論文の概要: AI Agents for Web Testing: A Case Study in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05197v1
• Date: Fri, 05 Sep 2025 15:57:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-08 14:27:25.639414
• Title: AI Agents for Web Testing: A Case Study in the Wild
• Title（参考訳）: AI Agents for Web Testing: 野生におけるケーススタディ
• Authors: Naimeng Ye, Xiao Yu, Ruize Xu, Tianyi Peng, Zhou Yu,
• Abstract要約: 本稿では,AIエージェントベースのWebテスティングフレームワークであるWebProberを紹介する。 URLを与えられたWebProberは、Webサイトを自律的に探索し、実際のユーザインタラクションをシミュレートし、バグとユーザビリティの問題を特定し、人間が読めるレポートを生成する。 120の学術的個人Webサイトのケーススタディを通じてWebProberを評価し,29のユーザビリティ問題を明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.669140680308494
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated web testing plays a critical role in ensuring high-quality user experiences and delivering business value. Traditional approaches primarily focus on code coverage and load testing, but often fall short of capturing complex user behaviors, leaving many usability issues undetected. The emergence of large language models (LLM) and AI agents opens new possibilities for web testing by enabling human-like interaction with websites and a general awareness of common usability problems. In this work, we present WebProber, a prototype AI agent-based web testing framework. Given a URL, WebProber autonomously explores the website, simulating real user interactions, identifying bugs and usability issues, and producing a human-readable report. We evaluate WebProber through a case study of 120 academic personal websites, where it uncovered 29 usability issues--many of which were missed by traditional tools. Our findings highlight agent-based testing as a promising direction while outlining directions for developing next-generation, user-centered testing frameworks.
• Abstract（参考訳）: 自動化されたWebテストは、高品質なユーザエクスペリエンスを確保し、ビジネス価値を提供する上で重要な役割を担います。 従来のアプローチは主にコードカバレッジと負荷テストに重点を置いていたが、多くの場合、複雑なユーザの振る舞いを捉えることができず、多くのユーザビリティの問題が検出されていないままだった。 大規模言語モデル(LLM)とAIエージェントの出現は、Webサイトとのヒューマンライクなインタラクションを可能にし、一般的なユーザビリティ問題に対する一般的な認識を可能にすることによって、Webテストの新たな可能性を開く。 本稿では,AIエージェントベースのWebテスティングフレームワークであるWebProberを紹介する。 URLを与えられたWebProberは、Webサイトを自律的に探索し、実際のユーザインタラクションをシミュレートし、バグとユーザビリティの問題を特定し、人間が読めるレポートを生成する。 120の学術的個人Webサイトのケーススタディを通じてWebProberを評価し,29のユーザビリティ問題を明らかにした。 本研究は,次世代ユーザ中心テストフレームワーク開発に向けた方向性を概説しながら,エージェントベースのテストが有望な方向性であることを示す。

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