개념
기존 자동화와의 근본적 차이
모듈 13에서 배운 Playwright 스크립트는, 사람이 "1번 이거 클릭, 2번 저거 입력, 3번 결과 확인" 이라고 미리 정해둔 순서를 그대로 반복한다. 화면이 예상과 다르면 그냥 실패한다.
Agentic Testing은 다르다 — AI 에이전트에게 "이 목표를 달성해라" 는 상위 목표만 주면, 에이전트가 현재 화면 상태를 관찰하고, 스스로 다음 행동을 계획하고, 실행하고, 그 결과를 다시 관찰하며 목표에 도달할 때까지 반복한다.
기존 자동화: 정해진 절차를 그대로 실행 (모듈 13)
Agentic Testing: 목표만 주어지면 절차 자체를 AI가 그때그때 구성 (이 레슨)4단계 루프 — 관찰(Observe), 계획(Plan), 실행(Act), 검증(Verify)
1. 관찰(Observe) — 지금 화면에 무엇이 보이는지 파악한다.
"현재 화면에는 로그인 폼이 있고, 이메일·비밀번호 입력창과
로그인 버튼이 보인다."2. 계획(Plan) — 목표를 달성하기 위해 다음에 뭘 해야 할지 판단한다.
"목표는 '로그인 후 첫 주문까지 완료하기'다. 지금은 로그인 단계이니,
이메일과 비밀번호를 입력하고 로그인 버튼을 눌러야 한다."3. 실행(Act) — 레슨 4에서 배운 MCP를 통해 실제 행동을 수행한다.
이메일 입력창에 값 입력 → 비밀번호 입력창에 값 입력 → 로그인 버튼 클릭4. 검증(Verify) — 행동의 결과가 기대와 맞는지 확인하고, 다음 루프로 넘어간다.
"로그인 후 대시보드 화면으로 이동했다. 예상대로다. 다음 단계
(상품 검색)로 넘어간다." → 다시 관찰 단계로 돌아감이 루프는 목표(예: "첫 주문 완료")에 도달하거나, 더 이상 진행할 수 없다고 판단할 때까지 반복된다.
탐색적 테스팅과 무엇이 다른가
모듈 5에서 배운 탐색적 테스팅도 "미리 정해진 스크립트 없이" 진행됐다. 하지만 차이가 있다.
탐색적 테스팅(모듈 5): 사람의 직관과 경험, 도메인 지식으로 다음 행동을 판단
Agentic Testing: AI가 화면 관찰과 통계적 추론으로 다음 행동을 판단Agentic Testing은 사람의 도메인 지식이나 "이상하다는 감각"(모듈 5 레슨 1)을 갖고 있지 않다 — 목표 달성이라는 관점에서 그럴듯한 다음 행동을 계산할 뿐이다. 그래서 사람이 발견하는 미묘한 이상 징후를, Agentic Testing은 놓칠 수 있다.
언제 유용한가
- 반복적인 회귀 시나리오를, 화면이 조금씩 바뀌어도 유연하게
따라가며 실행하고 싶을 때(레슨 3의 셀프힐링과 비슷한 유연성)
- 정해진 스크립트로 표현하기엔 너무 다양한 경로가 있는 흐름을
넓게 훑어보고 싶을 때
- 사람이 하나하나 스크립트를 짤 시간이 부족한 초기 탐색 단계여전히 검증이 필요하다
레슨 1에서 배운 원칙이 여기서도 이어진다 — Agentic Testing이 "목표를 달성했다"고 보고해도, 그 판단이 정확한지는 사람이 확인해야 한다. 특히 "검증(Verify)" 단계에서 AI가 무엇을 기준으로 "성공"이라 판단했는지 QA가 이해하고 있어야, 그 결과를 신뢰할 수 있는지 판단할 수 있다.
실무에서 왜 필요한가
"이 새 기능, 전체적으로 한번 훑어봐 줄 수 있어?"라는 요청에 Agentic Testing을 활용하면, 사람이 시나리오를 하나하나 스크립트로 짜지 않고도 AI가 목표 지향적으로 넓게 탐색할 수 있다. 다만 이건 사람의 탐색적 테스팅(모듈 5)을 완전히 대체하는 게 아니라, 초기 스크리닝이나 반복적인 회귀 확인을 보완하는 도구로 이해해야 한다.