論文の概要: RESTifAI: LLM-Based Workflow for Reusable REST API Testing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.08706v1
- Date: Tue, 09 Dec 2025 15:21:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-10 22:28:08.019886
- Title: RESTifAI: LLM-Based Workflow for Reusable REST API Testing
- Title(参考訳): RESTifAI: 再利用可能なREST APIテストのためのLLMベースのワークフロー
- Authors: Leon Kogler, Maximilian Ehrhart, Benedikt Dornauer, Eduard Paul Enoiu,
- Abstract要約: 私たちは、再利用可能なCI/CD対応のREST APIテストを生成するLLM駆動のアプローチであるRESTifAIを紹介します。
主に内部サーバエラーに焦点を当てる既存のツールとは異なり、RESTifAIは有効なテストシナリオを構築している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With this paper, we introduce RESTifAI, an LLM-driven approach for generating reusable, CI/CD ready REST API tests, following the happy-path approach. Unlike existing tools that often focus primarily on internal server errors, RESTifAI systematically constructs valid test scenarios (happy paths) and derives negative cases to verify both intended functionality (2xx responses) and robustness against invalid inputs or business-rule violations (4xx responses). The results indicate that RESTifAI performs on par with the latest LLM tools, i.e., AutoRestTest and LogiAgent, while addressing limitations related to reusability, oracle complexity, and integration. To support this, we provide common comparative results and demonstrate the tool's applicability in industrial services. For tool demonstration, please refer to https://www.youtube.com/watch?v=2vtQo0T0Lo4. RESTifAI is publicly available at https://github.com/casablancahotelsoftware/RESTifAI.
- Abstract(参考訳): 本稿では,再利用可能なCI/CD対応REST APIテストを生成するための LLM 駆動のアプローチである RESTifAI を紹介する。
主に内部サーバのエラーにフォーカスする既存のツールとは異なり、RESTifAIは有効なテストシナリオ(ハッピーパス)を体系的に構築し、意図した機能(2xxレスポンス)と、無効な入力やビジネスルール違反(4xxレスポンス)に対する堅牢性の両方を検証するネガティブなケースを導出します。
結果は、RESTifAIが最新のLLMツールであるAutoRestTestとLogiAgentと同等に機能し、再利用性、オラクルの複雑さ、統合に関する制限に対処していることを示している。
これをサポートするために、一般的な比較結果を提供し、産業サービスにおけるツールの適用性を実証する。
ツールのデモについては、https://www.youtube.com/watchを参照してください。
v=2vtQo0T0Lo4。
RESTifAIはhttps://github.com/casablancahotelsoftware/RESTifAIで公開されている。
関連論文リスト
- Test Amplification for REST APIs via Single and Multi-Agent LLM Systems [1.6499388997661122]
既存のREST APIテストスイートを増幅するために,単一エージェントとマルチエージェントのセットアップである大規模言語モデル(LLM)システムについて検討する。
本稿では, テストカバレッジ, バグ検出の有効性, 計算コストやエネルギー使用量など, 様々な側面における2つのアプローチの比較検討を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-10T20:19:50Z) - AutoRestTest: A Tool for Automated REST API Testing Using LLMs and MARL [46.65963514391019]
AutoRestTestは、Semantic Property Dependency Graph(SPDG)とMARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)と大規模言語モデル(LLM)を統合して、効果的なREST APIテストを可能にする新しいツールである。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-15T05:54:33Z) - LlamaRestTest: Effective REST API Testing with Small Language Models [50.058600784556816]
LlamaRestTestは、2つのLLM(Large Language Models)を使って現実的なテストインプットを生成する新しいアプローチである。
私たちは、GPTを使った仕様強化ツールであるRESTGPTなど、最先端のREST APIテストツールに対して、これを評価しています。
私たちの研究は、REST APIテストにおいて、小さな言語モデルは、大きな言語モデルと同様に、あるいは、より良く機能することができることを示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-15T05:51:20Z) - A Multi-Agent Approach for REST API Testing with Semantic Graphs and LLM-Driven Inputs [46.65963514391019]
私たちは、REST APIテストに依存性組み込みのマルチエージェントアプローチを採用する最初のブラックボックスツールであるAutoRestTestを紹介します。
このアプローチでは、REST APIテストを分離可能な問題として扱い、4人のエージェントがAPI探索を最適化するために協力します。
12の現実世界のRESTサービス上でのAutoRestTestの評価は、主要な4つのブラックボックスREST APIテストツールよりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-11T16:20:27Z) - You Can REST Now: Automated REST API Documentation and Testing via LLM-Assisted Request Mutations [8.158964648211002]
RESTSpecITは、ドキュメントを推論し、REST APIのブラックボックステストを実行する最初の自動化アプローチです。
当社のアプローチでは,最先端のツールに比べて最小限のユーザ入力が必要になります。
我々は,DeepSeek V3, GPT-4.1, GPT-3.5の3つの最先端LCMを用いてツールの品質を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-07T18:55:41Z) - Leveraging Large Language Models to Improve REST API Testing [51.284096009803406]
RESTGPTはAPI仕様を入力として、機械解釈可能なルールを抽出し、仕様内の自然言語記述からサンプルパラメータ値を生成する。
評価の結果、RESTGPTはルール抽出と値生成の両方において既存の技術よりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-01T19:53:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。