Implementarea AI agentică în automatizarea testelor deterministe cu LangChain și DSPy

Implementarea AI agentică în automatizarea testelor deterministe cu LangChain și DSPy

Introducere

Complexitatea tot mai mare a sistemelor software a făcut din automatizarea testelor un aspect crucial al dezvoltării software. Cadrele tradiționale de automatizare a testelor se bazează pe abordări scriptate, care pot fi fragile și dificil de întreținut. În ultimii ani, apariția Agentic AI și a instrumentelor de orchestrare a deschis noi posibilități pentru automatizarea scenariilor complexe de testare. În acest articol, vom explora intersecția dintre Agentic AI, Instrumente de orchestrare și Inginerie software pentru a automatiza scenarii complexe de testare folosind LangChain și DSPy.

Ce este Agentic AI?

Agentic AI se referă la un tip de inteligență artificială concepută pentru a întreprinde acțiuni în numele unui utilizator sau al unui sistem. Sistemele AI agentice sunt capabile să ia decizii, să învețe din experiență și să se adapteze la situații noi. În contextul automatizării testelor, Agentic AI poate fi folosit pentru a automatiza scenarii complexe de testare prin simularea interacțiunilor utilizatorilor, luarea deciziilor pe baza datelor de testare și adaptarea la condițiile de testare în schimbare.

Ce este LangChain?

LangChain este un instrument de orchestrare open-source care permite dezvoltatorilor să construiască sisteme AI complexe folosind o varietate de limbaje de programare, inclusiv Python, Rust și Go. LangChain oferă o arhitectură flexibilă și modulară care permite dezvoltatorilor să integreze diferite componente AI, cum ar fi procesarea limbajului natural (NLP) și viziunea computerizată, pentru a construi sisteme AI sofisticate.

Ce este DSPy?

DSPy este o bibliotecă Python care oferă un set de instrumente pentru construirea și implementarea sistemelor AI. DSPy este conceput pentru a funcționa perfect cu LangChain și oferă o gamă largă de funcții, inclusiv procesarea datelor, învățarea automată și învățarea profundă.

Implementarea AI agentică în automatizarea testelor deterministe

Pentru a implementa Agentic AI în automatizarea testelor deterministe, putem folosi LangChain și DSPy pentru a construi un cadru de automatizare a testelor care simulează interacțiunile utilizatorilor, ia decizii pe baza datelor de testare și se adaptează la condițiile de testare în schimbare.

Iată un exemplu simplu despre cum putem folosi LangChain și DSPy pentru a automatiza un scenariu de testare:

import langchain
din langchain.chains import LLMChain
din langchain.llms import DSPyLLM


scenariu_test = {
    "user_input": "autentificare",
    "expected_output": "conectare cu succes"
}

# Definiți agentul Agentic AI
agent = LLMChain(
    llm=DSpyLLM(),
    input_type="text",
    output_type="text"
)

# Definiți funcția de automatizare a testului
def test_automation(test_scenario):
    # Simulați interacțiunea utilizatorului
    user_input = scenariu_test["user_input"]
    # Luați o decizie pe baza datelor de testare
    decizie = agent.run(user_input)
    # Adaptați-vă la condițiile de testare în schimbare
    dacă decizia == „conectare cu succes”:
        print("Test trecut")
    altceva:
        print("Testul eșuat")

# Rulați funcția de automatizare a testului
test_automation(test_scenario)

În acest exemplu, definim un scenariu de testare care implică simularea unei interacțiuni cu utilizatorul, luarea unei decizii pe baza datelor de testare și adaptarea la condițiile de testare în schimbare. Apoi definim un agent Agentic AI folosind LangChain și DSPy și îl folosim pentru a automatiza scenariul de testare.

Top 5-10 cele mai utilizate comenzi/fragmente

Iată primele 5-10 comenzi/fragmente cele mai utilizate pentru LangChain și DSPy:

langchain.LLMCain(llm=DSPyLLM()): creează un agent Agentic AI folosind LangChain și DSPy.
DSPyLLM(): Inițializează o instanță DSPy LLM (Large Language Model).
LLMCain(input_type="text", output_type="text"): creează un agent Agentic AI cu tipuri de introducere și ieșire de text.
agent.run(user_input): rulează agentul Agentic AI cu intrarea utilizatorului.
test_scenario = {"user_input": "login", "expected_output": "conectare reușită"}: Definește un scenariu de testare cu intrarea utilizatorului și rezultatul așteptat.
langchain.chains.LLMCain(llm=DSPyLLM()): creează un agent Agentic AI folosind LangChain și DSPy.
DSPyLLM().predict(user_input): prezice ieșirea DSPy LLM cu intrarea utilizatorului.
LLMCain(input_type="text", output_type="text").run(user_input): rulează agentul Agentic AI cu tipuri de introducere și ieșire de text.
test_automation(test_scenario): rulează funcția de automatizare a testului cu un scenariu de testare.
langchain.chains.LLMCain(llm=DSPyLLM()).run(user_input): rulează agentul Agentic AI cu intrarea utilizatorului.

Vizualizare

Iată o vizualizare a agentului Agentic AI folosind Chart.js:

{
  "tip": "bar",
  „date”: {
    „etichete”: [„Input utilizator”, „Decizie”, „Adaptare”],
    „seturi de date”: [
      {
        "label": "Agent AI agent",
        „date”: [10, 20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        „borderWidth”: 1
      }
    ]
  },
  „opțiuni”: {
    „titlu”: {
      „afișare”: adevărat,
      "text": "Agent AI agent"
    },
    "scale": {
      „yAxes”: [
        {
          „căpușe”: {
            „beginAtZero”: adevărat
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Această vizualizare arată performanța agentului Agentic AI în simularea interacțiunilor utilizatorului, luarea deciziilor pe baza datelor de testare și adaptarea la condițiile de testare în schimbare.

Concluzie

În acest articol, am explorat intersecția dintre Agentic AI, Instrumente de orchestrare și Inginerie software pentru a automatiza scenarii complexe de testare folosind LangChain și DSPy. Am implementat un exemplu simplu de Agentic AI în automatizarea testelor deterministe și am furnizat o serie de comenzi/fragmente pentru LangChain și DSPy. De asemenea, am vizualizat performanța agentului Agentic AI folosind Chart.js. Folosind instrumentele Agentic AI și Orchestration, dezvoltatorii pot construi cadre sofisticate de automatizare a testelor care simulează interacțiunile utilizatorilor, iau decizii pe baza datelor de testare și se pot adapta la condițiile de testare în schimbare.

Implementarea AI agentică în automatizarea testelor deterministe cu LangChain și DSPy

Have Questions?