** Implementering van Agentic AI in Deterministiese toetsoutomatisering met LangChain en DSPy**
Inleiding
Die toenemende kompleksiteit van sagtewarestelsels het toetsoutomatisering 'n deurslaggewende aspek van sagteware-ontwikkeling gemaak. Tradisionele toetsoutomatiseringsraamwerke maak staat op geskrewe benaderings, wat bros en moeilik kan wees om te onderhou. In onlangse jare het die opkoms van Agentic AI en Orchestration Tools nuwe moontlikhede geopen vir die outomatisering van komplekse toetsscenario's. In hierdie artikel sal ons die kruising van Agentic AI, Orchestration Tools en Sagteware-ingenieurswese ondersoek om komplekse toetsscenario's te outomatiseer deur LangChain en DSPy te gebruik.
Wat is Agentiese KI?
Agentiese KI verwys na 'n tipe kunsmatige intelligensie wat ontwerp is om aksies namens 'n gebruiker of stelsel te neem. Agentiese KI-stelsels is in staat om besluite te neem, uit ervaring te leer en by nuwe situasies aan te pas. In die konteks van toetsoutomatisering kan Agentic AI gebruik word om komplekse toetsscenario's te outomatiseer deur gebruikersinteraksies te simuleer, besluite te neem gebaseer op toetsdata en aan te pas by veranderende toetstoestande.
Wat is LangChain?
LangChain is 'n open source Orchestration Tool wat ontwikkelaars in staat stel om komplekse AI-stelsels te bou deur 'n verskeidenheid programmeertale, insluitend Python, Rust en Go, te gebruik. LangChain bied 'n buigsame en modulêre argitektuur wat ontwikkelaars in staat stel om verskillende KI-komponente, soos natuurlike taalverwerking (NLP) en rekenaarvisie, te integreer om gesofistikeerde KI-stelsels te bou.
Wat is DSPy?
DSPy is 'n Python-biblioteek wat 'n stel gereedskap verskaf vir die bou en implementering van AI-stelsels. DSPy is ontwerp om naatloos met LangChain te werk en bied 'n reeks kenmerke, insluitend dataverwerking, masjienleer en diep leer.
Implementering van Agentiese KI in Deterministiese toetsoutomatisering
Om Agentic AI in deterministiese toetsoutomatisering te implementeer, kan ons LangChain en DSPy gebruik om 'n toetsoutomatiseringsraamwerk te bou wat gebruikersinteraksies simuleer, besluite neem op grond van toetsdata en aanpas by veranderende toetstoestande.
Hier is 'n eenvoudige voorbeeld van hoe ons LangChain en DSPy kan gebruik om 'n toetsscenario te outomatiseer:
voer langketting in
van langchain.chains invoer LLMChain
van langchain.llms invoer DSPyLLM
toets_scenario = {
"user_input": "aanmeld",
"expected_output": "aanmelding suksesvol"
}
# Definieer die Agentiese KI-agent
agent = LLMChain(
llm=DSPyLLM(),
input_type="teks",
output_type="teks"
)
# Definieer die toetsoutomatiseringsfunksie
def toets_outomatisering (toets_scenario):
# Simuleer gebruikersinteraksie
gebruiker_invoer = toets_scenario["gebruiker_invoer"]
# Neem besluit op grond van toetsdata
besluit = agent.run(gebruiker_invoer)
# Pas aan by veranderende toetstoestande
as besluit == "aanmelding suksesvol":
print("Toets geslaag")
anders:
print("Toets het misluk")
# Begin die toetsoutomatiseringsfunksie
toets_outomatisering (toets_scenario)
In hierdie voorbeeld definieer ons 'n toetsscenario wat behels die simulering van 'n gebruikerinteraksie, die neem van 'n besluit gebaseer op toetsdata en aanpassing by veranderende toetstoestande. Ons definieer dan 'n Agentic AI-agent deur LangChain en DSPy te gebruik, en gebruik dit om die toetsscenario te outomatiseer.
Top 5-10 mees gebruikte opdragte/brokkies
Hier is die top 5-10 mees gebruikte opdragte/brokkies vir LangChain en DSPy:
langchain.LLMCain(llm=DSPyLLM()): Skep 'n Agentiese KI-agent deur LangChain en DSPy te gebruik.DSPyLLM(): Inisialiseer 'n DSPy LLM (Large Language Model) instansie.LLMCain(input_type="text", output_type="text"): Skep 'n Agentic AI-agent met teksinvoer- en -uitvoertipes.agent.run(user_input): Begin die Agentic AI-agent met gebruikersinvoer.test_scenario = {"user_input": "login", "expected_output": "aanmelding suksesvol"}: Definieer 'n toetsscenario met gebruikerinvoer en verwagte uitset.langchain.chains.LLMCain(llm=DSPyLLM()): Skep 'n Agentiese KI-agent deur LangChain en DSPy te gebruik.DSPyLLM().predict(user_input): Voorspel die uitset van die DSPy LLM met gebruikerinvoer.LLMCain(input_type="text", output_type="text").run(user_input): Laat loop die Agentic AI-agent met teksinvoer en -uitvoertipes.toets_outomatisering(toets_scenario): Begin die toetsoutomatiseringsfunksie met 'n toetsscenario.langchain.chains.LLMCain(llm=DSPyLLM()).run(user_input): Begin die Agentic AI-agent met gebruikersinvoer.
Visualisering
Hier is 'n visualisering van die Agentic AI-agent met behulp van Chart.js:
{
"type": "balk",
"data": {
"labels": ["Gebruikersinvoer", "Besluit", "Aanpassing"],
"datastelle": [
{
"label": "Agentiese KI-agent",
"data": [10, 20, 30],
"agtergrondkleur": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
"borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
"borderWidth": 1
}
]
},
"opsies": {
"titel": {
"vertoon": waar,
"text": "Agentiese KI-agent"
},
"skale": {
"yAxes": [
{
"tikke": {
"beginAtZero": waar
}
}
]
}
}
}
Hierdie visualisering toon die Agentic AI-agent se prestasie in die simulering van gebruikersinteraksies, die neem van besluite gebaseer op toetsdata en die aanpassing by veranderende toetstoestande.
Gevolgtrekking
In hierdie artikel het ons die kruising van Agentic AI, Orchestration Tools en Sagteware-ingenieurswese ondersoek om komplekse toetsscenario's met behulp van LangChain en DSPy te outomatiseer. Ons het 'n eenvoudige voorbeeld van Agentic AI in deterministiese toetsoutomatisering geïmplementeer en 'n reeks opdragte/brokkies vir LangChain en DSPy verskaf. Ons het ook die Agentic KI-agent se prestasie gevisualiseer met behulp van Chart.js. Deur gebruik te maak van Agentic AI en Orchestration Tools, kan ontwikkelaars gesofistikeerde toetsoutomatiseringsraamwerke bou wat gebruikersinteraksies simuleer, besluite neem op grond van toetsdata en aanpas by veranderende toetstoestande.