레플릿은 AI 코딩 결과를 확인하는 수단으로 앤티테시스의 상용 테스트 플랫폼을 사용한다고 밝혔다. 이 도구는 통제된 가상 환경에서 프로그램을 실행하고 네트워크 지연, 서버 장애, 저장장치 문제 같은 조건을 의도적으로 만들며 오류를 찾는다. 문제가 발견되면 당시 실행 조건을 같은 상태로 다시 재현해 원인을 추적하고, 코드를 고친 뒤 같은 상황에서 해결 여부를 확인할 수 있다. 이를 가능하게 하는 기반은 실행 순서와 시간, 네트워크 조건을 제어하는 자체 하이퍼바이저다.
이 접근은 LLM이 같은 조건에서도 다른 결과를 낼 수 있는 확률적 특성을 보완하려는 흐름으로 소개됐다. 기사에 따르면 AI에 코드 검토를 맡기면 실제 문제가 없는 부분까지 오류로 지적하는 경우가 있으며, 레플릿도 앞선 연구에서 AI만으로는 보안 검사에 한계가 있다고 설명한 바 있다. 결정론적 시뮬레이션 테스트는 AI가 늘 같은 답을 내게 하는 기술이 아니라, 실제 소프트웨어를 실행해 장애 상황에서의 동작을 반복 검증하는 방식이다. 분산 시스템처럼 조건 변화에 민감한 소프트웨어에서 특히 활용되지만, 모든 오류나 취약점이 없음을 보장하는 도구는 아니다.