使用 LangChain 和 DSPy 在確定性測試自動化中實施代理 AI

使用 LangChain 和 DSPy 在確定性測試自動化中實施代理 AI

簡介

軟體系統日益複雜，使得測試自動化成為軟體開發的重要面向。傳統的測試自動化框架依賴腳本化方法，這種方法可能很脆弱且難以維護。近年來，代理人工智慧和編排工具的出現為自動化複雜測試場景開啟了新的可能性。在本文中，我们将探索 Agentic AI、编排工具和软件工程的交叉点，以使用 LangChain 和 DSPy 自动化复杂的测试场景。

**什麼是代理人工智慧？ **

代理人工智慧是指一種人工智慧，旨在代表使用者或系統採取行動。代理人工智慧系統能夠做出決策、從經驗中學習並適應新情況。在测试自动化的背景下，Agentic AI 可用于通过模拟用户交互、根据测试数据做出决策并适应不断变化的测试条件来自动化复杂的测试场景。

**什麼是浪鏈？ **

LangChain 是一款開源編排工具，可讓開發人員使用各種程式語言（包括 Python、Rust 和 Go）來建立複雜的 AI 系統。 LangChain提供了灵活的模块化架构，使开发人员能够集成不同的AI组件，例如自然语言处理（NLP）和计算机视觉，以构建复杂的AI系统。

**什麼是 DSPy？ **

DSPy 是一個 Python 函式庫，提供了一組用於建置和部署 AI 系統的工具。 DSPy旨在與LangChain無縫協作，並提供一系列功能，包括資料處理、機器學習和深度學習。

在確定性測試自動化中實施代理人工智慧

为了在确定性测试自动化中实现Agentic AI，我们可以使用LangChain和DSPy构建一个测试自动化框架，模拟用户交互，根据测试数据做出决策，并适应不断变化的测试条件。

以下是一個簡單的例子，展示了我們如何使用 LangChain 和 DSPy 來自動化測試場景：

導入語言
從 langchain.chains 導入 LLMChain
從 langchain.llms 導入 DSPyLLM


测试场景 = {
    "user_input": "登录",
    "expected_output": "登入成功"
}

# 定义Agentic AI代理
代理 = LLMChain(
    llm=DSPyLLM(),
    輸入類型=“文字”，
    輸出類型=“文字”
）

# 定義測試自動化函數
def test_automation（測試場景）：
    # 模拟用户交互
    使用者輸入=測試場景[“使用者輸入”]
    # 根據測試數據做出決定
    決策 = agent.run(user_input)
    # 適應不斷變化的測試條件
    如果決策==「登入成功」：
        print("测试通过")
    其他：
        print("测试失败")

# 執行測試自動化功能
測試自動化（測試場景）

在此示例中，我们定义了一个测试场景，其中涉及模拟用户交互、根据测试数据做出决策以及适应不断变化的测试条件。然後，我們使用 LangChain 和 DSPy 定義 Agentic AI 代理，並使用它來自動化測試場景。

最常用的 5-10 個指令/片段

以下是 LangChain 和 DSPy 最常使用的 5-10 個指令/片段：

langchain.LLMChain(llm=DSPyLLM())：使用 LangChain 和 DSPy 建立 Agentic AI 代理程式。
DSPyLLM()：初始化 DSPy LLM（大型語言模型）實例。
LLMChain(input_type="text", output_type="text")：建立具有文字輸入和輸出類型的 Agentic AI 代理程式。
agent.run(user_input)：使用使用者輸入執行 Agentic AI 代理程式。
test_scenario = {"user_input": "login", "expected_output": "login success"}：定义一个包含用户输入和预期输出的测试场景。
langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM())：使用 LangChain 和 DSPy 建立 Agentic AI 代理程式。
DSPyLLM().predict(user_input)：根據使用者輸入預測 DSPy LLM 的輸出。
LLMChain(input_type="text", output_type="text").run(user_input)：使用文字輸入和輸出類型來執行 Agentic AI 代理程式。
test_automation(test_scenario)：使用測試場景執行測試自動化功能。
langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()).run(user_input)：使用使用者輸入執行 Agentic AI 代理程式。

可視化

以下是使用 Chart.js 的 Agentic AI 代理程式的視覺化：

{
  “類型”：“酒吧”，
  「數據」：{
    "labels": ["使用者輸入", "決策", "適應"],
    “數據集”：[
      {
        "label": "Agent AI 代理",
        「數據」：[10,20,30],
        "背景顏色": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        “邊框寬度”：1
      }
    ]
  },
  「選項」：{
    “標題”：{
      “顯示”：真實，
      "text": "Agent AI 代理"
    },
    「尺度」：{
      “y軸”：[
        {
          「蜱」：{
            “beginAtZero”：真
          }
        }
      ]
    }
  }
}

此視覺化顯示了 Agentic AI 代理程式在模擬使用者互動、根據測試資料做出決策以及適應不斷變化的測試條件方面的表現。

結論

在本文中，我們探索了 Agentic AI、編排工具和軟體工程的交叉點，以使用 LangChain 和 DSPy 自動化複雜的測試場景。我們在確定性測試自動化中實現了 Agentic AI 的簡單範例，並為 LangChain 和 DSPy 提供了一系列命令/片段。我們也使用 Chart.js 視覺化了 Agentic AI 代理程式的效能。透過利用 Agentic AI 和編排工具，開發人員可以建立複雜的測試自動化框架來模擬使用者互動、根據測試資料做出決策並適應不斷變化的測試條件。

使用 LangChain 和 DSPy 在確定性測試自動化中實施代理 AI

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