| Kurzfassung
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Die Testautomatisierung ist ein entscheidender Schritt zur Steigerung der Softwarequalität und zur Minimierung von Fehlern. Automatisierte Tests können durch die schnelle und effiziente Identifikation und Behebung von Problemen Zeit und Kosten sparen. Ein entscheidender Aspekt der Softwarequalität ist die Benutzeroberfläche, welche die primäre Schnittstelle für den Anwender darstellt. Für diesen Zweck eignen sich explorative Tests, die Anwendungszustände erkunden. Das effiziente Durchforsten der Anwendungszustände gestaltet sich jedoch als Herausforderung, da die Anzahl der möglichen Pfade durch die Anwendung mit jeder zusätzlichen Interaktion exponentiell ansteigt. Ein vielversprechender Ansatz ist der Einsatz von großen Sprachmodellen (LLMs) zur Generierung von Benutzeraktionen. In dieser Arbeit wird dieser Ansatz in einem realistischen Szenario erprobt und untersucht, wie effektiv LLMs darin sind, Zustände zu erreichen, die mit konventionellen Methoden schwer zugänglich sind.
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