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AutoRestTest는 LLM과 멀티 에이전트 강화학습을 결합하여 복잡한 REST API의 입력 공간을 지능적으로 탐색하는 기술입니다. SBFT 2026 경진대회에서 결함 탐지 및 효율성 등 모든 평가 항목에서 1위를 차지하며 우수성을 입증했습니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
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원문 바로가기방대한 입력 공간과 복잡한 연산 간의 의존성(inter-operation dependencies)은 블랙박스(black-box) REST API 테스팅을 어렵게 만듭니다. AutoRestTest는 의미론적 속성 의존성 그래프(Semantic Property Dependency Graph), 멀티 에이전트 강화학습 (multi-agent reinforcement learning), 그리고 대규모 언어 모델 (large language models)을 결합하여 방대한 API 입력 공간을 지능적으로 탐색합니다. SBFT 2026 REST 리그에서 AutoRestTest는 11개의 API(317개 연산, API당 약 29개)를 대상으로 결함 탐지 (fault detection), 전반적인 효율성 (overall efficiency), 전반적인 효과성 (overall effectiveness)의 세 가지 평가 카테고리 모두에서 1위를 차지했습니다. 1시간의 테스팅 예산 하에 API당 평균 67.09개의 고유한 서버 에러와 17.27개의 성공적으로 처리된 연산을 기록했습니다.