Melaksanakan AI Agentik dalam Automasi Ujian Deterministik dengan LangChain dan DSPy

Melaksanakan AI Agentik dalam Automasi Ujian Deterministik dengan LangChain dan DSPy

Pengenalan

Kerumitan sistem perisian yang semakin meningkat telah menjadikan automasi ujian sebagai aspek penting dalam pembangunan perisian. Rangka kerja automasi ujian tradisional bergantung pada pendekatan berskrip, yang boleh menjadi rapuh dan sukar untuk dikekalkan. Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, kemunculan Agentic AI dan Orchestration Tools telah membuka kemungkinan baharu untuk mengautomasikan senario ujian yang kompleks. Dalam artikel ini, kami akan meneroka persimpangan AI Agentik, Alat Orkestrasi dan Kejuruteraan Perisian untuk mengautomasikan senario ujian kompleks menggunakan LangChain dan DSPy.

Apakah AI Agentik?

AI Agentik merujuk kepada sejenis kecerdasan buatan yang direka bentuk untuk mengambil tindakan bagi pihak pengguna atau sistem. Sistem AI Agentik mampu membuat keputusan, belajar daripada pengalaman, dan menyesuaikan diri dengan situasi baharu. Dalam konteks automasi ujian, Agentic AI boleh digunakan untuk mengautomasikan senario ujian yang kompleks dengan mensimulasikan interaksi pengguna, membuat keputusan berdasarkan data ujian dan menyesuaikan diri dengan keadaan ujian yang berubah-ubah.

Apakah itu LangChain?

LangChain ialah Alat Orkestrasi sumber terbuka yang membolehkan pembangun membina sistem AI yang kompleks menggunakan pelbagai bahasa pengaturcaraan, termasuk Python, Rust dan Go. LangChain menyediakan seni bina yang fleksibel dan modular yang membolehkan pembangun menyepadukan komponen AI yang berbeza, seperti pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan penglihatan komputer, untuk membina sistem AI yang canggih.

Apakah DSPy?

DSPy ialah perpustakaan Python yang menyediakan satu set alat untuk membina dan menggunakan sistem AI. DSPy direka bentuk untuk berfungsi dengan lancar dengan LangChain dan menyediakan pelbagai ciri, termasuk pemprosesan data, pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam.

Melaksanakan AI Agentik dalam Automasi Ujian Deterministik

Untuk melaksanakan AI Agentik dalam automasi ujian deterministik, kami boleh menggunakan LangChain dan DSPy untuk membina rangka kerja automasi ujian yang mensimulasikan interaksi pengguna, membuat keputusan berdasarkan data ujian dan menyesuaikan diri dengan keadaan ujian yang berubah-ubah.

Berikut ialah contoh mudah bagaimana kami boleh menggunakan LangChain dan DSPy untuk mengautomasikan senario ujian:

import langchain
daripada langchain.chains import LLMChain
daripada langchain.llms import DSPyLLM


ujian_senario = {
    "user_input": "log masuk",
    "expected_output": "log masuk berjaya"
}

# Tentukan agen AI Agentik
ejen = LLMChain(
    llm=DSPyLLM(),
    input_type="text",
    output_type="text"
)

# Tentukan fungsi automasi ujian
def test_automation(test_scenario):
    # Simulasi interaksi pengguna
    user_input = test_scenario["user_input"]
    # Buat keputusan berdasarkan data ujian
    keputusan = agent.run(user_input)
    # Sesuaikan dengan keadaan ujian yang berubah-ubah
    jika keputusan == "log masuk berjaya":
        print("Ujian lulus")
    lain:
        print("Ujian gagal")

# Jalankan fungsi automasi ujian
test_automation(test_scenario)

Dalam contoh ini, kami mentakrifkan senario ujian yang melibatkan simulasi interaksi pengguna, membuat keputusan berdasarkan data ujian dan menyesuaikan diri dengan keadaan ujian yang berubah-ubah. Kami kemudiannya mentakrifkan ejen AI Agentik menggunakan LangChain dan DSPy, dan menggunakannya untuk mengautomasikan senario ujian.

** 5-10 Arahan/Snippet Teratas Paling Digunakan**

Berikut ialah 5-10 arahan/coretan teratas yang paling banyak digunakan untuk LangChain dan DSPy:

langchain.LLMChain(llm=DSPyLLM()): Mencipta ejen AI Agentik menggunakan LangChain dan DSPy.
DSPyLLM(): Memulakan contoh DSPy LLM (Model Bahasa Besar).
LLMChain(input_type="text", output_type="text"): Mencipta ejen AI Agentik dengan input teks dan jenis output.
agent.run(user_input): Menjalankan agen AI Agentik dengan input pengguna.
test_scenario = {"user_input": "login", "expected_output": "login successful"}: Mentakrifkan senario ujian dengan input pengguna dan output yang dijangkakan.
langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()): Mencipta ejen AI Agentik menggunakan LangChain dan DSPy.
DSPyLLM().predict(user_input): Meramalkan output DSPy LLM dengan input pengguna.
LLMChain(input_type="text", output_type="text").run(user_input): Menjalankan agen AI Agentik dengan jenis input dan output teks.
test_automation(test_scenario): Menjalankan fungsi automasi ujian dengan senario ujian.
langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()).run(user_input): Menjalankan agen AI Agentik dengan input pengguna.

Visualisasi

Berikut ialah visualisasi ejen AI Agentik menggunakan Chart.js:

{
  "type": "bar",
  "data": {
    "labels": ["Input Pengguna", "Keputusan", "Penyesuaian"],
    "set data": [
      {
        "label": "Agen AI Agentik",
        "data": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "BorderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "pilihan": {
    "tajuk": {
      "paparan": benar,
      "text": "Agen AI Agentik"
    },
    "skala": {
      "yAxes": [
        {
          "kutu": {
            "beginAtZero": benar
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Visualisasi ini menunjukkan prestasi ejen AI Agentik dalam mensimulasikan interaksi pengguna, membuat keputusan berdasarkan data ujian dan menyesuaikan diri dengan keadaan ujian yang berubah-ubah.

Kesimpulan

Dalam artikel ini, kami meneroka persimpangan AI Agentik, Alat Orkestrasi dan Kejuruteraan Perisian untuk mengautomasikan senario ujian kompleks menggunakan LangChain dan DSPy. Kami melaksanakan contoh mudah AI Agentik dalam automasi ujian deterministik dan menyediakan pelbagai arahan/coretan untuk LangChain dan DSPy. Kami juga menggambarkan prestasi ejen AI Agentik menggunakan Chart.js. Dengan memanfaatkan Agentic AI dan Alat Orkestrasi, pembangun boleh membina rangka kerja automasi ujian yang canggih yang mensimulasikan interaksi pengguna, membuat keputusan berdasarkan data ujian dan menyesuaikan diri dengan keadaan ujian yang berubah-ubah.

Melaksanakan AI Agentik dalam Automasi Ujian Deterministik dengan LangChain dan DSPy

Have Questions?