Implementació d'AI d'Agent en l'automatització de proves deterministes amb LangChain i DSPy
Introducció
La creixent complexitat dels sistemes de programari ha fet de l'automatització de proves un aspecte crucial del desenvolupament de programari. Els marcs d'automatització de proves tradicionals es basen en enfocaments amb guió, que poden ser fràgils i difícils de mantenir. En els darrers anys, l'aparició de l'IA Agentic i les eines d'orquestració ha obert noves possibilitats per automatitzar escenaris de prova complexos. En aquest article, explorarem la intersecció de l'IA d'Agent, les eines d'orquestració i l'enginyeria de programari per automatitzar escenaris de prova complexos mitjançant LangChain i DSPy.
Què és Agentic AI?
La intel·ligència artificial agent es refereix a un tipus d'intel·ligència artificial dissenyada per dur a terme accions en nom d'un usuari o sistema. Els sistemes d'IA genèrica són capaços de prendre decisions, aprendre de l'experiència i adaptar-se a noves situacions. En el context de l'automatització de proves, Agentic AI es pot utilitzar per automatitzar escenaris de prova complexos simulant les interaccions dels usuaris, prenent decisions basades en dades de prova i adaptant-se a les condicions de prova canviants.
Què és LangChain?
LangChain és una eina d'orquestració de codi obert que permet als desenvolupadors crear sistemes d'IA complexos mitjançant una varietat de llenguatges de programació, inclosos Python, Rust i Go. LangChain proporciona una arquitectura flexible i modular que permet als desenvolupadors integrar diferents components d'IA, com ara el processament del llenguatge natural (NLP) i la visió per ordinador, per construir sistemes d'IA sofisticats.
Què és DSPy?
DSPy és una biblioteca de Python que proporciona un conjunt d'eines per crear i desplegar sistemes d'IA. DSPy està dissenyat per funcionar perfectament amb LangChain i ofereix una sèrie de funcions, com ara processament de dades, aprenentatge automàtic i aprenentatge profund.
Implementació de l'IA d'Agent en l'automatització de proves deterministes
Per implementar l'AI d'Agenc en l'automatització de proves deterministes, podem utilitzar LangChain i DSPy per crear un marc d'automatització de proves que simuli les interaccions dels usuaris, pren decisions basades en dades de proves i s'adapti a les condicions de prova canviants.
Aquí teniu un exemple senzill de com podem utilitzar LangChain i DSPy per automatitzar un escenari de prova:
importar langchain
de langchain.chains importar LLMChain
des de langchain.llms importar DSPyLLM
escenari_prova = {
"user_input": "inici de sessió",
"expected_output": "inici de sessió correcte"
}
# Definiu l'agent d'AI d'Agent
agent = LLMChain(
llm=DSpyLLM(),
input_type="text",
output_type="text"
)
# Definiu la funció d'automatització de proves
def test_automation(test_scenario):
# Simula la interacció de l'usuari
entrada_usuari = escenari_prova["entrada_usuari"]
# Prendre una decisió basada en les dades de la prova
decisió = agent.run(entrada_usuari)
# Adaptar-se a les condicions de prova canviants
if decision == "inici de sessió correcte":
print("Prova superada")
altra cosa:
print("La prova ha fallat")
# Executeu la funció d'automatització de proves
test_automation(test_escenari)
En aquest exemple, definim un escenari de prova que implica simular una interacció de l'usuari, prendre una decisió basada en dades de prova i adaptar-se a les condicions de prova canviants. A continuació, definim un agent d'IA d'Agenc mitjançant LangChain i DSPy i l'utilitzem per automatitzar l'escenari de prova.
Les 5-10 ordres/fragments més utilitzats
A continuació es mostren les 5-10 ordres/fragments més utilitzats per a LangChain i DSPy:
langchain.LLMCain(llm=DSPyLLM()): crea un agent d'IA d'Agenc mitjançant LangChain i DSPy.DSPyLLM(): inicialitza una instància DSPy LLM (Large Language Model).LLMCain(input_type="text", output_type="text"): crea un agent Agentic AI amb tipus d'entrada i sortida de text.agent.run(user_input): executa l'agent Agentic AI amb l'entrada de l'usuari.test_scenario = {"user_input": "login", "expected_output": "inici de sessió correcte"}: defineix un escenari de prova amb l'entrada de l'usuari i la sortida esperada.langchain.chains.LLMCain(llm=DSPyLLM()): crea un agent d'IA d'Agenc utilitzant LangChain i DSPy.DSPyLLM().predict(user_input): prediu la sortida del DSPy LLM amb l'entrada de l'usuari.LLMCain(input_type="text", output_type="text").run(user_input): executa l'agent Agentic AI amb tipus d'entrada i sortida de text.test_automation(test_scenario): executa la funció d'automatització de proves amb un escenari de prova.langchain.chains.LLMCain(llm=DSPyLLM()).run(user_input): executa l'agent Agentic AI amb l'entrada de l'usuari.
Visualització
A continuació, es mostra una visualització de l'agent d'AI d'Agenc mitjançant Chart.js:
{
"type": "bar",
"dades": {
"labels": ["Entrada de l'usuari", "Decisió", "Adaptació"],
"conjunts de dades": [
{
"label": "Agent d'IA agent",
"dades": [10, 20, 30],
"backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
"borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
"borderWidth": 1
}
]
},
"opcions": {
"títol": {
"visualització": cert,
"text": "Agent d'IA agent"
},
"escales": {
"yAxes": [
{
"ticks": {
"beginAtZero": cert
}
}
]
}
}
}
Aquesta visualització mostra el rendiment de l'agent d'AI d'Agenc en la simulació de les interaccions dels usuaris, la presa de decisions basades en les dades de la prova i l'adaptació a les condicions de prova canviants.
Conclusió
En aquest article, hem explorat la intersecció de l'AI d'Agent, les eines d'orquestració i l'enginyeria de programari per automatitzar escenaris de prova complexos mitjançant LangChain i DSPy. Hem implementat un exemple senzill d'AI Agentic en l'automatització de proves deterministes i hem proporcionat una sèrie d'ordres/fragments per a LangChain i DSPy. També vam visualitzar el rendiment de l'agent d'AI Agentic mitjançant Chart.js. Mitjançant l'aprofitament de l'IA d'Agenc i les eines d'orquestració, els desenvolupadors poden crear marcs sofisticats d'automatització de proves que simulin les interaccions dels usuaris, prenguin decisions basades en dades de prova i s'adaptin a les condicions de prova canviants.