Εφαρμογή Agentic AI σε Deterministic Test Automation με LangChain και DSPy
Εισαγωγή
Η αυξανόμενη πολυπλοκότητα των συστημάτων λογισμικού έχει κάνει τον αυτοματισμό δοκιμών μια κρίσιμη πτυχή της ανάπτυξης λογισμικού. Τα παραδοσιακά πλαίσια αυτοματισμού δοκιμών βασίζονται σε προσεγγίσεις με σενάριο, οι οποίες μπορεί να είναι εύθραυστες και δύσκολο να διατηρηθούν. Τα τελευταία χρόνια, η εμφάνιση του Agentic AI και των Εργαλείων Ενορχήστρωσης έχει ανοίξει νέες δυνατότητες για την αυτοματοποίηση σύνθετων σεναρίων δοκιμών. Σε αυτό το άρθρο, θα εξερευνήσουμε τη διασταύρωση Agentic AI, Orchestration Tools και Software Engineering για να αυτοματοποιήσουμε πολύπλοκα σενάρια δοκιμών χρησιμοποιώντας LangChain και DSPy.
Τι είναι το Agentic AI;
Το Agentic AI αναφέρεται σε έναν τύπο τεχνητής νοημοσύνης που έχει σχεδιαστεί για να αναλαμβάνει ενέργειες για λογαριασμό ενός χρήστη ή ενός συστήματος. Τα Agentic AI συστήματα είναι ικανά να λαμβάνουν αποφάσεις, να μαθαίνουν από την εμπειρία και να προσαρμόζονται σε νέες καταστάσεις. Στο πλαίσιο του αυτοματισμού δοκιμών, το Agentic AI μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αυτοματοποίηση πολύπλοκων σεναρίων δοκιμών προσομοιώνοντας τις αλληλεπιδράσεις των χρηστών, λήψη αποφάσεων με βάση τα δεδομένα δοκιμών και προσαρμογή στις μεταβαλλόμενες συνθήκες δοκιμής.
Τι είναι το LangChain;
Το LangChain είναι ένα Εργαλείο Ενορχήστρωσης ανοιχτού κώδικα που επιτρέπει στους προγραμματιστές να δημιουργήσουν σύνθετα συστήματα AI χρησιμοποιώντας μια ποικιλία γλωσσών προγραμματισμού, συμπεριλαμβανομένων των Python, Rust και Go. Το LangChain παρέχει μια ευέλικτη και αρθρωτή αρχιτεκτονική που επιτρέπει στους προγραμματιστές να ενσωματώνουν διαφορετικά στοιχεία τεχνητής νοημοσύνης, όπως η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) και η όραση υπολογιστή, για να δημιουργήσουν εξελιγμένα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης.
Τι είναι το DSPy;
Το DSPy είναι μια βιβλιοθήκη Python που παρέχει ένα σύνολο εργαλείων για τη δημιουργία και την ανάπτυξη συστημάτων AI. Το DSPy έχει σχεδιαστεί για να λειτουργεί απρόσκοπτα με το LangChain και παρέχει μια σειρά από λειτουργίες, όπως επεξεργασία δεδομένων, μηχανική εκμάθηση και βαθιά εκμάθηση.
Εφαρμογή Agentic AI σε Deterministic Test Automation
Για να εφαρμόσουμε το Agentic AI στον ντετερμινιστικό αυτοματισμό δοκιμών, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε το LangChain και το DSPy για να δημιουργήσουμε ένα δοκιμαστικό πλαίσιο αυτοματισμού που προσομοιώνει τις αλληλεπιδράσεις των χρηστών, λαμβάνει αποφάσεις με βάση τα δεδομένα δοκιμής και προσαρμόζεται στις μεταβαλλόμενες συνθήκες δοκιμής.
Ακολουθεί ένα απλό παράδειγμα για το πώς μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε το LangChain και το DSPy για να αυτοματοποιήσουμε ένα σενάριο δοκιμής:
εισαγωγής langchain
από το langchain.chains εισαγωγή LLMCchain
από το langchain.llms εισαγωγή DSPyLLM
δοκιμαστικό_σενάριο = {
"user_input": "login",
"expected_output": "επιτυχής σύνδεση"
}
# Καθορίστε τον πράκτορα Agent AI
πράκτορας = LLMChain(
llm=DSPyLLM(),
input_type="text",
output_type="κείμενο"
)
# Καθορίστε τη λειτουργία αυτοματισμού δοκιμής
Def test_automation(test_scenario):
# Προσομοίωση αλληλεπίδρασης χρήστη
user_input = test_scenario["user_input"]
# Λήψη απόφασης με βάση τα δεδομένα δοκιμής
απόφαση = agent.run(user_input)
# Προσαρμόστε στις μεταβαλλόμενες συνθήκες δοκιμής
εάν απόφαση == "η σύνδεση επιτυχής":
εκτύπωση ("Το τεστ πέρασε")
αλλο:
εκτύπωση ("Το τεστ απέτυχε")
# Εκτελέστε τη δοκιμαστική λειτουργία αυτοματισμού
test_automation(test_scenario)
Σε αυτό το παράδειγμα, ορίζουμε ένα σενάριο δοκιμής που περιλαμβάνει την προσομοίωση μιας αλληλεπίδρασης χρήστη, τη λήψη απόφασης με βάση τα δεδομένα δοκιμής και την προσαρμογή στις μεταβαλλόμενες συνθήκες δοκιμής. Στη συνέχεια, ορίζουμε έναν πράκτορα Agent AI χρησιμοποιώντας LangChain και DSPy και τον χρησιμοποιούμε για να αυτοματοποιήσουμε το σενάριο δοκιμής.
Κορυφαίες 5-10 πιο χρησιμοποιούμενες εντολές/αποσπάσματα
Ακολουθούν οι κορυφαίες 5-10 πιο χρησιμοποιούμενες εντολές/αποσπάσματα για LangChain και DSPy:
langchain.LLMChain(llm=DSPyLLM()): Δημιουργεί έναν πράκτορα Agent AI χρησιμοποιώντας LangChain και DSPy.DSPyLLM(): Αρχικοποιεί μια παρουσία DSPy LLM (Large Language Model).- `LLMChain(input_type="text", output_type="text")»: Δημιουργεί έναν Agentic AI agent με τύπους εισαγωγής και εξόδου κειμένου.
agent.run(user_input): Εκτελεί τον πράκτορα Agent AI με είσοδο χρήστη.test_scenario = {"user_input": "login", "expected_output": "login επιτυχής"}: Ορίζει ένα δοκιμαστικό σενάριο με είσοδο χρήστη και αναμενόμενη έξοδο.langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()): Δημιουργεί έναν πράκτορα Agentic AI χρησιμοποιώντας LangChain και DSPy.DSPyLLM().predict(user_input): Προβλέπει την έξοδο του DSPy LLM με είσοδο χρήστη.- `LLMChain(input_type="text", output_type="text").run(user_input)»: Εκτελεί τον παράγοντα Agent AI με τύπους εισαγωγής και εξόδου κειμένου.
test_automation(test_scenario): Εκτελεί τη δοκιμαστική λειτουργία αυτοματισμού με ένα δοκιμαστικό σενάριο.langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()).run(user_input): Εκτελεί τον πράκτορα Agent AI με είσοδο χρήστη.
Οραματισμός
Ακολουθεί μια απεικόνιση του πράκτορα Agent AI χρησιμοποιώντας το Chart.js:
{
"type": "bar",
"δεδομένα": {
"labels": ["Εισαγωγή χρήστη", "Απόφαση", "Προσαρμογή"],
"σύνολα δεδομένων": [
{
"label": "Agentic AI Agent",
"δεδομένα": [10, 20, 30],
"backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
"borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
"borderWidth": 1
}
]
},
"επιλογές": {
"τίτλος": {
"εμφάνιση": αληθινό,
"text": "Agentic AI Agent"
},
"ζυγαριά": {
"yAxes": [
{
"τικ": {
"beginAtZero": αλήθεια
}
}
]
}
}
}
Αυτή η οπτικοποίηση δείχνει την απόδοση του πράκτορα Agent AI στην προσομοίωση των αλληλεπιδράσεων των χρηστών, στη λήψη αποφάσεων με βάση τα δεδομένα δοκιμών και στην προσαρμογή στις μεταβαλλόμενες συνθήκες δοκιμής.
συμπέρασμα
Σε αυτό το άρθρο, εξερευνήσαμε τη διασταύρωση Agentic AI, Orchestration Tools και Software Engineering για να αυτοματοποιήσουμε πολύπλοκα σενάρια δοκιμών χρησιμοποιώντας LangChain και DSPy. Εφαρμόσαμε ένα απλό παράδειγμα Agentic AI στον ντετερμινιστικό αυτοματισμό δοκιμών και παρέχουμε μια σειρά από εντολές/αποσπάσματα για το LangChain και το DSPy. Οπτικοποιήσαμε επίσης την απόδοση του πράκτορα Agentic AI χρησιμοποιώντας το Chart.js. Αξιοποιώντας το Agentic AI και τα εργαλεία ενορχήστρωσης, οι προγραμματιστές μπορούν να δημιουργήσουν εξελιγμένα πλαίσια αυτοματισμού δοκιμών που προσομοιώνουν τις αλληλεπιδράσεις των χρηστών, λαμβάνουν αποφάσεις με βάση τα δεδομένα δοκιμών και προσαρμόζονται στις μεταβαλλόμενες συνθήκες δοκιμής.