Implementearje Agentic AI yn deterministyske testautomatisearring mei LangChain en DSPy

Yntroduksje

De tanimmende kompleksiteit fan softwaresystemen hat testautomatisearring in krúsjaal aspekt makke fan softwareûntwikkeling. Tradysjonele testautomatisaasjekaders fertrouwe op skripte oanpak, dy't bros en lestich te ûnderhâlden kinne wêze. Yn 'e ôfrûne jierren hat de opkomst fan Agentic AI en Orchestration Tools nije mooglikheden iepene foar it automatisearjen fan komplekse testsenario's. Yn dit artikel sille wy de krusing fan Agentic AI, Orchestration Tools, en Software Engineering ûndersykje om komplekse testsenario's te automatisearjen mei LangChain en DSPy.

Wat is Agentic AI?

Agentyske AI ferwiist nei in soarte fan keunstmjittige yntelliginsje dat is ûntworpen om aksjes te nimmen út namme fan in brûker of systeem. Agentyske AI-systemen binne yn steat om besluten te nimmen, te learen fan ûnderfining en oanpasse oan nije situaasjes. Yn 'e kontekst fan testautomatisearring kin Agentic AI brûkt wurde om komplekse testsenario's te automatisearjen troch brûkersynteraksjes te simulearjen, besluten te nimmen basearre op testgegevens en oanpasse oan feroarjende testbetingsten.

Wat is LangChain?

LangChain is in iepen boarne Orchestration Tool dat ûntwikkelders mooglik makket komplekse AI-systemen te bouwen mei in ferskaat oan programmeartalen, ynklusyf Python, Rust en Go. LangChain biedt in fleksibele en modulêre arsjitektuer dy't ûntwikkelders mooglik makket ferskate AI-komponinten te yntegrearjen, lykas natuerlike taalferwurking (NLP) en kompjûterfisy, om ferfine AI-systemen te bouwen.

Wat is DSPy?

DSPy is in Python-bibleteek dy't in set ark leveret foar it bouwen en ynsetten fan AI-systemen. DSPy is ûntworpen om naadloos te wurkjen mei LangChain en biedt in ferskaat oan funksjes, ynklusyf gegevensferwurking, masine learen, en djip learen.

Implementearje Agentic AI yn deterministyske testautomatisearring

Om Agentic AI te ymplementearjen yn deterministyske testautomatisearring, kinne wy ​​LangChain en DSPy brûke om in testautomatisearringskader te bouwen dat ynteraksjes mei brûkers simulearret, besluten makket op basis fan testgegevens en past oan feroarjende testbetingsten.

Hjir is in ienfâldich foarbyld fan hoe't wy LangChain en DSPy kinne brûke om in testsenario te automatisearjen: `` Python ymportearje langchain fan langchain.chains ymportearje LLMChain út langchain.llms ymportearje DSPyLLM

test_scenario = { "user_input": "oanmelde", "expected_output": "oanmelde slagge" }

Definiearje de Agentic AI-agent

agent = LLMChain( llm=DSPyLLM(), input_type="tekst", output_type="tekst" )

Definiearje de testautomatisaasjefunksje

def test_automation(test_scenario): # Simulearje brûkersynteraksje user_input = test_senario["brûker_input"] # Meitsje beslút basearre op testgegevens beslút = agent.run(user_input) # Oanpasse oan feroarjende testbetingsten as beslút == "oanmelding slagge": print ("Test slagge") oars: print ("Test mislearre")

Run de testautomatisearringsfunksje

test_automation(test_scenario)

Yn dit foarbyld definiearje wy in testsenario dat omfettet it simulearjen fan in brûkersynteraksje, it meitsjen fan in beslút basearre op testgegevens en oanpasse oan feroarjende testbetingsten. Wy definiearje dan in Agentic AI-agint mei LangChain en DSPy, en brûke it om it testsenario te automatisearjen.

** Top 5-10 meast brûkte kommando's / snippets **

Hjir binne de top 5-10 meast brûkte kommando's / snippets foar LangChain en DSPy:

1. `langchain.LLMCain(llm=DSPyLLM())`: Meitsje in Agentic AI-agint mei LangChain en DSPy.
2. `DSPyLLM()`: Inisjalisearret in DSPy LLM-eksimplaar (Large Language Model).
3. `LLMCain (input_type = "tekst", output_type = "tekst")`: Makket in Agentic AI agent mei tekst ynfier en útfier typen.
4. `agent.run(user_input)`: Rint de Agentic AI-agint út mei brûkersynput.
5. `test_scenario = {"user_input": "oanmelde", "expected_output": "oanmelde slagge"}`: Beskiedt in testsenario mei brûkersynput en ferwachte útfier.
6. `langchain.chains.LLMCain(llm=DSPyLLM())`: Meitsje in Agentic AI-agint mei LangChain en DSPy.
7. `DSPyLLM().predict(user_input)`: Foarseit de útfier fan de DSPy LLM mei brûkersynput.
8. `LLMCain (input_type = "tekst", output_type = "tekst"). run (brûker_input)`: Rint de Agentic AI agint mei tekst ynfier en útfier typen.
9. `test_automation (test_scenario)`: Rint de test automatisearring funksje mei in test senario.
10. `langchain.chains.LLMCain(llm=DSPyLLM()).run(user_input)`: Rint de Agentic AI-agint mei brûkersynput.

**Visualisaasje**

Hjir is in fisualisaasje fan 'e Agentic AI-agint mei Chart.js:
```json
{
  "type": "balke",
  "data": {
    "labels": ["Brûkerynfier", "Beslút", "oanpassing"],
    "datasets": [
      {
        "label": "Agentic AI Agent",
        "data": [10, 20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "opsjes": {
    "titel": {
      "display": wier,
      "text": "Agentic AI Agent"
    },
    "skalen": {
      "yAxes": [
        {
          "tikke": {
            "beginAtZero": wier
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Dizze fisualisaasje toant de prestaasjes fan 'e Agentic AI-agent by it simulearjen fan brûkersynteraksjes, it meitsjen fan besluten basearre op testgegevens en it oanpassen oan feroarjende testbetingsten.

Konklúzje

Yn dit artikel ûndersochten wy de krusing fan Agentic AI, Orchestration Tools, en Software Engineering om komplekse testsenario's te automatisearjen mei LangChain en DSPy. Wy ymplementearre in ienfâldich foarbyld fan Agentic AI yn deterministyske test automatisearring en levere in oanbod fan kommando's / snippets foar LangChain en DSPy. Wy hawwe ek de prestaasjes fan 'e Agentic AI-agent visualisearre mei Chart.js. Troch Agentic AI en Orchestration Tools te brûken, kinne ûntwikkelders ferfine testautomatisaasjekaders bouwe dy't brûkersynteraksjes simulearje, besluten nimme op basis fan testgegevens en oanpasse oan feroarjende testbetingsten.