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魁北克大學電腦科學教授 Daniel Lemire 提出 ephemeral testing（臨時測試）：不直接評估自己寫的程式碼，而是讓 AI agent 在其之上臨時搭建一層或多層應用並測試，用完即棄，再根據失敗情況反推底層程式碼品質。它屬於整合測試，區別在於上層軟體完全是一次性的；API 清晰、不變數穩定、報錯有用的庫能讓 agent 快速產出可執行的東西，隱藏狀態、意外預設值或文件不全的庫則會產出一堆補丁和失敗，這些失敗是底層程式碼的證據而非 agent 的問題。
總部位於安娜堡的 Laplace Intelligence 為機器人和物理 AI 做自動化紅隊測試，用 AI 代理自動設計極端場景，在部署前找出並修復問題。其模擬基於 Nvidia Cosmos 的後訓練版本，可按真實尺度重建從亞利桑那高速到巴黎人行橫道的場景，支援用語言提示即時改動設定，交通資料來自 TomTom，場景中其他參與者也會即時避讓。客戶包括五十鈴、自動駕駛卡車公司 Bot Auto 與 Nvidia，並與 T-Mobile 在聖何塞合作智慧城市試點。
密西根大學團隊創立的 Laplace Intelligence 正在為機器人、自動駕駛等物理 AI 做自動化紅隊測試：用 AI 智慧體在高保真模擬中自動設計罕見極端場景，在部署前找出失效點。模擬環境基於輝達 Cosmos 世界模型的後訓練版本搭建，可按語言指令即時改造街景，並讓其他交通參與者對環境做出互動反應。
聚合五類自動化對手的測試顯示，Proof of Human 檢出 99% 的自動化會話，Cloudflare Bot Management 僅 9.1%，其餘依次為 reCAPTCHA v3 69.4%、hCaptcha 44.3%、Cloudflare Turnstile 42.1%。
舊金山初創公司 Industrial Next 在 TechCrunch Disrupt 2026 上宣布與 BMW 集團技術辦公室合作，評估其 AI 靈巧操作技術用於製造。該公司由兩位前特斯拉工程師於 2021 年創立，做的是基於自研基礎模型的機器人工作站，把視覺、任務上下文與運動控制打通，用高保真模擬訓練，產線換型從數週縮短到數分鐘，無需傳統程式設計。其工作站已在某款熱門手機的生產中使用，負責柔性排線穿線、聯結器扣合等此前難以自動化的工序；
馬斯克在 X 上發帖，戲稱所有超級智慧組織已共同同意一項 AI/SI 安全終極方案：把全部測試轉移到達美航空的航班上進行，理由是機上完全無法接入網際網路。帖文發布於 2026 年 10 月 8 日，未提及任何具體機構、時間表或技術細節，也未說明是否已有組織實際參與，屬於玩笑式表態而非正式公告。
YC F26 的 Simantic 發布韌體模擬層，讓 AI agent 與工程師不必拿到硬體就能測試和驗證韌體。它提供可單次 API 呼叫即執行的虛擬開發板、以模擬結果為證據的韌體 AI 程式碼審查，以及每次提交都針對模擬微控制器驗證韌體的 CI/CD 流水線。團隊來自 Neuralink 與 Tesla，早期 MVP 封裝 Renode，因受制於其開發速度、Dotnet 效能與功能臃腫而改為自研引擎。
一位寫了 20 年程式碼的軟體工程師撰文主張，AI 生成的程式碼仍要逐行讀、逐行審，不能因為能跑就盲信。他承認這類工具寫得比自己快，經審查後品質往往也不差，但它的做法主要是不斷做加法：堆砌覆蓋錯條件的單元測試、重複實現已有函式、每行都加無用註釋，出問題後還會編造一套語氣篤定的根因分析。他認為 95% 的正確率不等於 100%，靠提示詞“配方”解決不了問題，行業還缺少可重複的驗證流程；只要 PR 上署著自己的名字、自己還在值班，就該讀懂這段程式碼。
ServiceNow CoreAI 團隊發布 AutoSynthData，用目標模型的失敗案例和更強教師模型的成功軌跡定位能力缺口，再自動生成並驗證新任務用於後訓練。任務由系統規範、使用者提示和驗證器三部分組成，需滿足可行性、真實性與難度要求，驗證器則要求一致、可靠且不繫結單一參考軌跡。團隊在 EnterpriseOps Gym 資料集上演示了該流程，模型提升後課程會轉向仍難完成的任務。