Pagpatuman sa Agentic AI sa Deterministic Test Automation uban sa LangChain ug DSPy
Pasiuna
Ang nagkadako nga pagkakomplikado sa mga sistema sa software naghimo sa pag-automate sa pagsulay nga usa ka hinungdanon nga aspeto sa pagpalambo sa software. Ang tradisyonal nga mga gambalay sa automation sa pagsulay nagsalig sa mga scripted nga pamaagi, nga mahimong brittle ug lisud nga mapadayon. Sa bag-ohay nga mga tuig, ang pagtungha sa Agentic AI ug Orchestration Tools nagbukas sa bag-ong mga posibilidad alang sa pag-automate sa mga komplikadong mga senaryo sa pagsulay. Niini nga artikulo, atong susihon ang intersection sa Agentic AI, Orchestration Tools, ug Software Engineering aron ma-automate ang komplikadong mga senaryo sa pagsulay gamit ang LangChain ug DSPy.
Unsa ang Agentic AI?
Ang Agentic AI nagtumong sa usa ka matang sa artificial intelligence nga gidesinyo sa paghimo og mga aksyon alang sa usa ka user o sistema. Ang mga sistema sa Agentic AI makahimo sa paghimo og mga desisyon, pagkat-on gikan sa kasinatian, ug pagpahiangay sa bag-ong mga sitwasyon. Sa konteksto sa pag-automate sa pagsulay, ang Agentic AI mahimong magamit sa pag-automate sa mga komplikadong mga senaryo sa pagsulay pinaagi sa pag-simulate sa mga interaksyon sa gumagamit, paghimog mga desisyon base sa datos sa pagsulay, ug pagpahiangay sa pagbag-o sa mga kahimtang sa pagsulay.
Unsa ang LangChain?
Ang LangChain usa ka open-source Orchestration Tool nga nagtugot sa mga developers sa paghimo ug komplikadong AI systems gamit ang lain-laing programming language, lakip ang Python, Rust, ug Go. Naghatag ang LangChain og usa ka flexible ug modular nga arkitektura nga makapahimo sa mga developers sa pag-integrate sa lain-laing mga bahin sa AI, sama sa natural nga pagproseso sa pinulongan (NLP) ug computer vision, aron makahimo og sopistikado nga mga sistema sa AI.
Unsa ang DSPy?
Ang DSPy usa ka librarya sa Python nga naghatag usa ka hugpong sa mga himan alang sa pagtukod ug pag-deploy sa mga sistema sa AI. Ang DSPy gilaraw nga molihok nga hapsay sa LangChain ug naghatag usa ka lainlaing mga bahin, lakip ang pagproseso sa datos, pagkat-on sa makina, ug lawom nga pagkat-on.
Pagpatuman sa Agentic AI sa Deterministic Test Automation
Aron ipatuman ang Agentic AI sa deterministic nga pag-automate sa pagsulay, mahimo namong gamiton ang LangChain ug DSPy sa pagtukod og usa ka test automation framework nga nagsundog sa mga interaksyon sa user, naghimo og mga desisyon base sa test data, ug mopahiangay sa pagbag-o sa mga kondisyon sa pagsulay.
Ania ang usa ka yano nga pananglitan kung giunsa naton magamit ang LangChain ug DSPy aron ma-automate ang usa ka senaryo sa pagsulay:
import langchain
gikan sa langchain.chains import LLMChain
gikan sa langchain.llms import DSPyLLM
pagsulay_scenario = {
"user_input": "login",
"expected_output": "malampuson ang pag-log in"
}
# Ipasabut ang ahente sa Ahente AI
ahente = LLMChain(
llm=DSPyLLM(),
input_type="text",
output_type="text"
)
# Ipasabut ang function sa pagsulay sa automation
def test_automation(test_scenario):
# I-simulate ang interaksiyon sa tiggamit
user_input = test_scenario ["user_input"]
# Paghimo desisyon base sa datos sa pagsulay
desisyon = agent.run(user_input)
# Ipahiangay sa pagbag-o sa kahimtang sa pagsulay
kung ang desisyon == "malampuson ang pag-login":
print ("Napasar ang pagsulay")
uban pa:
print("Napakyas ang pagsulay")
# Pagdagan ang function sa pagsulay sa automation
test_automation(test_scenario)
Niini nga pananglitan, among gihubit ang usa ka senaryo sa pagsulay nga naglakip sa pagsundog sa usa ka interaksyon sa tiggamit, paghimo og desisyon base sa datos sa pagsulay, ug pagpahiangay sa pagbag-o sa mga kondisyon sa pagsulay. Gihubit dayon namo ang usa ka ahente sa Agentic AI gamit ang LangChain ug DSPy, ug gamiton kini aron ma-automate ang senaryo sa pagsulay.
Top 5-10 Labing Gigamit nga mga Sugo/Snippet
Ania ang nag-una nga 5-10 nga labing gigamit nga mga mando / snippet alang sa LangChain ug DSPy:
langchain.LLMChain(llm=DSPyLLM()): Naghimo ug Ahente nga AI nga ahente gamit ang LangChain ug DSPy.DSPyLLM(): Nagsugod ug DSPy LLM (Dagkong Modelo sa Pinulongan) nga pananglitan.LLMChain(input_type="text", output_type="text"): Naghimo ug Ahente nga AI nga ahente nga adunay text input ug mga tipo sa output.agent.run(user_input): Gipadagan ang ahente sa Agentic AI nga adunay input sa user.test_scenario = {"user_input": "login", "expected_output": "login successful"}: Naghubit sa usa ka test scenario uban sa user input ug gipaabot nga output.langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()): Naghimo ug Ahente nga AI nga ahente gamit ang LangChain ug DSPy.DSPyLLM().predict(user_input): Nagtagna sa output sa DSPy LLM uban sa user input.LLMChain(input_type="text", output_type="text").run(user_input): Gipadagan ang Ahente AI nga ahente nga adunay text input ug mga tipo sa output.test_automation(test_scenario): Gipadagan ang test automation function gamit ang test scenario.langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()).run(user_input): Gipadagan ang Ahente AI nga ahente uban sa user input.
Pagtan-aw
Ania ang usa ka pagtan-aw sa ahente sa Agentic AI gamit ang Chart.js:
{
"type": "bar",
"data": {
"labels": ["User Input", "Desisyon", "Adaptation"],
"mga set sa datos": [
{
"label": "Agent AI Ahente",
"data": [10, 20, 30],
"backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
"borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
"BorderWidth": 1
}
]
},
"mga kapilian": {
"titulo": {
"display": tinuod,
"text": "Agent AI Ahente"
},
"mga timbangan": {
"yAxes": [
{
"tikang": {
"beginAtZero": tinuod
}
}
]
}
}
}
Kini nga visualization nagpakita sa pasundayag sa ahente sa Agentic AI sa pagsundog sa mga interaksyon sa gumagamit, paghimog mga desisyon base sa datos sa pagsulay, ug pagpahiangay sa pagbag-o sa mga kahimtang sa pagsulay.
Konklusyon
Niini nga artikulo, among gisuhid ang intersection sa Agentic AI, Orchestration Tools, ug Software Engineering aron ma-automate ang komplikadong mga senaryo sa pagsulay gamit ang LangChain ug DSPy. Gipatuman namo ang usa ka yano nga pananglitan sa Agentic AI sa deterministic nga pag-automate sa pagsulay ug naghatag usa ka lainlaing mga mando / snippet alang sa LangChain ug DSPy. Gihanduraw usab namo ang pasundayag sa ahente sa Agentic AI gamit ang Chart.js. Pinaagi sa paggamit sa Agentic AI ug Orchestration Tools, ang mga developers makahimo og sopistikado nga test automation frameworks nga magsundog sa mga interaksyon sa user, mohimo og mga desisyon base sa test data, ug mopahiangay sa pagbag-o sa mga kondisyon sa pagsulay.