LangChain 및 DSPy를 사용하여 결정적 테스트 자동화에서 Agentic AI 구현

소개

소프트웨어 시스템의 복잡성이 증가함에 따라 테스트 자동화가 소프트웨어 개발의 중요한 측면이 되었습니다. 기존의 테스트 자동화 프레임워크는 취약하고 유지 관리가 어려울 수 있는 스크립트 방식에 의존합니다. 최근 몇 년 동안 Agentic AI 및 오케스트레이션 도구의 출현으로 복잡한 테스트 시나리오를 자동화할 수 있는 새로운 가능성이 열렸습니다. 이 기사에서는 Agentic AI, 오케스트레이션 도구 및 소프트웨어 엔지니어링의 교차점을 탐색하여 LangChain 및 DSPy를 사용하여 복잡한 테스트 시나리오를 자동화합니다.

에이전트 AI란 무엇입니까?

Agentic AI는 사용자나 시스템을 대신하여 조치를 취하도록 설계된 일종의 인공 지능을 의미합니다. Agentic AI 시스템은 의사결정을 내리고, 경험을 통해 학습하고, 새로운 상황에 적응할 수 있습니다. 테스트 자동화의 맥락에서 Agentic AI는 사용자 상호 작용을 시뮬레이션하고, 테스트 데이터를 기반으로 결정을 내리고, 변화하는 테스트 조건에 적응함으로써 복잡한 테스트 시나리오를 자동화하는 데 사용할 수 있습니다.

랭체인이란 무엇인가요?

LangChain은 개발자가 Python, Rust 및 Go를 포함한 다양한 프로그래밍 언어를 사용하여 복잡한 AI 시스템을 구축할 수 있는 오픈 소스 오케스트레이션 도구입니다. LangChain은 개발자가 자연어 처리(NLP) 및 컴퓨터 비전과 같은 다양한 AI 구성 요소를 통합하여 정교한 AI 시스템을 구축할 수 있는 유연한 모듈식 아키텍처를 제공합니다.

DSPy란 무엇입니까?

DSPy는 AI 시스템을 구축하고 배포하기 위한 도구 세트를 제공하는 Python 라이브러리입니다. DSPy는 LangChain과 원활하게 작동하도록 설계되었으며 데이터 처리, 기계 학습 및 딥 러닝을 포함한 다양한 기능을 제공합니다.

결정론적 테스트 자동화에서 Agentic AI 구현

결정론적 테스트 자동화에서 Agentic AI를 구현하기 위해 LangChain과 DSPy를 사용하여 사용자 상호 작용을 시뮬레이션하고, 테스트 데이터를 기반으로 결정을 내리고, 변화하는 테스트 조건에 적응하는 테스트 자동화 프레임워크를 구축할 수 있습니다.

다음은 LangChain과 DSPy를 사용하여 테스트 시나리오를 자동화하는 방법에 대한 간단한 예입니다. ``파이썬 랭체인 가져오기 langchain.chains에서 LLMChain 가져오기 langchain.llms에서 DSPyLLM 가져오기

테스트_시나리오={ "user_input": "로그인", "expected_output": "로그인 성공" }

Agentic AI 에이전트 정의

에이전트 = LLMChain( llm=DSPyLLM(), input_type="텍스트", 출력_유형="텍스트" )

테스트 자동화 기능 정의

def test_automation(테스트_시나리오): # 사용자 상호작용 시뮬레이션 user_input = 테스트_시나리오["user_input"] # 테스트 데이터를 기반으로 의사결정 결정 = Agent.run(user_input) # 변화하는 테스트 조건에 적응 결정 == "로그인 성공"인 경우: print("테스트 통과") 그 외: print("테스트 실패")

테스트 자동화 기능을 실행합니다.

test_automation(테스트_시나리오)

이 예에서는 사용자 상호 작용을 시뮬레이션하고, 테스트 데이터를 기반으로 결정을 내리고, 변화하는 테스트 조건에 적응하는 테스트 시나리오를 정의합니다. 그런 다음 LangChain 및 DSPy를 사용하여 Agentic AI 에이전트를 정의하고 이를 사용하여 테스트 시나리오를 자동화합니다.

**가장 많이 사용되는 상위 5-10개 명령/조각**

다음은 LangChain 및 DSPy에 가장 많이 사용되는 상위 5-10개 명령/스니펫입니다.

1. `langchain.LLMChain(llm=DSPyLLM())`: LangChain 및 DSPy를 사용하여 Agentic AI 에이전트를 생성합니다.
2. `DSPyLLM()`: DSPy LLM(대형 언어 모델) 인스턴스를 초기화합니다.
3. `LLMChain(input_type="text", output_type="text")`: 텍스트 입력 및 출력 유형을 사용하여 Agentic AI 에이전트를 생성합니다.
4. `agent.run(user_input)`: 사용자 입력으로 Agentic AI 에이전트를 실행합니다.
5. `test_scenario = {"user_input": "login", "expected_output": "login 성공적인"}`: 사용자 입력 및 예상 출력으로 테스트 시나리오를 정의합니다.
6. `langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM())`: LangChain 및 DSPy를 사용하여 Agentic AI 에이전트를 생성합니다.
7. `DSPyLLM().predict(user_input)`: 사용자 입력으로 DSPy LLM의 출력을 예측합니다.
8. `LLLMChain(input_type="text", output_type="text").run(user_input)`: 텍스트 입력 및 출력 유형으로 Agentic AI 에이전트를 실행합니다.
9. `test_automation(test_scenario)`: 테스트 시나리오로 테스트 자동화 기능을 실행합니다.
10. `langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()).run(user_input)`: 사용자 입력으로 Agentic AI 에이전트를 실행합니다.

**심상**

다음은 Chart.js를 사용하는 Agentic AI 에이전트의 시각화입니다.
``json
{
  "유형": "바",
  "데이터": {
    "labels": ["사용자 입력", "결정", "적응"],
    "데이터세트": [
      {
        "label": "에이전트 AI 에이전트",
        "데이터": [10, 20, 30],
        "배경색상": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "테두리 폭": 1
      }
    ]
  },
  "옵션": {
    "제목": {
      "디스플레이": 사실,
      "text": "에이전트 AI 에이전트"
    },
    "비늘": {
      "yAxes": [
        {
          "틱": {
            "beginAtZero": 참
          }
        }
      ]
    }
  }
}

이 시각화는 사용자 상호 작용을 시뮬레이션하고, 테스트 데이터를 기반으로 결정을 내리고, 변화하는 테스트 조건에 적응하는 Agentic AI 에이전트의 성능을 보여줍니다.

결론

이 기사에서는 Agentic AI, 오케스트레이션 도구 및 소프트웨어 엔지니어링의 교차점을 탐색하여 LangChain 및 DSPy를 사용하여 복잡한 테스트 시나리오를 자동화했습니다. 우리는 결정론적 테스트 자동화에서 Agentic AI의 간단한 예를 구현하고 LangChain 및 DSPy에 대한 다양한 명령/스니펫을 제공했습니다. 또한 Chart.js를 사용하여 Agentic AI 에이전트의 성능을 시각화했습니다. Agentic AI 및 오케스트레이션 도구를 활용하여 개발자는 사용자 상호 작용을 시뮬레이션하고, 테스트 데이터를 기반으로 결정을 내리고, 변화하는 테스트 조건에 적응하는 정교한 테스트 자동화 프레임워크를 구축할 수 있습니다.