Implementering af Agentic AI i deterministisk testautomatisering med LangChain og DSPy

Implementering af Agentic AI i deterministisk testautomatisering med LangChain og DSPy

Introduktion

Softwaresystemernes stigende kompleksitet har gjort testautomatisering til et afgørende aspekt af softwareudvikling. Traditionelle testautomatiseringsrammer er afhængige af scriptede tilgange, som kan være sprøde og svære at vedligeholde. I de seneste år har fremkomsten af Agentic AI og Orchestration Tools åbnet nye muligheder for at automatisere komplekse testscenarier. I denne artikel vil vi udforske skæringspunktet mellem Agentic AI, Orchestration Tools og Software Engineering for at automatisere komplekse testscenarier ved hjælp af LangChain og DSPy.

Hvad er Agentic AI?

Agentisk AI refererer til en type kunstig intelligens, der er designet til at udføre handlinger på vegne af en bruger eller et system. Agentiske AI-systemer er i stand til at træffe beslutninger, lære af erfaringer og tilpasse sig nye situationer. I forbindelse med testautomatisering kan Agentic AI bruges til at automatisere komplekse testscenarier ved at simulere brugerinteraktioner, træffe beslutninger baseret på testdata og tilpasse sig skiftende testforhold.

Hvad er LangChain?

LangChain er et open source Orchestration Tool, der giver udviklere mulighed for at bygge komplekse AI-systemer ved hjælp af en række forskellige programmeringssprog, herunder Python, Rust og Go. LangChain leverer en fleksibel og modulær arkitektur, der gør det muligt for udviklere at integrere forskellige AI-komponenter, såsom naturlig sprogbehandling (NLP) og computersyn, for at bygge sofistikerede AI-systemer.

Hvad er DSPy?

DSPy er et Python-bibliotek, der giver et sæt værktøjer til at bygge og implementere AI-systemer. DSPy er designet til at fungere problemfrit med LangChain og giver en række funktioner, herunder databehandling, maskinlæring og deep learning.

Implementering af Agentic AI i deterministisk testautomatisering

For at implementere Agentic AI i deterministisk testautomatisering kan vi bruge LangChain og DSPy til at bygge en testautomatiseringsramme, der simulerer brugerinteraktioner, træffer beslutninger baseret på testdata og tilpasser sig skiftende testforhold.

Her er et simpelt eksempel på, hvordan vi kan bruge LangChain og DSPy til at automatisere et testscenarie:

import langkæde
fra langchain.chains importerer LLMChain
fra langchain.llms importer DSPyLLM


test_scenario = {
    "user_input": "login",
    "expected_output": "login lykkedes"
}

# Definer Agentic AI-agenten
agent = LLMChain(
    llm=DSPyLLM(),
    input_type="tekst",
    output_type="tekst"
)

# Definer testautomatiseringsfunktionen
def test_automation(test_scenario):
    # Simuler brugerinteraktion
    bruger_input = test_scenario["bruger_input"]
    # Træf beslutning baseret på testdata
    beslutning = agent.run(bruger_input)
    # Tilpas til skiftende testforhold
    hvis beslutning == "login lykkedes":
        print("Test bestået")
    andet:
        print("Test mislykkedes")

# Kør testautomatiseringsfunktionen
test_automation(test_scenario)

I dette eksempel definerer vi et testscenarie, der involverer simulering af en brugerinteraktion, træffer en beslutning baseret på testdata og tilpasning til skiftende testforhold. Vi definerer derefter en Agentic AI-agent ved hjælp af LangChain og DSPy og bruger den til at automatisere testscenariet.

Top 5-10 mest brugte kommandoer/snippets

Her er de 5-10 mest brugte kommandoer/snippets til LangChain og DSPy:

langchain.LLMCain(llm=DSPyLLM()): Opretter en Agentic AI-agent ved hjælp af LangChain og DSPy.
DSPyLLM(): Initialiserer en DSPy LLM (Large Language Model) forekomst.
LLMCain(input_type="text", output_type="text"): Opretter en Agentic AI-agent med tekstinput- og outputtyper.
agent.run(user_input): Kører Agentic AI-agenten med brugerinput.
test_scenario = {"user_input": "login", "expected_output": "login vellykket"}: Definerer et testscenarie med brugerinput og forventet output.
langchain.chains.LLMCain(llm=DSPyLLM()): Opretter en Agentic AI-agent ved hjælp af LangChain og DSPy.
DSPyLLM().predict(user_input): Forudsiger output fra DSPy LLM med brugerinput.
LLMCain(input_type="text", output_type="text").run(user_input): Kører Agentic AI-agenten med tekstinput- og outputtyper.
test_automation(test_scenario): Kører testautomatiseringsfunktionen med et testscenarie.
langchain.chains.LLMCain(llm=DSPyLLM()).run(user_input): Kører Agentic AI-agenten med brugerinput.

Visualisering

Her er en visualisering af Agentic AI-agenten ved hjælp af Chart.js:

{
  "type": "bar",
  "data": {
    "labels": ["Brugerinput", "Beslutning", "Tilpasning"],
    "datasæt": [
      {
        "label": "Agentisk AI-agent",
        "data": [10, 20, 30],
        "baggrundsfarve": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "indstillinger": {
    "title": {
      "display": sandt,
      "text": "Agentisk AI-agent"
    },
    "skalaer": {
      "yAxes": [
        {
          "ticks": {
            "beginAtZero": sandt
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Denne visualisering viser Agentic AI-agentens ydeevne ved at simulere brugerinteraktioner, træffe beslutninger baseret på testdata og tilpasse sig skiftende testforhold.

Konklusion

I denne artikel undersøgte vi skæringspunktet mellem Agentic AI, Orchestration Tools og Software Engineering for at automatisere komplekse testscenarier ved hjælp af LangChain og DSPy. Vi implementerede et simpelt eksempel på Agentic AI i deterministisk testautomatisering og leverede en række kommandoer/snippets til LangChain og DSPy. Vi visualiserede også Agentic AI-agentens ydeevne ved hjælp af Chart.js. Ved at udnytte Agentic AI og Orchestration Tools kan udviklere bygge sofistikerede testautomatiseringsrammer, der simulerer brugerinteraktioner, træffer beslutninger baseret på testdata og tilpasser sig skiftende testforhold.

Implementering af Agentic AI i deterministisk testautomatisering med LangChain og DSPy

Have Questions?