DeepQA lanza Arc Campaign: 11 QA de agentes para aplicaciones del ecosistema Arc completados en 16 horas, con el respaldo de WORLD3 y Google Cloud Vertex AI

chaincatcherchaincatcher
El 16 de septiembre, el mismo día en que se lanzó la red principal de Circle Arc, el producto de aseguramiento de calidad con AI Agent DeepQA publicó la Arc Campaign, completando el QA público de 11 aplicaciones ecológicas en la testnet de Arc y publicando los 13 informes en el sitio web oficial en formato de colección. Desde el inicio del proyecto hasta la publicación pública de los informes de las 11 aplicaciones, transcurrieron aproximadamente 16 horas. Los datos en tiempo real del sitio web oficial muestran que este evento ejecutó un total de 141 escenarios de prueba, de los cuales 117 pasaron, confirmando 15 problemas. El Critic Agent realizó 30 revisiones en tiempo real, conservando 141 escenarios, 436 capturas de pantalla, aproximadamente 2.200 llamadas a modelos y 16,9 millones de tokens. Las aplicaciones cubiertas incluyen el explorador oficial de la testnet de Arc, Tower Exchange, AchSwap, Machina Bridge, OmniHub, ArcFX, SettleOne, Syn DAO, thirdweb Arc Testnet, ChainGPT Pad y Karwan. Todas las pruebas se realizaron en navegadores reales sobre aplicaciones en vivo, con las carteras de prueba inyectadas conteniendo únicamente fondos de testnet y sin usar fondos reales. El backend de DeepQA está impulsado por WORLD3 y Google Cloud Vertex AI. Un grupo de AI Agents completó la exploración, planificación, pruebas y generación de informes, con cada problema acompañado de evidencia en capturas de pantalla, y solo se publicó tras ser auditado y revisado en tiempo real por el Critic Agent. El equipo declaró que también está en marcha una red de QA descentralizada, que priorizará el soporte para el ecosistema Arc.

Este contenido se proporciona únicamente con fines informativos y educativos y no constituye asesoramiento de inversión relacionado con BTCC. BTCC realiza todos los esfuerzos posibles, pero no puede garantizar la veracidad, exactitud u originalidad del contenido anterior.