論文の概要: Multi-Agent LLM-based Metamorphic Testing for REST APIs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.28321v1
• Date: Wed, 27 May 2026 11:24:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-28 17:38:55.999992
• Title: Multi-Agent LLM-based Metamorphic Testing for REST APIs
• Title（参考訳）: REST APIのためのマルチエージェントLLMベースのメタモルフィックテスト
• Authors: Shehroz Khan, Abdullah Mughees, Gaadha Sudheerbabu, Tanwir Ahmad, Dragos Truscan,
• Abstract要約: LLMベースのマルチエージェントワークフローを使用して、REST APIのメタモルフィックテストをサポートするツールサポートのアプローチであるARMetaを紹介します。 RESTインターフェースを公開する2つの公開Webアプリケーション上でARMetaを評価し、そのパフォーマンスをシナリオベースのテストベースラインと比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7616042687330637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As REST APIs become an increasingly significant part of software systems, their validation is becoming more critical. Hence, testing and uncovering underlying issues are of utmost importance for improving software quality. However, testing REST APIs is challenging mainly due to the difficulty of assessing whether the output of an API call is correct, i.e., the test oracle problem. Metamorphic testing is a specification-based testing approach for situations where correct outputs are unknown or not specified explicitly. To check the correctness of a system, relations between the different outputs are specified. We present ARMeta, a tool-supported approach that uses an LLM-based multi-agent workflow to support metamorphic testing of REST APIs documented with OpenAPI. The agentic workflow is used to identify metamorphic test scenarios and specify them in the Given-When-Then format. These scenarios are automatically implemented as executable tests and executed against the system under test. We evaluate ARMeta on two publicly available web applications that expose REST interfaces and compare its performance with a scenario-based testing baseline. The results show that ARMeta explores behaviors that serve as a complement to existing scenario-based testing approaches.
• Abstract（参考訳）: REST APIがソフトウェアシステムにおいてますます重要な部分になるにつれて、そのバリデーションはますます重要になっています。 したがって、ソフトウェアの品質を改善する上で、根底にある問題のテストと発見が最も重要です。 しかし、REST APIのテストは、主にAPI呼び出しの出力が正しいかどうかを評価するのが難しいため、難しい。 メタモルフィックテスト(メタモルフィックテスト)は、正確なアウトプットが未知あるいは明示されていない状況に対する仕様ベースのテスト手法である。 システムの正しさを確認するために、異なる出力間の関係を特定する。 LLMベースのマルチエージェントワークフローを使用して、OpenAPIでドキュメント化されたREST APIのメタモルフィックテストをサポートする、ツール支援のアプローチであるARMetaを紹介します。 エージェントワークフローは、メタモルフィックテストシナリオを特定し、Given-When-Thenフォーマットでそれらを指定するために使用される。 これらのシナリオは実行可能テストとして自動的に実装され、テスト中のシステムに対して実行される。 RESTインターフェースを公開する2つの公開Webアプリケーション上でARMetaを評価し、そのパフォーマンスをシナリオベースのテストベースラインと比較する。 その結果、ARMetaは既存のシナリオベースのテストアプローチを補完する振る舞いを探求していることがわかった。

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