現代のソフトウェア品質保証は、分散クラウド環境全体で適応的な意思決定を行える知的で自律的なシステムを必要としています。本論文で提案されるAINTMA（Agentic Intelligent Test Management Architecture）は、従来のテスト管理を自律型品質インテリジェンスエコシステムへと変革するマルチエージェント型AI システムです。AINTMAは、クラウドネイティブマイクロサービスインフラストラクチャ上のセキュアなマルチエージェント通信フレームワークを通じて調整される6つの専門化されたAIエージェント（テスト発見、リスク評価、強化学習ベースの優先順位付け、実行オーケストレーション、生成型品質インテリジェンス、クラウドセキュリティモニター）を展開しています。 生成型品質インテリジェンスエージェントは大規模言語モデルを採用し、平文の品質ナラティブ、欠陥リスク要約、データ拡張テスト推奨を生成します。強化学習優先順位付けエージェントはテスト選択をマルコフ決定過程としてモデル化し、大規模な履歴テスト実行データ（47特徴量、36か月のローリングウィンドウ）から文脈的ポリシーを学習します。セキュアなクラウド通信はゼロトラストAPIゲートウェイ、OAuth2/JWT認証、暗号化されたエージェント間メッセージング、マルチテナント分離により実現されています。 18か月間にわたる12の異種ソフトウェアプロジェクト評価では、88.4%のテスト優先順位付け精度（APFD、ランダムの51.2%、最良の商用ベースラインの82.1%に対して）、43%のテストサイクル時間削減、欠陥漏出率の8.3%から2.1%への低減、9か月の回収期間での340%のROIが実現されました。エージェント型アーキテクチャは50,000以上のテストケースにスケーリングし、400ms未満の応答時間を達成しており、生成型インテリジェンスモジュールは開発者による有用性評価で4.3/5.0を獲得しています。AIINTMAは、自律型マルチエージェント調整、生成型インテリジェンス、セキュアなスマート接続性を組み合わせたエージェント型AIが、クラウドスケールのエンタープライズ環境におけるソフトウェア品質管理を根本的に向上させることができることを実証しています。