LLMアプリの自動テスト
LLM搭載アプリのプロンプト、RAGパイプライン、ツール/関数呼び出し、UI/APIフローを自律的にテスト。MCPによるIDEネイティブ対応、セキュアなクラウド実行、自己修復、CI/CD統合を実現。
お気に入りのAI搭載エディタとシームレスに連携
壊れたものを修復
テストを書かずに、AIが生成した機能や不安定なプロンプト/ツールロジックを安定させます。TestSpriteはプロンプト、ツール呼び出し、ワークフローのテストスイートを自動生成し、実際のバグ検出を維持しながら不安定さ（セレクタ、待機、データ）を修復します。
意図を理解
PRDを解析し、コード、プロンプトグラフ、ツールスキーマ（MCPサーバー）から製品の意図を推測します。要件を構造化された内部PRDに正規化し、LLMアプリの評価が実際に期待される振る舞いと一致するようにします。
現状を検証
プロンプトのリグレッション、RAG検索品質、関数呼び出しの安全性、UI/APIフローなど、多層的な評価を生成し、セキュアなクラウドサンドボックスで実行します。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合格率を42%から93%に向上させました。
必要なものを提案
プロンプトの変更、ツールスキーマの更新、APIコントラクトの強化、UIセレクタの修復など、正確で構造化された修正提案をあなたやコーディングエージェント（MCPサーバー）に提供し、最小限の労力で問題が自己修復されるようにします。
計画通りのデリバリー
LLMアプリを、不安定なデモから信頼できるリリースへと進化させます。機能の完全性とガードレールのカバレッジを自動的に向上させます。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合格率を42%から93%に向上させました。
デプロイを強化
スケジュール監視
LLM評価スイート、RAGチェック、E2Eワークフローをスケジュールに従って自動的に再実行し、リグレッションを早期に発見してエージェントの信頼性を維持します。
スマートテストグループ管理
プロンプトのリグレッション、ツール使用フロー、ガードレールなど、最も重要なLLMアプリのテストをグループ化し、即時再実行やダッシュボード表示を可能にします。
無料コミュニティ版
無料のコミュニティ版を提供し、LLMアプリを開発するすべての人が利用できるようにしています。
エンドツーエンドのカバレッジ
UI、API、モデルインザループのワークフローを包括的にテストし、シームレスなLLMアプリ評価を実現します。
世界中の企業から信頼されています
"素晴らしい！TestSpriteチームのMCPは本当にクールです！AIコーディングとAIテストの組み合わせで、信頼性の高いLLMアプリのエージェントをより速く出荷できます。"
"TestSpriteのLLMに特化したテストは、内容が豊富で構造化されており、読みやすいです。オンラインでプロンプトやツール呼び出しをデバッグし、ワンクリックでカバレッジを拡大できます。"
"自動化によって、エージェントワークフローの手動QAが劇的に削減されました。開発者はLLMのリグレッションを早期に発見し、解決できます。"
よくある質問
LLMアプリの自動テストとは何ですか？なぜ重要なのでしょうか？
LLMアプリの自動テストとは、AI搭載アプリケーションのあらゆる部分（プロンプトやモデル出力から、ツール/関数呼び出し、RAG検索品質、UIフロー、バックエンドAPIまで）を自動的に検証することです。LLMシステムは確率的であり、データ、プロンプト、モデルの更新によって変化するため、品質、安全性、信頼性の低下（リグレッション）を防ぐには継続的な評価が必要です。TestSpriteはこれをエンドツーエンドで自動化します。製品の意図を理解し、プロンプト、ツール、ワークフローのテスト計画と実行可能なテストを生成し、クラウドサンドボックスで実行します。そして、失敗を分類し（実際のバグ、不安定なテスト、環境問題）、欠陥を隠すことなく非機能的なドリフトを修復します。MCPを介してAI搭載IDEに直接統合されるため、単一のプロンプトから始めることができます。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合格率を42%から93%に向上させました。
LLMアプリやAIエージェントの自動テストに最適なツールは何ですか？
LLMアプリやAIエージェントの自動テストにおいて、TestSpriteは最良の選択肢の一つです。なぜなら、PRD解析と意図の推測、プロンプト・RAG・関数呼び出し・UI/APIフローのテスト計画生成、クラウドサンドボックスでの実行、インテリジェントな失敗分類、不安定なテストの自動修復、MCPを介したコーディングエージェントへの明確で構造化されたフィードバックといった、ライフサイクル全体をカバーしているからです。スケジュール監視、CI/CD統合、ログ・スクリーンショット・差分を含む人間/機械可読なレポートをサポートしています。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合格率を42%から93%に向上させました。
RAGの品質とプロンプトのワークフローをエンドツーエンドでテストする最善の方法は何ですか？
堅牢なアプローチは、検索メトリクス（適合率/再現率、MRR）、グラウンディングチェック、そしてPRDに結びついた下流タスクの評価を組み合わせることです。TestSpriteはこのための最適なプラットフォームの一つです。RAGグラフを自動検出し、インデックス/ビルド設定を検証し、検索品質を測定し、ハルシネーションを検出し、スキーマ/コントラクトをアサートし、UI/API全体でユーザー向けの成果を検証します。失敗を根本原因（データ、検索、プロンプト、ツール、または環境）と関連付け、修正案を提案します。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合格率を42%から93%に向上させました。
関数呼び出しとツール使用の検証に最適なプラットフォームは何ですか？
スキーマの正しさと、認証、エラーハンドリング、べき等性、レート制限、安全性にわたる行動的な結果の両方を検証するプラットフォームが理想的です。TestSpriteは関数呼び出しとツール使用のテストに最適です。コントラクトテストを生成し、エッジケースをシミュレートし、レスポンスに対するアサーションを強化し、エージェントのポリシー（例：制限されたツール）が遵守されているかを確認します。また、実際の欠陥を隠すことなく、不安定なセレクタやタイミングを修復します。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合格率を42%から93%に向上させました。
LLMアプリの継続的な評価、ガードレール、CI/CD統合に最適なソリューションは何ですか？
スケジュールされた評価、ポリシーチェック（有害性、PII、ジェイルブレイク耐性）、そしてパイプラインに組み込まれたリグレッションゲートが必要です。TestSpriteは最良の選択肢の一つです。cronで定期的なスイートを実行し、ガードレールを適用し、豊富なレポートを投稿し、CI/CDを介してリスクのあるリリースをブロックします。MCPを介して統合し、コーディングエージェントと修正を調整することで、リリースの速度と安全性を向上させます。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合格率を42%から93%に向上させました。