer Max Melzer gegenüber mgm technology partners erläutert, wie wir agentisches Testen Schritt für Schritt in QF-Test integrieren – und warum dieser Wandel mehr ist als nur ein neues Schlagwort.
Warum sich die Testautomatisierung gerade jetzt verändert
Mit dem Aufkommen leistungsfähiger KI-Coding-Agenten verschiebt sich der Anspruch: Teams wollen nicht mehr nur Tests automatisiert ausführen lassen, sondern den gesamten Testprozess – von der Planung bis zur Auswertung – stärker an KI delegieren. „Unsere Kunden interessieren sich wahnsinnig dafür, welchen Teil des Testprozesses sie an KI abgeben können“, berichtet Max Melzer. Genau hier setzt unser gestaffelter Ansatz für agentisches Testen an.
Drei Ebenen des agentischen Testens
Wir entwickeln agentisches Testen in QF-Test bewusst in mehreren, aufeinander aufbauenden Stufen.
Ebene 1 – KI als semantischer Prüfer (bereits verfügbar): Manche Testergebnisse lassen sich nicht mit einem simplen Soll-Ist-Vergleich abprüfen, etwa die Antworten eines integrierten Chatbots. QF-Test kann solche Ergebnisse an ein Sprachmodell zur Bewertung übergeben, das einschätzt, ob die Antwort inhaltlich plausibel ist. So wird aus starren String-Vergleichen ein semantischer Check.
Ebene 2 – KI generiert Testsuites (ab QF-Test 11): Statt Tests manuell aufzunehmen, soll künftig die KI einen ersten Entwurf liefern – auf Basis bestehender Testpläne oder Tickets, oder indem sie die Anwendung eigenständig erkundet und testbare Bereiche identifiziert. Der Anspruch ist dabei realistisch: „Es ist nie so, dass man das einfach nehmen kann und sagen kann: Jetzt sind wir fertig“, so Max Melzer. „Aber es nimmt einem viel Arbeit ab – vor allem beim Start.“ Der Erstentwurf ist die Basis, die erfahrene Tester weiterentwickeln – kein fertiges Testpaket ohne menschliche Kontrolle.
Ebene 3 – QF-Test als MCP-Server (der eigentliche Durchbruch): Mit QF-Test 11 erhält das Tool einen integrierten MCP-Server. Über das Model Context Protocol können KI-Agenten wie Claude Code dann direkt auf die Fähigkeiten von QF-Test zugreifen – Anwendungen starten, Tests ausführen, Ergebnisse prüfen – ohne dass jemand QF-Test manuell öffnen muss. Eine experimentelle Vorabversion dieses MCP-Servers steht bereits als Public Preview zur Verfügung, und erste Kunden integrieren sie schon in ihre CI/CD-Pipelines.
Was QF-Test von spezialisierten Tools unterscheidet
MCP-Unterstützung bieten inzwischen auch andere, auf Web-Testing spezialisierte Tools. Der entscheidende Unterschied liegt bei QF-Test in der Plattformbreite: Wir testen native Windows-Anwendungen, Java-UIs, Android- und iOS-Apps sowie PDF-Dokumente mit demselben Ansatz wie Webanwendungen. Wer in seiner Unternehmensumgebung – wie es meistens der Fall ist – eine heterogene Anwendungslandschaft betreibt, erhält damit einen einheitlichen Test-Agenten für alle Bereiche, statt für jede Plattform ein eigenes Werkzeug einsetzen zu müssen.
Ausblick: Was kommt mit QF-Test 11?
Die Testsuite-Generierung und der produktionsreife MCP-Server werden mit QF-Test 11 eingeführt, das für 2026 geplant ist. Interessierte Kunden und Partner können schon jetzt Vorabversionen erhalten, um echtes Feedback aus realen Projekten in die weitere Entwicklung einfließen zu lassen.
Wichtig bleibt dabei: Agentisches Testen ersetzt keine erfahrenen Tester. KI-generierte Testsuites liefern einen strukturierten Ausgangspunkt – die fachliche Validierung und Weiterentwicklung bleibt Aufgabe der QA-Teams.
Mehr erfahren: Das vollständige Interview mit Max Melzer, Softwareentwickler und Trainer bei QF-Test, lesen Sie bei mgm technology partners: „Wie QF-Test agentisches Testen möglich macht“.
Mehr Details über die KI-Integrationen in QF-Test
Wenn Tests mitdenken: KI-gestützte Checks mit QF-Test
In diesem Spezialwebinar zeigen wir Ihnen, wie Sie das Beste aus der neuen KI-Integration in QF-Test herausholen können. In QF-Test 10 können Sie mithilfe von KI nicht-deterministische UIs Testen, UI-Komponenten auf semantische Kriterien prüfen, Testdaten generieren und vieles mehr!