QA autónomo en acción: un agente que escribe, ejecuta y mejora sus propios tests

Un caso real de QA autónomo aplicado a una SPA: un agente orquestado con Claude Code, apoyado por un LLM local (Ollama/Gemma) para la generación masiva y por un pipeline RAG con embeddings, ejecutó un ciclo continuo de mejora sobre una aplicación real.
Sin que una persona escribiera manualmente un solo test, el agente exploró la SPA, identificó endpoints sin cobertura, generó specs de Playwright, las ejecutó, midió las brechas y volvió a comenzar.
En aproximadamente 48 horas, el sistema consiguió cientos de tests exitosos, superó el 90% de cobertura de endpoints y descubrió bugs reales.
En este taller conoceremos la arquitectura multi-LLM detrás de la solución; el concepto de qa-coverage-loop como una skill reutilizable; la integración de un LLM local para reducir los costos de las API a escala; y lo que implica pasar de “Copilot como autocomplete” a un agente de QA que trabaja de manera autónoma.