Agentische AI implementeren in deterministische testautomatisering met LangChain en DSPy
Introductie
Door de toenemende complexiteit van softwaresystemen is testautomatisering een cruciaal aspect van softwareontwikkeling geworden. Traditionele raamwerken voor testautomatisering zijn gebaseerd op scripted-benaderingen, die broos en moeilijk te onderhouden kunnen zijn. De afgelopen jaren heeft de opkomst van Agentic AI en Orchestration Tools nieuwe mogelijkheden geopend voor het automatiseren van complexe testscenario’s. In dit artikel onderzoeken we het snijvlak van Agentic AI, Orchestration Tools en Software Engineering om complexe testscenario's te automatiseren met behulp van LangChain en DSPy.
Wat is Agentic AI?
Agentic AI verwijst naar een type kunstmatige intelligentie dat is ontworpen om acties te ondernemen namens een gebruiker of systeem. Agentische AI-systemen zijn in staat beslissingen te nemen, te leren van ervaringen en zich aan te passen aan nieuwe situaties. In de context van testautomatisering kan Agentic AI worden gebruikt om complexe testscenario's te automatiseren door gebruikersinteracties te simuleren, beslissingen te nemen op basis van testgegevens en zich aan te passen aan veranderende testomstandigheden.
Wat is LangChain?
LangChain is een open-source Orchestration Tool waarmee ontwikkelaars complexe AI-systemen kunnen bouwen met behulp van een verscheidenheid aan programmeertalen, waaronder Python, Rust en Go. LangChain biedt een flexibele en modulaire architectuur waarmee ontwikkelaars verschillende AI-componenten, zoals natuurlijke taalverwerking (NLP) en computervisie, kunnen integreren om geavanceerde AI-systemen te bouwen.
Wat is DSPy?
DSPy is een Python-bibliotheek die een set tools biedt voor het bouwen en implementeren van AI-systemen. DSPy is ontworpen om naadloos samen te werken met LangChain en biedt een reeks functies, waaronder gegevensverwerking, machine learning en deep learning.
Agentische AI implementeren in deterministische testautomatisering
Om Agentic AI in deterministische testautomatisering te implementeren, kunnen we LangChain en DSPy gebruiken om een testautomatiseringsframework te bouwen dat gebruikersinteracties simuleert, beslissingen neemt op basis van testgegevens en zich aanpast aan veranderende testomstandigheden.
Hier is een eenvoudig voorbeeld van hoe we LangChain en DSPy kunnen gebruiken om een testscenario te automatiseren:
langketen importeren
van langchain.chains importeer LLMChain
van langchain.llms importeer DSPyLLM
test_scenario = {
"user_input": "inloggen",
"expected_output": "inloggen succesvol"
}
# Definieer de Agentic AI-agent
agent = LLMChain(
llm=DSPyLLM(),
input_type = "tekst",
output_type = "tekst"
)
# Definieer de testautomatiseringsfunctie
def test_automation(test_scenario):
# Simuleer gebruikersinteractie
user_input = test_scenario["user_input"]
# Neem een beslissing op basis van testgegevens
beslissing = agent.run(user_input)
# Pas je aan veranderende testomstandigheden aan
if beslissing == "inloggen succesvol":
print("Test geslaagd")
anders:
print("Test mislukt")
# Voer de testautomatiseringsfunctie uit
test_automatisering(test_scenario)
In dit voorbeeld definiëren we een testscenario waarbij een gebruikersinteractie wordt gesimuleerd, een beslissing wordt genomen op basis van testgegevens en aanpassing aan veranderende testomstandigheden. Vervolgens definiëren we een Agentic AI-agent met behulp van LangChain en DSPy, en gebruiken deze om het testscenario te automatiseren.
Top 5-10 meest gebruikte opdrachten/fragmenten
Hier zijn de top 5-10 meest gebruikte opdrachten/fragmenten voor LangChain en DSPy:
langchain.LLMChain(llm=DSPyLLM()): Creëert een Agentic AI-agent met behulp van LangChain en DSPy.DSPyLLM(): Initialiseert een DSPy LLM-instantie (Large Language Model).LLMChain(input_type="text", output_type="text"): Creëert een Agentic AI-agent met tekstinvoer- en uitvoertypen.agent.run(user_input): Voert de Agentic AI-agent uit met gebruikersinvoer.test_scenario = {"user_input": "login", "expected_output": "login succesvol"}: Definieert een testscenario met gebruikersinvoer en verwachte output.langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()): Creëert een Agentic AI-agent met behulp van LangChain en DSPy.DSPyLLM().predict(user_input): Voorspelt de uitvoer van de DSPy LLM met gebruikersinvoer.LLMChain(input_type="text", output_type="text").run(user_input): Voert de Agentic AI-agent uit met tekstinvoer- en uitvoertypen.test_automation(test_scenario): Voert de testautomatiseringsfunctie uit met een testscenario.langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()).run(user_input): Voert de Agentic AI-agent uit met gebruikersinvoer.
Visualisatie
Hier is een visualisatie van de Agentic AI-agent die Chart.js gebruikt:
{
"type": "balk",
"gegevens": {
"labels": ["Gebruikersinvoer", "Besluit", "Aanpassing"],
"datasets": [
{
"label": "Agentische AI-agent",
"gegevens": [10, 20, 30],
"achtergrondkleur": "rgba(255, 99, 132, 0,2)",
"borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
"borderbreedte": 1
}
]
},
"opties": {
"titel": {
"weergave": waar,
"text": "Agentische AI-agent"
},
"weegschalen": {
"yAs": [
{
"vinkjes": {
"beginAtZero": waar
}
}
]
}
}
}
Deze visualisatie toont de prestaties van de Agentic AI-agent bij het simuleren van gebruikersinteracties, het nemen van beslissingen op basis van testgegevens en het aanpassen aan veranderende testomstandigheden.
Conclusie
In dit artikel hebben we het snijvlak van Agentic AI, Orchestration Tools en Software Engineering onderzocht om complexe testscenario's te automatiseren met behulp van LangChain en DSPy. We hebben een eenvoudig voorbeeld van Agentic AI geïmplementeerd in deterministische testautomatisering en een reeks opdrachten/fragmenten geleverd voor LangChain en DSPy. We hebben ook de prestaties van de Agentic AI-agent gevisualiseerd met behulp van Chart.js. Door gebruik te maken van Agentic AI en Orchestration Tools kunnen ontwikkelaars geavanceerde testautomatiseringsframeworks bouwen die gebruikersinteracties simuleren, beslissingen nemen op basis van testgegevens en zich aanpassen aan veranderende testomstandigheden.