Implementacija Agentic AI u determinističkoj automatizaciji testiranja s LangChain i DSPy
Uvod
Sve veća složenost softverskih sustava učinila je automatizaciju testiranja ključnim aspektom razvoja softvera. Tradicionalni okviri za automatizaciju testiranja oslanjaju se na skriptirane pristupe, koji mogu biti krti i teški za održavanje. Posljednjih godina, pojava Agentic AI i alata za orkestraciju otvorila je nove mogućnosti za automatizaciju složenih testnih scenarija. U ovom ćemo članku istražiti raskrižje Agentic AI, alata za orkestraciju i softverskog inženjeringa za automatizaciju složenih testnih scenarija korištenjem LangChain i DSPy.
Što je Agentic AI?
Agentska umjetna inteligencija odnosi se na vrstu umjetne inteligencije koja je dizajnirana za poduzimanje radnji u ime korisnika ili sustava. Agentski AI sustavi sposobni su donositi odluke, učiti iz iskustva i prilagođavati se novim situacijama. U kontekstu automatizacije testiranja, Agentic AI može se koristiti za automatizaciju složenih testnih scenarija simuliranjem interakcija korisnika, donošenjem odluka na temelju testnih podataka i prilagođavanjem promjenjivim testnim uvjetima.
Što je LangChain?
LangChain je alat za orkestraciju otvorenog koda koji programerima omogućuje izgradnju složenih AI sustava koristeći različite programske jezike, uključujući Python, Rust i Go. LangChain pruža fleksibilnu i modularnu arhitekturu koja programerima omogućuje integraciju različitih komponenti umjetne inteligencije, kao što je obrada prirodnog jezika (NLP) i računalni vid, za izgradnju sofisticiranih sustava umjetne inteligencije.
Što je DSPy?
DSPy je Python biblioteka koja pruža skup alata za izgradnju i implementaciju AI sustava. DSPy je dizajniran za besprijekoran rad s LangChainom i pruža niz značajki, uključujući obradu podataka, strojno učenje i duboko učenje.
Implementacija Agentic AI u determinističkoj automatizaciji testiranja
Da bismo implementirali Agentic AI u determinističku automatizaciju testiranja, možemo koristiti LangChain i DSPy za izgradnju okvira za automatizaciju testiranja koji simulira interakcije korisnika, donosi odluke na temelju testnih podataka i prilagođava se promjenjivim testnim uvjetima.
Evo jednostavnog primjera kako možemo koristiti LangChain i DSPy za automatizaciju testnog scenarija:
uvoz lančain
iz langchain.chains import LLMChain
iz langchain.llms uvoz DSPyLLM
test_scenarij = {
"user_input": "prijava",
"expected_output": "uspješna prijava"
}
# Definirajte Agentic AI agenta
agent = LLMChain(
llm=DSPyLLM(),
input_type="tekst",
output_type="tekst"
)
# Definirajte funkciju automatizacije testiranja
def test_automation(test_scenario):
# Simulirajte interakciju korisnika
korisnički_unos = test_scenarij["korisnički_unos"]
# Donesite odluku na temelju testnih podataka
odluka = agent.run(user_input)
# Prilagodite se promjenjivim uvjetima ispitivanja
ako je odluka == "uspješna prijava":
print("Test prošao")
drugo:
print("Test nije uspio")
# Pokrenite funkciju automatizacije testiranja
test_automation(test_scenario)
U ovom primjeru definiramo testni scenarij koji uključuje simulaciju korisničke interakcije, donošenje odluke na temelju testnih podataka i prilagođavanje promjenjivim testnim uvjetima. Zatim definiramo Agentic AI agenta koristeći LangChain i DSPy i koristimo ga za automatizaciju testnog scenarija.
Top 5-10 najčešće korištenih naredbi/isječaka
Evo 5-10 najčešće korištenih naredbi/isječaka za LangChain i DSPy:
langchain.LLMChain(llm=DSPyLLM()): stvara Agentic AI agenta koristeći LangChain i DSPy.DSPyLLM(): Inicijalizira instancu DSPy LLM (Large Language Model).LLMChain(input_type="text", output_type="text"): Stvara Agentic AI agenta s vrstama unosa i izlaza teksta.agent.run(user_input): Pokreće Agentic AI agent s korisničkim unosom.test_scenario = {"user_input": "login", "expected_output": "login uspješna"}: Definira testni scenarij s korisničkim unosom i očekivanim izlazom.langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()): Stvara Agentic AI agenta koristeći LangChain i DSPy.DSPyLLM().predict(user_input): Predviđa izlaz DSPy LLM-a s korisničkim unosom.LLMChain(input_type="text", output_type="text").run(user_input): Pokreće Agentic AI agent s vrstama unosa i izlaza teksta.test_automation(test_scenario): Pokreće funkciju automatizacije testiranja s testnim scenarijem.langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()).run(user_input): Pokreće Agentic AI agent s korisničkim unosom.
Vizualizacija
Evo vizualizacije Agentic AI agenta koji koristi Chart.js:
{
"tip": "bar",
"podaci": {
"oznake": ["Korisnički unos", "Odluka", "Prilagodba"],
"skupovi podataka": [
{
"label": "Agentski AI agent",
"podaci": [10, 20, 30],
"Boja pozadine": "rgba(255, 99, 132, 0,2)",
"borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
"borderWidth": 1
}
]
},
"opcije": {
"naslov": {
"display": točno,
"text": "Agentski AI agent"
},
"ljestvice": {
"yOsi": [
{
"kvačice": {
"beginAtZero": točno
}
}
]
}
}
}
Ova vizualizacija prikazuje izvedbu Agentic AI agenta u simulaciji korisničkih interakcija, donošenju odluka na temelju testnih podataka i prilagođavanju promjenjivim testnim uvjetima.
Zaključak
U ovom smo članku istražili raskrižje Agentic AI, alata za orkestraciju i softverskog inženjeringa za automatizaciju složenih testnih scenarija korištenjem LangChain i DSPy. Implementirali smo jednostavan primjer Agentic AI u automatizaciji determinističkog testiranja i pružili niz naredbi/isječaka za LangChain i DSPy. Također smo vizualizirali performanse Agentic AI agenta koristeći Chart.js. Korištenjem Agentic AI i Orchestration Tools, programeri mogu izgraditi sofisticirane okvire za automatizaciju testiranja koji simuliraju interakcije korisnika, donose odluke na temelju testnih podataka i prilagođavaju se promjenjivim testnim uvjetima.