Iris

테스트는 스크립트가 아니라 문장에서 시작한다. 시나리오를 입력하고 페이지를 지정하면 Iris가 지시를 실행 가능한 흐름으로 바꾼다. 실행 전에 미리보기 단계가 있어 에이전트가 당신의 말을 어떻게 읽었는지 볼 수 있으므로, 오해를 일찍 잡아낸다. 자동화 교육을 받은 엔지니어가 없는 팀에서는 테스트가 아예 작성되는지 자체를 좌우하는 기능이다.

각 에이전트는 화면을 보는 동시에 텍스트도 읽는다. 사람과 같은 방식이다. 이 조합 덕분에 Iris는 동적으로 로드되는 콘텐츠, UI 상태, 네트워크 응답, 실시간 업데이트를 특별한 스크립트 없이 다룬다고 주장한다. 사이트가 바뀌면 재귀 학습으로 에이전트가 스스로 조정하지 곧바로 실패하지 않는다. 자기 치유라는 약속의 핵심이 여기에 있다.

작업은 프로젝트에 담기고, 각 프로젝트는 하나씩 또는 한꺼번에 돌릴 수 있는 테스트 묶음을 갖는다. 테스트는 지시, 검증 규칙, 성공 조건, 그리고 전용 에이전트 설정을 모은 것이다. 실행은 매번 단계, 시간, 스크린샷, 녹화를 포함한 기록으로 저장되므로 실패는 스택 트레이스만이 아니라 증거와 함께 온다.

프로젝트 설정에서 cookie, localStorage, sessionStorage를 불러올 수 있어 에이전트가 로그인 뒤에 있는 화면에도 닿는다. 이게 중요한 이유는 실제 앱 대부분이 인증 안쪽에 숨어 있고, 공개 페이지만 건드리는 테스트는 운영에서 실제로 깨지는 흐름을 놓치기 때문이다.

Iris는 GitHub와 연결해 pull request에서 테스트를 실행하고, 이슈를 만들고, 검사 결과를 게시한다. Slack과 Discord에는 실시간 알림과 실패 경고를 보낸다. 지원 파이프라인으로 GitHub Actions, CircleCI, Jenkins, GitLab CI도 명시한다. 변경마다 테스트를 돌려 팀이 이미 쓰는 도구로 결과를 보내려는 의도다.

토큰 인증을 쓰는 tRPC API를 제공하며 테스트, 에이전트, 프로젝트, 조직을 다룬다. 배치와 필터 쿼리도 지원한다. Iris는 컨트롤 플레인과 분산 에이전트 네트워크가 어떻게 맞물리는지 설명하고, 코드는 공개 GitHub 조직에 있다. TypeScript SDK는 아직 없고 곧 나온다고 밝힌다.

실행이 끝나면 거친 단계, 실패 지점, 영상 녹화, 재현에 필요한 맥락이 담긴 리포트가 만들어진다. 리포트는 이메일로 공유하고 이전 실행과 비교할 수 있다. 버그를 분류하는 팀에게 영상은 보통 글로 된 로그보다 빨리 답을 준다.