据DeepLearning.AI报道，Andrew Ng在The Batch中指出，使用AI编码代理进行自动化软件测试会带来独特的挑战，尤其是在后端基础设施代码中容易引入难以检测的细微漏洞。Ng强调，虽然AI驱动的编码代理能加快代码生成速度，但传统测试工具往往无法发现生成式模型带来的细微错误，因此企业级应用亟需更高效的验证技术（来源：DeepLearning.AI，2025年9月19日）。此外，Alibaba升级了Qwen3大语言模型，推出更快的80B MoE模型，提升了商业场景下的推理速度。美国多州也因监管和伦理问题开始禁止纯AI心理治疗。同时，Energy-Based Transformers（EBTs）通过逐步优化每个token，展现了更可控、可解释的AI模型新机遇。这些动态反映出AI行业对高效测试框架、高性能语言模型及合规性的迫切需求。

根据Andrew Ng（@AndrewYNg）的分析，随着AI辅助编程和代理式编码系统的普及，自动化软件测试在软件开发中的重要性持续上升。代理式测试，即让AI编写并运行测试，对于基础设施组件尤为有效，显著提升了底层平台的稳定性并减少了后续调试工作（来源：deeplearning.ai/the-batch/issue-319/）。Ng指出，虽然编码代理能提升生产效率，但也带来了基础设施漏洞和安全隐患。利用AI自动化实现测试驱动开发（TDD）能减轻开发者负担并提高系统可靠性。围绕底层和后端自动化测试的商业机会正在增长，尤其是在解决深层堆栈缺陷和高价值维护痛点方面。专注于AI代理测试解决方案的企业将成为AI软件开发生命周期中的关键玩家。