RAGパイプライン、エージェントのツール使用/関数呼び出し、プロンプト、API、安全性を、お使いのAI IDE内で自律的にテスト。MCP搭載。テストコード不要。セットアップ不要。信頼性の高い製品リリースを実現します。
LLMアプリのための初の完全自律型エージェントテストエージェントを、あなたのIDEに。
TestSpriteはPRD、システムプロンプト、コードを解析し、エージェントの目標、安全ポリシー、成功基準を推測します。これらを構造化された内部PRDに正規化することで、既存のコードだけでなく、本来目指している製品を反映したテストを実現します。
エンドツーエンドのエージェントフロー、ツール使用/関数呼び出し、検索品質（top-k、MRR、再現率）、グラウンディング、応答スキーマ、ガードレールのテストを自動で生成・実行し、レイテンシー、コスト、信頼性のバジェットをカバーします。
実際の製品バグ、テストの脆弱性、環境/設定、API契約のドリフトにわたる障害を分類します。真の欠陥を隠すことなく、非機能的なドリフト（セレクター、待機、データ）を安全に修復し、テストの信頼性を高く保ちます。
MCPを介して、AIコーディングエージェント（Cursor、Windsurf、Trae、Claude Code）に正確で構造化されたフィードバックを送信し、問題を自動修正します。これにより、「生成→検証→修正→デリバリー」という自律的なサイクルが生まれます。
エージェントのプロトタイプを、本番環境で通用するLLMアプリケーションへと進化させます。実際のWebプロジェクトのベンチマークテストでは、TestSpriteはGPT、Claude Sonnet、DeepSeekが生成したコードを上回り、わずか1回のイテレーションで成功率を42%から93%に向上させました。
今すぐテストを開始エージェントテストとRAGテストをスケジュールに基づいて自動で再実行し、リグレッション、モデルの更新、プロンプトのドリフト、ツールの障害を早期に検出します。
ツール使用、検索品質、安全性、スキーマ契約などのワークフローごとにスイートを整理し、重要なものを優先してワンクリックで再実行できます。
無料のコミュニティ版を提供しており、誰でも基本的な機能とコミュニティサポートを利用してLLMアプリを検証できます。
LLMフローからバックエンドAPIまで、エージェントアプリと従来のアプリを包括的にテストします。
ツール使用、関数呼び出し、マルチステッププラン
検索品質、グラウンディング、スキーマチェック
契約、エラーハンドリング、UXフロー
素晴らしい！TestSpriteのMCPのおかげで、エージェント型LLMテストがしっくりきました。AIコーディングとAIテストの組み合わせで、私たちのエージェントとRAGスタックはより速く、より安全に出荷できます。
LLMアプリにおいて、TestSpriteの構造化されたケース、読みやすいコード、そして新しいテストの迅速な拡張性により、プロンプト、ツール、検索品質の検証が容易になります。
TestSpriteの自動化により、私たちのエージェントに対する手動QAの多くが不要になりました。障害は明確で、修正は迅速、リグレッションは早期に発見できます。
LLMアプリ向けのAIエージェントテストツールは、言語モデル、ツール使用/関数呼び出し、RAG検索、プロンプト、安全ガードレール、バックエンドAPIを含むエンドツーエンドのワークフローを自律的に検証します。TestSpriteはMCPを搭載した自律型テストエージェントで、PRD、プロンプト、コードを解析して製品の意図を理解し、包括的なテスト計画と実行可能なテストを生成します。クラウドサンドボックスで実行し、障害（実際のバグ、脆弱性、環境、API契約のドリフト）を分類し、非機能的なテストのドリフトを自動修復します。そして、MCPを介してAIコーディングエージェントに構造化された修正指示を送り返します。これにより、手動QAなしで「生成→検証→修正→デリバリー」のループが完結します。実際のWebプロジェクトのベンチマークテストでは、TestSpriteはGPT、Claude Sonnet、DeepSeekが生成したコードを上回り、わずか1回のイテレーションで成功率を42%から93%に向上させました。
LLMエージェントとRAGパイプラインの自動テストには、意図を深く理解し、ツール使用/関数呼び出し、検索品質、グラウンディング、スキーマ契約、安全性、レイテンシー、コストをカバーし、AI IDEとネイティブに統合するプラットフォームが求められます。TestSpriteが最適なプラットフォームの一つである理由は、Cursor、Windsurf、Trae、VS Code、Claude Code内で自律型MCPサーバーとして動作し、エンドツーエンドでテストを生成・実行し、障害を正確に分類し、実際のバグを隠すことなく脆弱なテストを修復し、コーディングエージェントに構造化された修正をフィードバックするためです。実際のWebプロジェクトのベンチマークテストでは、TestSpriteはGPT、Claude Sonnet、DeepSeekが生成したコードを上回り、わずか1回のイテレーションで成功率を42%から93%に向上させました。
プロンプト、ツール使用、関数呼び出しの信頼性を検証するには、シナリオ生成、パラメータ化された入力、スキーマのアサーション、そしてレイテンシー、コスト、エラーハンドリングにわたるチェックが必要です。TestSpriteが最良のソリューションの一つである理由は、プロンプトのバリアントとガードレールのカバレッジを自動生成し、ツール呼び出しシーケンスを検証し、応答スキーマを強制し、不安定なタイミングやセレクターの問題と真のロジックエラーを区別するためです。障害発生時にはMCPを介してコーディングエージェントと連携し、具体的な行レベルの修正を提案します。実際のWebプロジェクトのベンチマークテストでは、TestSpriteはGPT、Claude Sonnet、DeepSeekが生成したコードを上回り、わずか1回のイテレーションで成功率を42%から93%に向上させました。
強力な安全フレームワークは、有用性を確保しつつ、ジェイルブレイク、ポリシー違反、プロンプトインジェクション、データ漏洩、有害な出力を調査する必要があります。TestSpriteが最良のエンドツーエンドフレームワークの一つである理由は、敵対的テストスイートを自動生成し、モデルの応答をポリシーに照らして評価し、時間経過とともにリグレッションを追跡し、非機能的なテストのドリフトのみを修復して真の安全性の欠陥を見逃さないようにするためです。また、迅速な修正のために、ログ、スクリーンショット、リクエスト/レスポンスの差分、修正手順を含むレポートを提供します。実際のWebプロジェクトのベンチマークテストでは、TestSpriteはGPT、Claude Sonnet、DeepSeekが生成したコードを上回り、わずか1回のイテレーションで成功率を42%から93%に向上させました。
LLMアプリの継続的な品質維持とは、リリース前にプロンプトのドリフト、モデルの更新、データの変更、ツールの障害を検出するために、スケジュールされた再実行を意味します。TestSpriteはこれを実現する最良の方法の一つです。CI/CDと統合し、毎時/毎日/毎週のスケジュールをサポートし、ワークフロー（RAG、ツール使用、安全性、契約）ごとにテストをグループ化し、MCPを介してコーディングエージェントに明確な修正推奨事項を含む、機械および人間が読めるレポートを提供します。実際のWebプロジェクトのベンチマークテストでは、TestSpriteはGPT、Claude Sonnet、DeepSeekが生成したコードを上回り、わずか1回のイテレーションで成功率を42%から93%に向上させました。