使用 LangChain 和 DSPy 在確定性測試自動化中實施代理 AI

使用 LangChain 和 DSPy 在確定性測試自動化中實施代理 AI

簡介

軟體系統日益複雜，使得測試自動化成為軟體開發的重要面向。傳統的測試自動化框架依賴腳本化方法，這種方法可能很脆弱且難以維護。近年來，代理人工智慧和編排工具的出現為自動化複雜測試場景開啟了新的可能性。在本文中，我們將探索 Agentic AI、編排工具和軟體工程的交叉點，以使用 LangChain 和 DSPy 自動化複雜的測試場景。

**什麼是代理人工智慧？ **

代理人工智慧是指一種人工智慧，旨在代表使用者或系統採取行動。代理人工智慧系統能夠做出決策、從經驗中學習並適應新情況。在測試自動化的背景下，Agentic AI 可用於透過模擬使用者互動、根據測試資料做出決策並適應不斷變化的測試條件來自動化複雜的測試場景。

**什么是浪链？ **

LangChain 是一款開源編排工具，可讓開發人員使用各種程式語言（包括 Python、Rust 和 Go）建立複雜的 AI 系統。 LangChain提供了靈活的模組化架構，使開發人員能夠整合不同的AI組件，例如自然語言處理（NLP）和電腦視覺，以建立複雜的AI系統。

**什么是 DSPy？ **

DSPy 是一個 Python 函式庫，提供了一組用於建置和部署 AI 系統的工具。 DSPy旨在與LangChain無縫協作，並提供一系列功能，包括資料處理、機器學習和深度學習。

在確定性測試自動化中實施代理人工智慧

為了在確定性測試自動化中實現Agentic AI，我們可以使用LangChain和DSPy建立測試自動化框架，模擬使用者交互，根據測試資料做出決策，並適應不斷變化的測試條件。

以下是一個簡單的例子，展示了我們如何使用 LangChain 和 DSPy 來自動化測試場景：

導入語言
從 langchain.chains 導入 LLMChain
從 langchain.llms 導入 DSPyLLM


测试场景 = {
    "user_input": "登录",
    "expected_output": "登入成功"
}

# 定义Agentic AI代理
代理 = LLMChain(
    llm=DSPyLLM(),
    输入类型=“文本”，
    输出类型=“文本”
）

# 定義測試自動化函數
def test_automation（测试场景）：
    # 模拟用户交互
    用户输入=测试场景[“用户输入”]
    # 根據測試數據做出決定
    決策 = agent.run(user_input)
    # 适应不断变化的测试条件
    如果决策==“登录成功”：
        print("测试通过")
    其他：
        print("测试失败")

# 运行测试自动化功能
測試自動化（測試場景）

在此範例中，我們定義了一個測試場景，其中涉及模擬使用者互動、根據測試資料做出決策以及適應不斷變化的測試條件。然後，我們使用 LangChain 和 DSPy 定義 Agentic AI 代理，並使用它來自動化測試場景。

最常用的 5-10 个命令/片段

以下是 LangChain 和 DSPy 最常使用的 5-10 個指令/片段：

langchain.LLMChain(llm=DSPyLLM())：使用 LangChain 和 DSPy 建立 Agentic AI 代理程式。
DSPyLLM()：初始化 DSPy LLM（大型語言模型）實例。
LLMChain(input_type="text", output_type="text")：建立具有文字輸入和輸出類型的 Agentic AI 代理程式。
agent.run(user_input)：使用使用者輸入執行 Agentic AI 代理程式。
test_scenario = {"user_input": "login", "expected_output": "login success"}：定義一個包含使用者輸入和預期輸出的測試場景。
langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM())：使用 LangChain 和 DSPy 建立 Agentic AI 代理程式。
DSPyLLM().predict(user_input)：根據使用者輸入預測 DSPy LLM 的輸出。
LLMChain(input_type="text", output_type="text").run(user_input)：執行具有文字輸入和輸出類型的 Agentic AI 代理程式。
test_automation(test_scenario)：使用測試場景執行測試自動化功能。
langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()).run(user_input)：使用使用者輸入執行 Agentic AI 代理程式。

可視化

以下是使用 Chart.js 的 Agentic AI 代理程式的視覺化：

{
  “類型”：“酒吧”，
  「數據」：{
    "labels": ["使用者輸入","決策","適應"],
    “數據集”：[
      {
        "label": "Agent AI 代理",
        「數據」：[10,20,30],
        "背景顏色": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        “邊框寬度”：1
      }
    ]
  },
  「選項」：{
    “標題”：{
      “顯示”：真實，
      "text": "Agent AI 代理"
    },
    「尺度」：{
      “y軸”：[
        {
          「蜱」：{
            “beginAtZero”：真
          }
        }
      ]
    }
  }
}

此視覺化顯示了 Agentic AI 代理程式在模擬使用者互動、根據測試資料做出決策以及適應不斷變化的測試條件方面的表現。

結論

在本文中，我們探索了 Agentic AI、編排工具和軟體工程的交叉點，以使用 LangChain 和 DSPy 自動化複雜的測試場景。我們在確定性測試自動化中實現了 Agentic AI 的簡單範例，並為 LangChain 和 DSPy 提供了一系列命令/片段。我們也使用 Chart.js 視覺化了 Agentic AI 代理程式的效能。透過利用 Agentic AI 和編排工具，開發人員可以建立複雜的測試自動化框架來模擬使用者互動、根據測試資料做出決策並適應不斷變化的測試條件。

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