Ngleksanakake Agentic AI ing Deterministic Test Automation karo LangChain lan DSPy

Ngimplementasikan AI Agentik ing Otomatisasi Tes Deterministik karo LangChain lan DSPy

Pambuka

Kerumitan sistem piranti lunak sing saya tambah nggawe otomatisasi tes minangka aspek penting kanggo pangembangan piranti lunak. Kerangka otomatisasi tes tradisional gumantung marang pendekatan skrip, sing bisa rapuh lan angel dijaga. Ing taun-taun pungkasan, muncule Agentic AI lan Alat Orkestrasi wis mbukak kemungkinan anyar kanggo ngotomatisasi skenario tes sing rumit. Ing artikel iki, kita bakal njelajah persimpangan Agentic AI, Alat Orkestrasi, lan Rekayasa Perangkat Lunak kanggo ngotomatisasi skenario tes kompleks nggunakake LangChain lan DSPy.

Apa Agentic AI?

Agentic AI nuduhake jinis intelijen buatan sing dirancang kanggo njupuk tindakan atas jenenge pangguna utawa sistem. Sistem AI agen bisa nggawe keputusan, sinau saka pengalaman, lan adaptasi karo kahanan anyar. Ing konteks otomatisasi tes, Agentic AI bisa digunakake kanggo ngotomatisasi skenario tes sing rumit kanthi simulasi interaksi pangguna, nggawe keputusan adhedhasar data tes, lan adaptasi kanggo ngganti kahanan tes.

Apa iku LangChain?

LangChain minangka Alat Orkestrasi open-source sing ngidini pangembang mbangun sistem AI sing kompleks nggunakake macem-macem basa pemrograman, kalebu Python, Rust, lan Go. LangChain nyedhiyakake arsitektur fleksibel lan modular sing ngidini pangembang nggabungake komponen AI sing beda-beda, kayata pangolahan basa alami (NLP) lan visi komputer, kanggo mbangun sistem AI sing canggih.

Apa DSPy?

DSPy minangka perpustakaan Python sing nyedhiyakake seperangkat alat kanggo mbangun lan nggunakake sistem AI. DSPy dirancang kanggo makarya kanthi lancar karo LangChain lan nyedhiyakake macem-macem fitur, kalebu pangolahan data, pembelajaran mesin, lan sinau jero.

Ngimplementasikan AI Agen ing Otomasi Tes Deterministik

Kanggo ngleksanakake Agentic AI ing otomatisasi tes deterministik, kita bisa nggunakake LangChain lan DSPy kanggo mbangun kerangka otomatisasi tes sing simulasi interaksi pangguna, nggawe keputusan adhedhasar data tes, lan adaptasi karo owah-owahan kondisi tes.

Iki minangka conto prasaja babagan carane nggunakake LangChain lan DSPy kanggo ngotomatisasi skenario tes:

ngimpor langchain
saka langchain.chains ngimpor LLMChain
saka langchain.llms ngimpor DSPyLLM


test_scenario = {
    "user_input": "mlebu",
    "expected_output": "kasil mlebu log"
}

# Netepake agen AI Agen
agen = LLMChain(
    llm=DSPyLLM(),
    input_type="teks",
    output_type = "teks"
)

# Netepake fungsi otomatisasi tes
def test_automation(test_scenario):
    # Simulasi interaksi pangguna
    user_input = test_scenario["user_input"]
    # Gawe keputusan adhedhasar data tes
    keputusan = agent.run(user_input)
    # Adaptasi kanggo ngganti kahanan tes
    if decision == "login sukses":
        print("Tes lulus")
    liyane:
        print("Tes gagal")

# Jalanake fungsi otomatisasi tes
test_automation(test_scenario)

Ing conto iki, kita nemtokake skenario tes sing kalebu simulasi interaksi pangguna, nggawe keputusan adhedhasar data tes, lan adaptasi kanggo ngganti kahanan tes. Kita banjur nemtokake agen AI Agentik nggunakake LangChain lan DSPy, lan digunakake kanggo ngotomatisasi skenario test.

Ndhuwur 5-10 Printah / Cuplikan Paling Digunakake

Ing ngisor iki 5-10 printah / potongan sing paling akeh digunakake kanggo LangChain lan DSPy:

langchain.LLMChain(llm=DSPyLLM()): Nggawe agen AI Agen nggunakake LangChain lan DSPy.
DSPyLLM(): Miwiti conto DSPy LLM (Model Basa Gedhe).
LLMChain(input_type="text", output_type="text"): Nggawe agen AI Agentic kanthi input teks lan jinis output.
agent.run(user_input): Nglakokake agen AI Agen karo input pangguna.
test_scenario = {"user_input": "login", "expected_output": "login sukses"}: Nemtokake skenario tes karo input pangguna lan output sing dikarepake.
langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()): Nggawe agen AI Agentik nggunakake LangChain lan DSPy.
DSPyLLM ().predict (user_input): Prediksi output saka DSPy LLM karo input pangguna.
LLMChain(input_type="text", output_type="text").run(user_input): Nganggo agen AI Agentic kanthi input teks lan jinis output.
test_automation(test_scenario): Nglakokake fungsi otomatisasi test karo skenario test.
langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()).run(user_input): Mlaku agen AI Agentic karo input pangguna.

** Visualisasi**

Iki minangka visualisasi agen AI Agensi nggunakake Chart.js:

{
  "type": "bar",
  "data": {
    "labels": ["Input Panganggo", "Keputusan", "Adaptasi"],
    "kumpulan data": [
      {
        "label": "Agen AI Agen",
        "data": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "BorderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "pilihan": {
    "judul": {
      "tampilan": bener,
      "text": "Agen AI Agen"
    },
    "skala": {
      "yAxes": [
        {
          "cekak": {
            "beginAtZero": bener
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Visualisasi iki nuduhake kinerja agen Agentic AI ing simulasi interaksi pangguna, nggawe keputusan adhedhasar data tes, lan adaptasi kanggo ngganti kahanan tes.

** Kesimpulan**

Ing artikel iki, kita njelajah persimpangan Agentic AI, Orchestration Tools, lan Software Engineering kanggo ngotomatisasi skenario tes sing rumit nggunakake LangChain lan DSPy. Kita ngetrapake conto prasaja Agentic AI ing otomatisasi tes deterministik lan nyedhiyakake sawetara printah / potongan kanggo LangChain lan DSPy. Kita uga nggambarake kinerja agen AI Agentic nggunakake Chart.js. Kanthi nggunakake Agentic AI and Orchestration Tools, pangembang bisa mbangun kerangka kerja otomatisasi tes sing canggih sing nyonto interaksi pangguna, nggawe keputusan adhedhasar data tes, lan adaptasi karo kahanan tes sing owah.

Ngleksanakake Agentic AI ing Deterministic Test Automation karo LangChain lan DSPy

Have Questions?