En este trabajo, proponemos un nuevo enfoque de generación de casos de prueba que puede cubrir escenarios de comportamiento individualmente en un sistema multiagente. El propósito es identificar, en caso de detección de un error, el escenario que causó el error detectado, entre los escenarios que se ejecutan en paralelo. Para ello, el enfoque utilizado, en la primera etapa, la técnica de análisis de mutación y algoritmos genéticos paralelos para identificar las situaciones en las que los agentes realizan las interacciones, presentadas en el diagrama de secuencia, del escenario en prueba únicamente; estas situaciones se considerarán como entradas del caso de prueba. En la segunda etapa, el enfoque utilizó las actividades presentadas en el diagrama de actividades para identificar las salidas del caso de prueba esperadas para sus entradas. Posteriormente, los casos de prueba generados se utilizarán para la detección de posibles errores. El enfoque propuesto está respaldado por un marco formal para automatizar sus fases, y se aplica a un estudio de caso concreto para ilustrar y demostrar su utilidad.