Implementácia Agentickej AI v deterministickej automatizácii testov pomocou LangChain a DSPy

Implementácia Agentickej AI v deterministickej automatizácii testov pomocou LangChain a DSPy

Úvod

Rastúca zložitosť softvérových systémov urobila z automatizácie testov kľúčový aspekt vývoja softvéru. Tradičné rámce automatizácie testov sa spoliehajú na skriptované prístupy, ktoré môžu byť krehké a náročné na údržbu. V posledných rokoch sa objavením Agentic AI a Orchestration Tools otvorili nové možnosti automatizácie zložitých testovacích scenárov. V tomto článku preskúmame priesečník Agentic AI, Orchestration Tools a Software Engineering na automatizáciu zložitých testovacích scenárov pomocou LangChain a DSPy.

Čo je Agentická AI?

Agentická AI označuje typ umelej inteligencie, ktorá je navrhnutá tak, aby vykonávala akcie v mene používateľa alebo systému. Agentické systémy AI sú schopné robiť rozhodnutia, učiť sa zo skúseností a prispôsobovať sa novým situáciám. V kontexte automatizácie testovania možno Agentic AI použiť na automatizáciu zložitých testovacích scenárov simuláciou interakcií používateľov, rozhodovaním na základe testovacích údajov a prispôsobovaním sa meniacim sa testovacím podmienkam.

Čo je LangChain?

LangChain je open source nástroj pre organizáciu, ktorý umožňuje vývojárom vytvárať komplexné systémy AI pomocou rôznych programovacích jazykov vrátane Python, Rust a Go. LangChain poskytuje flexibilnú a modulárnu architektúru, ktorá umožňuje vývojárom integrovať rôzne komponenty AI, ako je spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) a počítačové videnie, na vytváranie sofistikovaných systémov AI.

Čo je DSPy?

DSPy je knižnica Pythonu, ktorá poskytuje sadu nástrojov na vytváranie a nasadzovanie systémov AI. DSPy je navrhnutý tak, aby bezproblémovo spolupracoval s LangChain a poskytuje celý rad funkcií vrátane spracovania údajov, strojového učenia a hlbokého učenia.

Implementácia Agentickej AI v deterministickej automatizácii testovania

Na implementáciu Agentic AI v deterministickej automatizácii testov môžeme použiť LangChain a DSPy na vytvorenie rámca automatizácie testov, ktorý simuluje interakcie používateľov, robí rozhodnutia na základe testovacích údajov a prispôsobuje sa meniacim sa testovacím podmienkam.

Tu je jednoduchý príklad toho, ako môžeme použiť LangChain a DSPy na automatizáciu testovacieho scenára:

importovať langchain
z langchain.chains importujte LLMCain
z langchain.llms importujte DSPyLLM


test_scenario = {
    "user_input": "prihlásenie",
    "expected_output": "prihlásenie úspešné"
}

# Definujte agenta Agent AI
agent = LLMChain(
    llm=DSPyLLM(),
    input_type="text",
    output_type="text"
)

# Definujte funkciu automatizácie testov
def test_automation(test_scenario):
    # Simulujte interakciu používateľa
    user_input = testovací_scenár["user_input"]
    # Rozhodnite sa na základe testovacích údajov
    rozhodnutie = agent.run(user_input)
    # Prispôsobte sa meniacim sa testovacím podmienkam
    ak rozhodnutie == "prihlásenie úspešné":
        print("Test prešiel")
    inak:
        print("Test zlyhal")

# Spustite funkciu automatizácie testu
test_automation(test_scenario)

V tomto príklade definujeme testovací scenár, ktorý zahŕňa simuláciu interakcie používateľa, rozhodovanie na základe testovacích údajov a prispôsobenie sa meniacim sa testovacím podmienkam. Potom definujeme agenta Agentic AI pomocou LangChain a DSPy a použijeme ho na automatizáciu testovacieho scenára.

Najlepších 5 až 10 najpoužívanejších príkazov/úryvkov

Tu je 5 až 10 najpoužívanejších príkazov/úryvkov pre LangChain a DSPy:

langchain.LLMCain(llm=DSPyLLM()): Vytvorí agenta Agentic AI pomocou LangChain a DSPy.
DSPyLLM(): Inicializuje inštanciu DSPy LLM (Large Language Model).
LLMCain(input_type="text", output_type="text"): Vytvorí agenta AI s typmi vstupu a výstupu textu.
agent.run(user_input): Spustí agenta AI agenta s užívateľským vstupom.
test_scenario = {"user_input": "login", "expected_output": "prihlásenie úspešné"}: Definuje testovací scenár s užívateľským vstupom a očakávaným výstupom.
langchain.chains.LLMCain(llm=DSPyLLM()): Vytvorí agenta Agentic AI pomocou LangChain a DSPy.
DSPyLLM().predict(user_input): Predpovedá výstup DSPy LLM s užívateľským vstupom.
LLMCain(input_type="text", output_type="text").run(user_input): Spustí agenta Agentic AI s typmi textového vstupu a výstupu.
test_automation(test_scenario): Spustí funkciu automatizácie testu s testovacím scenárom.
langchain.chains.LLMCain(llm=DSPyLLM()).run(user_input): Spustí agenta Agentic AI s užívateľským vstupom.

Vizualizácia

Tu je vizualizácia agenta Agentic AI pomocou Chart.js:

{
  "type": "bar",
  "data": {
    "labels": ["Vstup používateľa", "Rozhodnutie", "Prispôsobenie"],
    "datasets": [
      {
        "label": "Agent AI",
        "údaje": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0,2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "šírka okraja": 1
      }
    ]
  },
  "možnosti": {
    "title": {
      "zobraziť": pravda,
      "text": "Agent AI"
    },
    "váhy": {
      "yAxes": [
        {
          "ticks": {
            "beginAtZero": pravda
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Táto vizualizácia ukazuje výkon agenta Agentic AI pri simulácii interakcií používateľov, rozhodovaní na základe testovacích údajov a prispôsobovaní sa meniacim sa testovacím podmienkam.

Záver

V tomto článku sme preskúmali priesečník Agentic AI, Orchestration Tools a Software Engineering na automatizáciu zložitých testovacích scenárov pomocou LangChain a DSPy. Implementovali sme jednoduchý príklad Agentic AI v deterministickej testovacej automatizácii a poskytli sme celý rad príkazov/úryvkov pre LangChain a DSPy. Tiež sme vizualizovali výkon agenta Agentic AI pomocou Chart.js. Využitím Agentic AI a nástrojov Orchestration Tools môžu vývojári vytvárať sofistikované rámce automatizácie testov, ktoré simulujú interakcie používateľov, rozhodujú sa na základe testovacích údajov a prispôsobujú sa meniacim sa testovacím podmienkam.

Implementácia Agentickej AI v deterministickej automatizácii testov pomocou LangChain a DSPy

Have Questions?