** Ke hoʻokō nei i Agentic AI ma Deterministic Test Automation me LangChain a me DSPy**
Hoʻolauna
ʻO ka ulu ʻana o ka paʻakikī o nā ʻōnaehana polokalamu i hana i ka automation hoʻāʻo i mea koʻikoʻi o ka hoʻomohala polokalamu. Ke hilinaʻi nei nā ʻōnaehana hoʻāʻo maʻamau i nā ala i kākau ʻia, hiki ke palupalu a paʻakikī ke mālama. I nā makahiki i hala iho nei, ua wehe ka puka ʻana o Agentic AI a me Orchestration Tools i nā mea hou no ka hoʻomaʻamaʻa ʻana i nā hiʻohiʻona hoʻokolohua paʻakikī. Ma kēia ʻatikala, e ʻimi mākou i ka intersection o Agentic AI, Orchestration Tools, a me Software Engineering e hoʻokaʻawale i nā hiʻohiʻona hoʻokolohua paʻakikī me ka hoʻohana ʻana iā LangChain a me DSPy.
He aha ka Agentic AI?
ʻO Agentic AI e pili ana i kahi ʻano o ka naʻauao artificial i hoʻolālā ʻia e hana i nā hana ma ka inoa o kahi mea hoʻohana a ʻōnaehana paha. Hiki i nā ʻōnaehana AI Agentic ke hana i nā hoʻoholo, ke aʻo ʻana mai ka ʻike, a me ka hoʻololi ʻana i nā kūlana hou. I loko o ka pōʻaiapili o ka hoʻāʻo ʻana, hiki ke hoʻohana ʻia ʻo Agentic AI e hoʻokaʻawale i nā hiʻohiʻona hoʻāʻo paʻakikī ma o ka hoʻohālikelike ʻana i ka pilina o nā mea hoʻohana, e hoʻoholo ana i ka ʻikepili hōʻike, a me ka hoʻololi ʻana i nā kūlana hoʻokolohua.
He aha ka LangChain?
ʻO LangChain kahi mea hana Orchestration Open-source e hiki ai i nā mea hoʻomohala ke kūkulu i nā ʻōnaehana AI paʻakikī me ka hoʻohana ʻana i nā ʻōlelo papahana like ʻole, me Python, Rust, a me Go. Hāʻawi ʻo LangChain i kahi hoʻolālā maʻalahi a modular e hiki ai i nā mea hoʻomohala ke hoʻohui i nā ʻāpana AI like ʻole, e like me ka hana ʻōlelo kūlohelohe (NLP) a me ka ʻike kamepiula, e kūkulu i nā ʻōnaehana AI maʻalahi.
He aha ka DSPy?
ʻO DSPy kahi waihona Python e hāʻawi ana i kahi hoʻonohonoho o nā mea hana no ke kūkulu ʻana a me ka hoʻolālā ʻana i nā ʻōnaehana AI. Hoʻolālā ʻia ʻo DSPy e hana maʻalahi me LangChain a hāʻawi i kahi ʻano o nā hiʻohiʻona, me ka hoʻoili ʻikepili, ka aʻo mīkini, a me ke aʻo hohonu.
Ke hoʻokō nei i Agentic AI i ka Deterministic Test Automation
No ka hoʻokō ʻana i ka Agentic AI i ka automation hoʻāʻo deterministic, hiki iā mākou ke hoʻohana iā LangChain a me DSPy e kūkulu i kahi ʻōnaehana hoʻāʻo hoʻāʻo e hoʻohālikelike i ka pilina o nā mea hoʻohana, hoʻoholo i nā ʻikepili hoʻāʻo, a hoʻololi i nā kūlana hoʻokolohua.
Eia kahi laʻana maʻalahi o ka hiki iā mākou ke hoʻohana iā LangChain a me DSPy e hoʻokaʻawale i kahi ʻano hoʻokolohua:
lawe mai i ka lanchain
mai langchain.chains lawe mai LLMChain
mai ka langchain.llms lawe mai i ka DSPyLLM
ho'āʻo_scenario = {
"user_input": "komo",
"expected_output": "Ua holomua ke komo ʻana"
}
# E wehewehe i ka Agentic AI agent
luna = LLMChain(
llm=DSPyLLM(),
input_type="text",
output_type="text"
)
# E wehewehe i ka hana automation hoʻāʻo
def test_automation(hōʻike_scenario):
# Hoʻohālikelike i ka pilina mea hoʻohana
user_input = hoʻāʻo_scenario ["mea hoʻohana_input"]
# E hoʻoholo ma muli o ka ʻikepili hōʻike
hoʻoholo = agent.run(user_input)
# Hoʻololi i nā kūlana hoʻokolohua
inā hoʻoholo == "hoʻokō kūleʻa":
print("Ua hala ka ho'āʻo")
ʻē aʻe:
print("Holo ka ho'āʻo")
# Holo i ka hana automation hoʻāʻo
ho'āʻo_aunoa(hoʻāʻo_scenario)
Ma kēia laʻana, wehewehe mākou i kahi hiʻohiʻona hoʻāʻo e pili ana i ka hoʻohālikelike ʻana i kahi pilina mea hoʻohana, hoʻoholo i ka ʻikepili hoʻāʻo, a me ka hoʻololi ʻana i nā kūlana hoʻāʻo. A laila wehewehe mākou i kahi mea Agentic AI e hoʻohana ana iā LangChain a me DSPy, a hoʻohana iā ia e hoʻokaʻawale i ke ʻano hoʻokolohua.
** 5-10 kiʻekiʻe loa i hoʻohana ʻia i nā kauoha/nā ʻāpana**
Eia ka 5-10 kiʻekiʻe loa i hoʻohana ʻia nā kauoha/snippets no LangChain a me DSPy:
langchain.LLMChain(llm=DSPyLLM()): Hana i kahi Agentic AI agent me LangChain a me DSPy.DSPyLLM(): Hoʻomaka i kahi laʻana DSPy LLM (Kōhua ʻŌlelo Nui).LLMChain(input_type="text", output_type="text"): Hana i kahi Agentic AI me nā ʻano kikokikona a me nā ʻano hoʻopuka.agent.run(user_input): Holo i ka Agentic AI agent me ka mea hoʻohana.test_scenario = {"user_input": "login", "expected_output": "komo holomua"}: Wehewehe i ka ho'āʻo ʻana me ka mea hoʻohana a me ka mea i manaʻo ʻia.langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()): Hana i kahi Agentic AI agent me LangChain a me DSPy.DSPyLLM().predict(user_input): Wehewehe i ka puka ana o ka DSPy LLM me ka hookomo mea hoohana.LLMChain(input_type="text", output_type="text").run(user_input): Holo i ka Agentic AI agent me nā ʻano kikokikona a me nā ʻano hoʻopuka.test_automation(test_scenario): Holo i ka hana ho'āʻo hoʻomaʻamaʻa me kahi hiʻohiʻona hoʻāʻo.langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()).run(user_input): Holo i ka Agentic AI agent me ka hookomo mea hoohana.
Hōʻikeʻike
Eia kahi hiʻohiʻona o ka Agentic AI agent me ka hoʻohana ʻana iā Chart.js:
{
"type": "pā",
"ʻikepili": {
"labels": ["Hoʻokomo Mea hoʻohana", "Hoʻoholo", "Hoʻololi"],
"mau ʻikepili": [
{
"label": "Agent AI Agent",
"ʻikepili": [10, 20, 30],
"backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
"borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
"BorderWidth": 1
}
]
},
"koho": {
"poʻo inoa": {
"hōʻike": ʻoiaʻiʻo,
"text": "Agent AI Agent"
},
"nā unahi": {
"yAxes": [
{
"kuʻi": {
"beginAtZero": ʻoiaʻiʻo
}
}
]
}
}
}
Hōʻike kēia hiʻohiʻona i ka hana a ka Agentic AI i ka hoʻohālikelike ʻana i ka pilina o nā mea hoʻohana, e hoʻoholo ana i ka ʻikepili hoʻāʻo, a me ka hoʻololi ʻana i nā kūlana hoʻāʻo.
Hoʻoholo
Ma kēia ʻatikala, ua ʻimi mākou i ke kikowaena o Agentic AI, Orchestration Tools, a me Software Engineering e hoʻokaʻawale i nā hiʻohiʻona hoʻokolohua paʻakikī me ka hoʻohana ʻana iā LangChain a me DSPy. Ua hoʻokō mākou i kahi hiʻohiʻona maʻalahi o Agentic AI i ka automation test deterministic a hāʻawi i kahi ʻano o nā kauoha / snippets no LangChain a me DSPy. Ua ʻike pū mākou i ka hana a ka Agentic AI me ka hoʻohana ʻana iā Chart.js. Ma ka hoʻohana ʻana i ka Agentic AI a me ka Orchestration Tools, hiki i nā mea hoʻomohala ke kūkulu i nā ʻōnaehana hoʻāʻo hoʻāʻo maʻalahi e hoʻohālikelike i ka pilina o nā mea hoʻohana, e hoʻoholo i nā ʻikepili hoʻāʻo, a hoʻololi i nā kūlana hoʻokolohua.