Nuestro Agente de Automatización de IA fue aceptado en la Conferencia RoboCon 2026

Nos complace anunciar que nuestro Agente de Automatización de IA fue aceptado en la Conferencia RoboCon 2026 en Helsinki, donde presentaremos una nueva forma de afrontar las pruebas de interfaz que rompe con los selectores rígidos y frágiles.

Hoy, muchas pruebas de UI se escriben con pasos codificados y selectores fijos como IDs, XPath o CSS, y funcionan hasta que la accesibilidad es deficiente, la app corre en WebView, la UI es legacy o híbrida, o simplemente no existe un localizador fiable. En esos casos la automatización tradicional se queda corta y es ahí donde proponemos un enfoque diferente: dejar que un agente de IA construya el localizador y decida la acción en tiempo de ejecución.

AI Agent es un proyecto open source y en fase temprana que mueve la inteligencia al runtime. El agente recibe una instrucción en lenguaje natural o estructurado, analiza la UI actual y decide qué elemento tocar y qué acción ejecutar, invocando detrás de escena Appium, Playwright o palabras clave de Robot Framework. Para aplicaciones con buena accesibilidad se generan localizadores al vuelo. Para aplicaciones no accesibles el agente puede pasar a modo visión y trabajar directamente sobre la captura de pantalla.

La modalidad basada en visión es clave para interfaces con renderizado personalizado, juegos, kioscos, UIs embebidas o aplicaciones de diseño sin estructura semántica. El agente procesa la imagen, detecta regiones interactivas, interpreta texto y disposición, y elige dónde pulsar o escribir en función de lo que ve, no del DOM. Actualmente AI Agent integra OmniParser y está prevista la incorporación de más modelos y un modelo dedicado afinado para zonas interactivas en móviles y web.

Existen dos formas de uso complementarias. En modo agente se usan comandos como Agent.Do y Agent.Check para dar objetivos a nivel de paso y dejar que el agente tome la decisión en el momento. En modo AI en el bucle se ofrecen herramientas puntuales para cualquier suite: localizar visualmente un elemento, explicar el contenido de una pantalla, generar capturas con contexto visual para reportes de bug, o sugerir localizadores más robustos. Este segundo modo enlaza con flujos tradicionales y potencia pruebas existentes sin reemplazarlas.

Arquitectónicamente AI Agent combina entendimiento de UI desde la estructura cuando está disponible, comprensión visual con modelos como OmniParser y una capa de decisión que convierte la instrucción y la percepción en una acción reproducible con buen logging. La hoja de ruta incluye mejorar la generación de localizadores en tiempo de ejecución, fortalecer las integraciones de visión, exponer palabras clave de AI en el bucle, y avanzar hacia Agent.Autonomous para flujos multi paso y un modelo propio para zonas interactivas.

En Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud, apoyamos iniciativas como esta porque encajan con nuestras prácticas de software a medida y automatización inteligente. Si busca soluciones personalizadas para sus proyectos considere nuestra experiencia en software a medida y aplicaciones a medida y en IA para empresas que integran agentes IA, modelos de visión y orquestación para pruebas y operaciones.

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Si trabaja con UIs complicadas o legacy, o su equipo necesita integrar agentes IA en pruebas existentes, le invitamos a conversar. Traiga sus casos difíciles a RoboCon 2026, comparta pantallas problemáticas y explore cómo una aproximación runtime puede reducir fragilidad y mantener la trazabilidad de las pruebas. En Q2BSTUDIO estamos listos para colaborar y llevar la automatización UI al siguiente nivel con experiencia en aplicaciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, agentes IA y soluciones de business intelligence con power bi.