What is QualGent?
모바일 앱 테스트는 종종 병목 현상처럼 느껴질 수 있습니다. 즉, 속도가 느리고, 지속적으로 오류가 발생하는 복잡한 스크립트가 필요하며, 실제 사용자가 앱과 상호 작용하는 방식을 제대로 재현하기 어렵습니다. QualGent는 앱의 동작을 이해하는 AI 기반 접근 방식을 도입하여 이러한 문제를 해결하고, 이전보다 더 효율적이고 안정적이며 포괄적으로 테스트할 수 있도록 지원합니다. 팀 구성원 누구나 앱의 완벽한 사용자 경험을 보장하는 데 기여할 수 있도록 설계되었습니다.
주요 기능
QualGent는 테스트 워크플로우를 간소화하고 앱 품질에 대한 확신을 높일 수 있도록 설계된 다양한 기능을 제공합니다.
🤖 AI 기반 자동화 테스트: 당사의 AI 에이전트는 iOS 및 Android 애플리케이션을 자율적으로 탐색하고 테스트하며, 미리 작성된 스크립트 없이 앱의 UI와 동작을 학습합니다.
🗣️ 자연어 기반 테스트: 일반 영어로 예상되는 동작 및 결과를 설명하는 테스트를 작성합니다. AI는 사용자의 지침을 해석하고 테스트 단계를 실행합니다.
💪 UI 변경 자동 적용: AI 에이전트는 사소한 사용자 인터페이스 수정 사항에 자동으로 적응하여 테스트 유지 관리 시간을 크게 줄이고 테스트 오류를 방지합니다.
🚶 사용자 행동 시뮬레이션: 클릭, 스크롤, 스와이프 등 실제 사용자 상호 작용을 재현하여 실제 사용 중에만 나타나는 문제를 발견합니다.
📱 실제 장치에서 실행: 실제 iOS 및 Android 장치를 갖춘 클라우드 인프라에서 테스트를 실행하여 장치별 및 환경적 버그를 잡을 수 있습니다.
🌍 다국어 테스트 지원: 오른쪽에서 왼쪽으로 쓰는 형식을 포함하여 시스템에 구성된 모든 언어로 앱을 자동으로 테스트하여 글로벌 출시 준비를 보장합니다.
🔗 시스템 기능 통합: 푸시 알림, 권한, 멀티태스킹, 카메라, GPS, 네트워크 변경 및 다중 앱 워크플로우와 관련된 복잡한 상호 작용을 테스트합니다.
🎯 진정한 엔드 투 엔드 흐름 지원: OTP 확인, 결제 처리, 백엔드 상호 작용, 데이터베이스 업데이트 및 다중 장치 시나리오와 같은 중요한 단계를 포함하여 전체 사용자 여정을 검증합니다.
📊 상세 보고서 제공: 각 테스트 실행에 대한 포괄적인 결과와 함께 실행 스크린샷, 비디오 및 성능 지표를 제공합니다.
활용 사례
QualGent가 팀의 워크플로우에 어떻게 적용되고 일반적인 테스트 문제를 해결할 수 있는지 알아보십시오.
비기술 팀 구성원의 역량 강화: 제품 관리자 또는 디자이너는 자연어로 단계를 간단히 설명하여 새 기능의 사용자 흐름을 검증하는 테스트를 작성할 수 있으므로 QA 엔지니어가 코드를 작성하지 않고도 자신의 비전이 올바르게 구현되었는지 확인할 수 있습니다.
릴리스 주기 가속화: QualGent를 CI/CD 파이프라인에 통합하여 모든 빌드에서 실제 장치에서 포괄적인 테스트 모음을 자동으로 실행합니다. 이를 통해 개발자는 신속하게 피드백을 받고 회귀를 초기에 파악하여 릴리스 속도를 크게 높일 수 있습니다.
글로벌 및 실제 환경 준비 보장: 새로운 시장에 출시하기 전에 QualGent를 사용하여 다양한 언어 및 시스템 구성에서 앱을 테스트하십시오. 동시에 시스템 통합을 테스트하여 수신 전화 또는 네트워크 변동과 같은 중단에 앱이 어떻게 대처하는지 검증하여 강력한 사용자 경험을 보장합니다.
결론
QualGent는 AI를 활용하여 속도, 복원력 및 접근성을 제공하는 모바일 앱 테스트에 대한 근본적으로 다른 접근 방식을 제공합니다. 취약한 스크립트 기반 방법을 벗어남으로써 전체 팀이 품질에 기여하고 유지 관리 오버헤드를 줄이며 모든 사용자에게 모든 곳에서 앱이 완벽하게 작동한다는 확신을 얻을 수 있습니다.
More information on QualGent
Launched
2025-03
Pricing Model
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Google Tag Manager,Netlify,Gzip,JSON Schema,OpenGraph,Progressive Web App,HSTS
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
QualGent was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-05-21.
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