蘋果公司近日在人工智能領域取得重要突破，公布三項創新研究成果，聚焦通過AI與大語言模型（LLM）技術革新軟件開發與測試流程。這些研究針對傳統手動測試效率低、成本高、易出錯的痛點，提出了自動化解決方案，涵蓋測試方案生成、代碼錯誤修復及軟件缺陷預測三大方向。

在自動化質量工程測試領域，蘋果開發了“智能體RAG框架”（Agentic RAG framework）。該系統由六個專業AI智能體協同工作，分別承擔法規合規審查、歷史案例分析、測試方案生成等任務。實驗數據顯示，這一框架將測試準確率從65%提升至94.8%，測試時間縮短85%，同時BUG檢測率提高35%。傳統模式下質量工程師需花費30%-40%時間編寫測試腳本的問題得到顯著改善。

針對代碼錯誤修復難題，研究團隊推出“SWE-Gym”訓練環境。該平臺整合了11個主流Python代碼庫的2438個真實GitHub問題，通過模擬真實開發場景訓練AI智能體。經過大量實踐，基于語言模型的AI成功解決了72.5%的編程任務。這項成果不僅提升了開發者效率，更為人機協作編程模式開辟了新路徑。

在軟件缺陷預測方面，蘋果研發的“ADE-QVAET”模型采用自適應優化技術與量子變分自動編碼器結合的創新架構。該模型通過深度學習分析高維特征數據，能夠精準識別潛在異常。研究團隊表示，這項技術將推動軟件開發從“事后修復”向“事前預防”轉變，從根本上提升軟件質量可靠性。