コードを検証

Per-task LLM routing

The best model for each testing job. You don't need to worry about upgrades, prompt rewrites, version pinning, or evals.
Reliable tools for your agent

An MCP for the full testing loop. Broad tool coverage, progressive disclosure, idempotent writes, token-efficient, streaming with keepalive, OAuth.
Self-healing off a model, not a selector

Every element is modeled as dozens of weighted attributes, so a page change re-identifies it by best overall match, falling back to locating it visually when attributes aren't enough.
Structural objectivity

An LLM told to make a test pass will edit the DOM or weaken the assertion to get there. mabl runs your deployed app in a real browser, in a separate context, and checks it against assertions you defined separately.
Your intent, translated

You describe what to test and set your guardrails; mabl's tuned metaprompts turn that into the structured instructions the agent runs on, scoped per agent with mabl's own guardrails winning on conflict. You get an effective agent without prompt-engineering it yourself.
Deterministic first, LLM when needed

Cheap deterministic locators run first; the model engages only when they fail. More efficiency, lower cost, faster.

コーディングエージェントと連携して、高速なE2Eテストを

mabl MCPサーバーまたはCLIを接続すれば、エージェントが対象環境で変更をテストし、失敗のトラブルシューティングまで行えます。すべてIDEやターミナルから

タスクごとのLLMルーティング

テストのタスクごとに最適なモデルを使用。モデルのアップグレード、プロンプトの書き直し、バージョン固定、評価を気にする必要はありません。
エージェントのための信頼できるツール

テストループ全体をカバーするMCP。幅広いツール、段階的な情報開示、冪等な書き込み、高いトークン効率、keepalive付きストリーミング、OAuthに対応。
セレクターではなく、モデルによる自動修復

すべての要素を数十の重み付き属性でモデル化。ページが変わっても総合的に最も一致する要素を再特定し、属性だけでは不十分な場合は視覚的に要素を特定します。

構造的な客観性

テストを通すよう指示されたLLMは、そのためにDOMを書き換えたりアサーションを緩めたりすることがあります。mablは、デプロイ済みのアプリを別のコンテキストの実ブラウザで実行し、別途定義したアサーションに照らして確認します。
意図を、エージェントへの指示に

何をテストするかを記述し、ガードレールを設定するだけ。mablの調整済みメタプロンプトが、それをエージェントが実行する構造化された指示に変換します。指示はエージェントごとに適用され、競合した場合はmabl独自のガードレールが優先されます。プロンプトエンジニアリングを行うことなく、効果的にエージェントを活用できます。
まず決定論的に、必要なときだけLLM

低コストな決定論的ロケーターを先に実行し、失敗したときだけモデルが動きます。より効率的に、より低コストで、より速く。