Альтернатива поддержке UI-тест-скриптов
Альтернатива поддержке UI-тест-скриптов: местная, локальный альтернатива для бизнеса в Азербайджане — сравните с Argus QA.
Интеллектуальная альтернатива традиционным UI-тестам
В отличие от классических инструментов автоматизации, требующих постоянного обновления селекторов и координат, Allmaz предлагает систему автономного регрессионного тестирования корпоративных веб-приложений на базе AI-агентов. Вместо жестко заданных путей система использует компьютерное зрение и логическое рассуждение: агент анализирует скриншот интерфейса, формулирует свои выводы и совершает одно действие за итерацию, фиксируя каждый шаг прохождения независимо от результата. Решение интегрировано в платформу Argus и работает как self-hosted система из десяти контейнеров, что исключает зависимости от внешних SaaS-сервисов. Сценарии описываются в виде версионных YAML-объективов с указанием ролей, утверждений и лимитов по времени, что позволяет автоматизировать даже сложные многоролевые рабочие процессы в изолированных браузерных сессиях без привязки к конкретным элементам кода.
Преимущества перед стандартными UI-фреймворками
Отказ от поддержки селекторов и координат в пользу гибких YAML-целей и визуального анализа
Автономное выполнение сложных многоролевых сценариев (например, цепочка Создатель → Аппрувер → Поставщик)
Снижение затрат на поддержку тестов за счет использования route memory, которая передает успешные пути в виде интентов
Полная безопасность и приватность благодаря self-hosted развертыванию и зашифрованному хранилищу секретов
Точный финансовый контроль через детальный учет стоимости каждого вызова модели, шага и всего набора тестов
Бесшовная интеграция с Qase.io и Jira: импорт тест-кейсов без переписывания и автоматический возврат результатов
Ключевые возможности платформы
AI-агенты с компьютерным зрением
Агент анализирует скриншот, формулирует логику действий и выполняет один шаг за итерацию, фиксируя каждый этап прохождения.
Многоролевые рабочие процессы
Поддержка сценариев с разными ролями (создатель, аппрувер, поставщик), где каждый запускается в отдельной аутентифицированной сессии браузера.
Двухуровневое исполнение моделей
Оптимизация затрат: сначала используется доступная модель, а при сбоях агент делает одну попытку эскалации на более мощную модель.
Независимая верификация
Проверка утверждений (assertions) выполняется отдельным верификатором, а не тем же агентом, который выполнял действия.
Гибкое управление моделями
Model-agnostic подход: смена модели происходит в базе данных и вступает в силу при следующем запуске без переразвертывания кода.
Принцип работы системы
Часто задаваемые вопросы
Заменяет ли это Playwright или Selenium?
Система дополняет их: детерминированные скрипты остаются для стабильных потоков, а AI-агенты используются для длинных, многоролевых и часто меняющихся сценариев.
Как обеспечивается безопасность данных и учетных записей?
Решение является self-hosted (развертывание в 10 контейнерах), не имеет внешних SaaS-зависимостей, а логин выполняется детерминированным скриптом через зашифрованное хранилище секретов.
Может ли AI самостоятельно создавать баг-репорты в Jira?
Нет, AI только помечает подозрение на дефект и готовит отчет. Окончательное решение о регистрации бага в Jira или Qase принимает человек после анализа доказательств.
Как работает интеграция с Qase.io?
Тест-кейсы импортируются verbatim (без изменений). Результаты каждого запуска отправляются обратно в Qase со ссылкой на доказательства, при этом API-тесты автоматически пропускаются.
Как система справляется с конфликтами данных при параллельном запуске?
Используется именование тестовых данных в рамках конкретного запуска (run-scoped naming), что позволяет нескольким агентам работать в общей среде, не создавая коллизий.
Оптимизируйте ваше тестирование
Перейдите от ручного обновления селекторов к автономному тестированию с Allmaz.
Запросить демо