Implementace Agentic AI v deterministické automatizaci testování pomocí LangChain a DSPy

Implementace Agentic AI v deterministické automatizaci testování pomocí LangChain a DSPy

Úvod

Rostoucí složitost softwarových systémů učinila z automatizace testování klíčový aspekt vývoje softwaru. Tradiční rámce pro automatizaci testování spoléhají na skriptované přístupy, které mohou být křehké a obtížně se udržují. V posledních letech se s příchodem Agentic AI a Orchestration Tools otevřely nové možnosti pro automatizaci složitých testovacích scénářů. V tomto článku prozkoumáme průnik mezi Agentic AI, Orchestration Tools a Software Engineering pro automatizaci složitých testovacích scénářů pomocí LangChain a DSPy.

Co je Agentic AI?

Agentická umělá inteligence označuje typ umělé inteligence, která je navržena tak, aby prováděla akce jménem uživatele nebo systému. Agentské systémy umělé inteligence jsou schopny se rozhodovat, učit se ze zkušeností a přizpůsobovat se novým situacím. V kontextu automatizace testování lze Agentic AI použít k automatizaci složitých testovacích scénářů simulací uživatelských interakcí, rozhodováním na základě testovacích dat a přizpůsobením se měnícím se testovacím podmínkám.

Co je LangChain?

LangChain je open-source nástroj pro orchestraci, který umožňuje vývojářům vytvářet komplexní systémy umělé inteligence pomocí různých programovacích jazyků, včetně Pythonu, Rust a Go. LangChain poskytuje flexibilní a modulární architekturu, která umožňuje vývojářům integrovat různé komponenty umělé inteligence, jako je zpracování přirozeného jazyka (NLP) a počítačové vidění, a vytvářet tak sofistikované systémy umělé inteligence.

Co je DSPy?

DSPy je knihovna Pythonu, která poskytuje sadu nástrojů pro vytváření a nasazování systémů umělé inteligence. DSPy je navržen tak, aby bezproblémově spolupracoval s LangChain a poskytuje řadu funkcí, včetně zpracování dat, strojového učení a hlubokého učení.

Implementace agentní umělé inteligence v deterministické automatizaci testování

K implementaci Agentic AI v deterministické automatizaci testování můžeme použít LangChain a DSPy k vybudování rámce pro automatizaci testování, který simuluje interakce uživatelů, činí rozhodnutí na základě testovacích dat a přizpůsobuje se měnícím se testovacím podmínkám.

Zde je jednoduchý příklad toho, jak můžeme použít LangChain a DSPy k automatizaci testovacího scénáře:

importovat langchain
z langchain.chains importujte LLMCain
z langchain.llms importujte DSPyLLM


testovací_scénář = {
    "user_input": "přihlášení",
    "expected_output": "přihlášení úspěšné"
}

# Definujte agenta Agent AI
agent = LLMChain(
    llm=DSPyLLM(),
    input_type="text",
    output_type="text"
)

# Definujte funkci automatizace testu
def test_automation(test_scenario):
    # Simulujte interakci uživatele
    user_input = testovací_scenario["user_input"]
    # Rozhodujte se na základě testovacích dat
    rozhodnutí = agent.run(user_input)
    # Přizpůsobte se měnícím se testovacím podmínkám
    pokud rozhodnutí == "přihlášení úspěšné":
        print("Test prošel")
    jinak:
        print("Test se nezdařil")

# Spusťte funkci automatizace testu
test_automation(test_scenario)

V tomto příkladu definujeme testovací scénář, který zahrnuje simulaci interakce uživatele, rozhodování na základě testovacích dat a přizpůsobení se měnícím se testovacím podmínkám. Poté definujeme agenta Agentic AI pomocí LangChain a DSPy a použijeme jej k automatizaci testovacího scénáře.

** 5–10 nejpoužívanějších příkazů/úryvků**

Zde je 5-10 nejpoužívanějších příkazů/úryvků pro LangChain a DSPy:

langchain.LLMCain(llm=DSPyLLM()): Vytvoří agenta Agentic AI pomocí LangChain a DSPy.
DSPyLLM(): Inicializuje instanci DSPy LLM (Large Language Model).
LLMCain(input_type="text", output_type="text"): Vytvoří agenta Agent AI s typy vstupu a výstupu textu.
agent.run(user_input): Spustí agenta Agentic AI s uživatelským vstupem.
test_scenario = {"user_input": "login", "expected_output": "přihlášení úspěšné"}: Definuje testovací scénář s uživatelským vstupem a očekávaným výstupem.
langchain.chains.LLMCain(llm=DSPyLLM()): Vytvoří agenta Agentic AI pomocí LangChain a DSPy.
DSPyLLM().predict(user_input): Předpovídá výstup DSPy LLM s uživatelským vstupem.
LLMCain(input_type="text", output_type="text").run(user_input): Spustí agenta Agentic AI s typy textového vstupu a výstupu.
test_automation(test_scenario): Spustí funkci automatizace testu s testovacím scénářem.
langchain.chains.LLMCain(llm=DSPyLLM()).run(user_input): Spustí agenta Agentic AI s uživatelským vstupem.

Vizualizace

Zde je vizualizace agenta Agentic AI pomocí Chart.js:

{
  "type": "bar",
  "data": {
    "labels": ["Vstup uživatele", "Rozhodnutí", "Přizpůsobení"],
    "datové sady": [
      {
        "label": "Agent AI",
        "data": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0,2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "šířka okraje": 1
      }
    ]
  },
  "options": {
    "title": {
      "zobrazit": pravda,
      "text": "Agent AI"
    },
    "váhy": {
      "yAxes": [
        {
          "ticks": {
            "beginAtZero": pravda
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Tato vizualizace ukazuje výkon agenta Agentic AI při simulaci uživatelských interakcí, rozhodování na základě testovacích dat a přizpůsobování se měnícím se testovacím podmínkám.

Závěr

V tomto článku jsme prozkoumali průsečík Agentic AI, Orchestration Tools a Software Engineering k automatizaci složitých testovacích scénářů pomocí LangChain a DSPy. Implementovali jsme jednoduchý příklad Agentic AI v deterministické automatizaci testování a poskytli řadu příkazů/úryvků pro LangChain a DSPy. Také jsme vizualizovali výkon agenta Agentic AI pomocí Chart.js. Díky využití Agentic AI a Orchestration Tools mohou vývojáři vytvářet sofistikované rámce pro automatizaci testování, které simulují interakce uživatelů, rozhodují se na základě testovacích dat a přizpůsobují se měnícím se testovacím podmínkám.

Implementace Agentic AI v deterministické automatizaci testování pomocí LangChain a DSPy

¿Tienes preguntas?