테스트 엔진의 생성 AI 기능(미리 보기) Power Apps

참고

프리뷰 기능은 생산용으로 만들어진 것이 아니므로 기능이 제한될 수 있습니다. 이런 기능은 공식 릴리스 전에 사용할 수 있으므로 고객이 조기에 액세스하고 피드백을 제공할 수 있습니다.

Power Apps Test Engine은 테스트 라이프사이클 전체에 걸쳐 포괄적인 생성 AI 기능을 제공합니다. 이 페이지에서는 테스트 생성부터 실행, 검증까지 생성적 AI가 테스트 경험을 어떻게 향상시킬 수 있는지에 대한 개요를 제공합니다.

Test Engine의 생성 AI 기능은 테스트 프로세스의 세 가지 핵심 영역을 해결합니다.

생성적 AI 기능	Description
생성형 AI 지원 테스트 작성	GitHub Copilot 및 기타 대규모 언어 모델(LLM) 또는 소규모 언어 모델(SLM)을 사용하여 빠르게 테스트를 생성합니다.
모델 컨텍스트 프로토콜 서버	MCP를 사용한 결정론적 분석 및 코드 생성
비결정적 AI 테스트	특별한 검증 기술을 사용하여 AI 기반 앱 테스트

생성형 AI 지원 테스트 작성

포괄적인 테스트 계획을 만드는 일은, 특히 복잡한 애플리케이션의 경우, 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. Test Engine은 다음을 통해 생성적 AI 지원 작성을 지원합니다.

이러한 접근 방식은 테스트 작성자가 테스트 구문과 보일러플레이트 코드가 아닌 비즈니스 로직과 검증 규칙에 집중하는 데 도움이 됩니다.

Power Apps 테스트 엔진에는 애플리케이션에 대한 결정론적 분석을 제공하고 테스트 권장 사항을 생성하는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버 구현이 포함되어 있습니다.

MCP 서버:

결정론적 분석과 생성적 AI 기능을 결합하면, 이 접근 방식은 순수하게 생성적 접근 방식만 사용했을 때보다 더욱 안정적이고 정확한 테스트 생성을 제공합니다.

AI Builder 구성 요소나 생성적 사전 학습 변환기(GPT) 모델과 같은 AI 기능을 사용하는 애플리케이션을 테스트할 때 비결정적 출력을 처리하기 위한 특별한 고려 사항이 필요합니다.

테스트 엔진은 다음을 제공합니다.

이러한 기능을 사용하면 본질적으로 변수가 있는 AI 시스템을 사용하는 경우에도 안정적이고 반복 가능한 테스트를 만들 수 있습니다.

최적의 결과를 얻으려면 다음 지침을 고려하세요.

만약 당신이 원한다면...	...을 사용하는 것을 고려해 보세요.
새로운 애플리케이션에 대한 테스트를 빠르게 생성합니다.	생성형 AI 지원 저작 GitHub Copilot
테스트 가능한 구성 요소에 대한 정확하고 결정론적인 분석을 얻으세요	모델 컨텍스트 프로토콜 서버
결정론적 분석과 생성 기능을 결합합니다.	호환되는 LLM 클라이언트가 있는 MCP
가변 출력을 사용하여 AI 기반 애플리케이션 테스트	비결정적 AI 테스트 `Preview.AIExecutePrompt`
비즈니스 요구 사항에 따라 테스트 활동을 구성하세요	MCP 서버 통합을 통한 Plan Designer
솔루션 메타데이터와 데이터 스키마를 사용하여 테스트 생성	솔루션 정의 스캐닝을 포함한 MCP 서버

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