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E2E Testing tool

아키텍처 v1 (백엔드 의존) + API 토큰

• 기존 아키텍처 문제점 제언
  1. AI서비스 호출방식 선택의 필요성 (Agent VS API)
  1. 에이전틱 AI 환경에서 하네스 엔지니어링(Harness Engineering)의 최적성
     1. 하네스 기술은 AI 에이전트가 오류를 스스로 수정하며 로컬 도구를 안정적으로 제어할 수 있도록 돕는 핵심 최적화 장치
  2. 라이센싱 구조 문제
     1. ‘LLM API 토큰’과 ‘에이전틱 AI 자산(솔루션 프레임워크)’은 개념적·계약적으로 완전히 분리된 독립적 라이선스 체계를 가짐.
  3. 서버 구동 위험성
     1. 안정적인 단발성 API 호출과 달리, 서버에서 직접 생각하고 행동하는 AI를 돌릴 경우 서버 과부하 및 무한 루프로 인한 시스템 다운 리스크가 매우 높음
  4. 웹소켓 전송
  5. 웹소켓을 활용한 실시간 화면 스트리밍 구조는 기술적 구현 난이도가 높고 개발 리소스 소모가 큼.

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아키텍처 v2(로컬 패키징) + 로컬 Agentic AI

• 아키텍처 특징
  1. npm 기반 로컬 initialization 제공
  1. agent 선택지 제공
     1. playwright, agent 설치 제공
     2. 라이센싱
     3. 기초적인 harness 구성 사전완료
  2. Optional: 백엔드 호출하여 기존 harness설정 등 로드
  3. 크롬 확장프로그램 배포 통합(자동화)
  4. 백엔드는 로그 기록용, 마이그레이션용, 조회용으로 존재함
  5. 실제 수행은 localhost에서 agent 호출로 동작함.
  6. localhost에서 직접 backend 조작도 가능함.(management page)
  7. playwright-mcp에 의해 로컬에서 직접 playwright를 사용하므로, headed 테스트 안정적
• 한계점
• 추론 연산은 클라우드를 이용하므로 GPU를 필요로 하진 않지만, 기본적으로 테스트 단말의 사양을 탐.
  • cpu / ram

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