Playwright E2E 테스트 도입으로 AI 메모리 버그 탐지율 90% 향상

We Caught 90% More AI Memory Bugs Using Playwright E2E Tests

BAOFUFAN2026년 6월 23일5분intermediate

AI 요약

Context

AI 서비스의 Long-distance Dependency 관리 실패로 인한 메모리 유실 및 Context Truncation 발생. 기존 Unit 및 API 테스트로는 브라우저 내 메시지 번들링과 Streaming Response 처리 과정의 상호작용 체인을 검증하지 못하는 한계 노출.

Technical Solution

Playwright와 pytest 조합을 통한 사용자 행위 기반의 Full-flow 자동화 테스트 환경 구축
Chromium 및 Firefox 병렬 테스트를 통한 Multi-browser 호환성 검증 및 안정성 확보
waitForSelector 및 networkidle 활용으로 비동기 Streaming 응답의 비결정적 대기 시간 최적화
reset_memory Fixture를 통한 테스트 케이스 간 Redis 네임스페이스 격리로 데이터 오염 방지
텍스트 길이 변화 기반의 Custom Wait 로직 구현으로 동적 DOM 변경에 따른 스트리밍 완료 시점 정밀 측정
JSON 기반 시나리오 주입 및 parametrize를 통한 초장문 대화 및 특수 문자 입력 케이스의 매트릭스 검증

실천 포인트

- 비동기 스트리밍 UI 검증 시 단순 Sleep 대신 텍스트 길이 변화나 특정 상태 변화를 감지하는 폴링 로직 적용 여부 검토 - E2E 테스트 실행 전 전용 API를 통한 Backend Store(Redis 등)의 상태 초기화 프로세스 구축 - 실제 유저 경험과 동일한 N-Turn 대화 시나리오를 JSON 파일로 추상화하여 테스트 케이스 확장성 확보

태그

#Memory Consistency #Streaming Response #Regression Testing #E2E Testing #Playwright

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