Triển khai AI tác nhân trong Tự động hóa thử nghiệm xác định với LangChain và DSPy
Giới thiệu
Sự phức tạp ngày càng tăng của hệ thống phần mềm đã khiến việc tự động hóa thử nghiệm trở thành một khía cạnh quan trọng trong phát triển phần mềm. Các khung tự động hóa thử nghiệm truyền thống dựa vào các phương pháp tiếp cận theo kịch bản, có thể dễ vỡ và khó bảo trì. Trong những năm gần đây, sự xuất hiện của Agentic AI và Công cụ điều phối đã mở ra những khả năng mới để tự động hóa các kịch bản thử nghiệm phức tạp. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá sự kết hợp giữa Agentic AI, Công cụ điều phối và Kỹ thuật phần mềm để tự động hóa các kịch bản thử nghiệm phức tạp bằng LangChain và DSPy.
Agentic AI là gì?
Agentic AI đề cập đến một loại trí tuệ nhân tạo được thiết kế để thực hiện các hành động thay mặt cho người dùng hoặc hệ thống. Hệ thống AI tác nhân có khả năng đưa ra quyết định, học hỏi kinh nghiệm và thích ứng với các tình huống mới. Trong bối cảnh tự động hóa thử nghiệm, Agentic AI có thể được sử dụng để tự động hóa các kịch bản thử nghiệm phức tạp bằng cách mô phỏng tương tác của người dùng, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thử nghiệm và thích ứng với các điều kiện thử nghiệm thay đổi.
LangChain là gì?
LangChain là một Công cụ điều phối mã nguồn mở cho phép các nhà phát triển xây dựng các hệ thống AI phức tạp bằng nhiều ngôn ngữ lập trình, bao gồm Python, Rust và Go. LangChain cung cấp kiến trúc mô-đun và linh hoạt cho phép các nhà phát triển tích hợp các thành phần AI khác nhau, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính, để xây dựng các hệ thống AI phức tạp.
DSPy là gì?
DSPy là thư viện Python cung cấp bộ công cụ để xây dựng và triển khai hệ thống AI. DSPy được thiết kế để hoạt động liền mạch với LangChain và cung cấp nhiều tính năng, bao gồm xử lý dữ liệu, học máy và học sâu.
Triển khai AI tác nhân trong tự động hóa thử nghiệm xác định
Để triển khai Agentic AI trong tự động hóa thử nghiệm xác định, chúng tôi có thể sử dụng LangChain và DSPy để xây dựng khung tự động hóa thử nghiệm mô phỏng tương tác của người dùng, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thử nghiệm và thích ứng với các điều kiện thử nghiệm thay đổi.
Dưới đây là một ví dụ đơn giản về cách chúng ta có thể sử dụng LangChain và DSPy để tự động hóa kịch bản thử nghiệm:
nhập khẩu chuỗi lang
từ langchain.chains nhập LLMChain
từ langchain.llms nhập DSPyLLM
kịch bản thử nghiệm = {
"user_input": "đăng nhập",
"expected_output": "đăng nhập thành công"
}
# Xác định tác nhân AI Agentic
đại lý = LLMChain(
llm=DSPyLLM(),
input_type="văn bản",
đầu ra_type="văn bản"
)
# Xác định chức năng tự động hóa thử nghiệm
def test_automation(test_scenario):
# Mô phỏng tương tác người dùng
user_input = test_scenario["user_input"]
# Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thử nghiệm
quyết định = Agent.run(user_input)
# Thích ứng với việc thay đổi điều kiện thử nghiệm
nếu quyết định == "đăng nhập thành công":
print("Đã vượt qua bài kiểm tra")
khác:
print("Thử nghiệm thất bại")
# Chạy chức năng tự động hóa thử nghiệm
test_automation(test_scenario)
Trong ví dụ này, chúng tôi xác định một kịch bản thử nghiệm bao gồm việc mô phỏng tương tác của người dùng, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thử nghiệm và thích ứng với các điều kiện thử nghiệm thay đổi. Sau đó, chúng tôi xác định tác nhân AI Agentic bằng LangChain và DSPy, đồng thời sử dụng nó để tự động hóa kịch bản thử nghiệm.
Top 5-10 Lệnh/Đoạn mã được sử dụng nhiều nhất
Dưới đây là 5-10 lệnh/đoạn mã được sử dụng nhiều nhất cho LangChain và DSPy:
langchain.LLMChain(llm=DSPyLLM()): Tạo một tác nhân AI độc quyền bằng cách sử dụng LangChain và DSPy.DSPyLLM(): Khởi tạo một phiên bản DSPy LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn).LLMChain(input_type="text", out_type="text"): Tạo tác nhân AI Agentic với các loại đầu vào và đầu ra văn bản.agent.run(user_input): Chạy tác nhân AI Agentic với thông tin đầu vào của người dùng.test_scenario = {"user_input": "login", "expected_output": "đăng nhập thành công"}: Xác định kịch bản thử nghiệm với đầu vào của người dùng và đầu ra dự kiến.langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()): Tạo một tác nhân AI độc quyền bằng cách sử dụng LangChain và DSPy.DSPyLLM().predict(user_input): Dự đoán đầu ra của DSPy LLM với đầu vào của người dùng.LLMChain(input_type="text", out_type="text").run(user_input): Chạy tác nhân AI Agentic với các loại đầu vào và đầu ra văn bản.test_automation(test_scenario): Chạy chức năng tự động hóa thử nghiệm với một kịch bản thử nghiệm.langchain.chains.LLMChain(llm=DSPyLLM()).run(user_input): Chạy tác nhân AI Agentic với thông tin đầu vào của người dùng.
Trực quan hóa
Dưới đây là hình ảnh trực quan của tác nhân AI Agentic bằng Chart.js:
{
"loại": "thanh",
"dữ liệu": {
"nhãn": ["Đầu vào của người dùng", "Quyết định", "Thích ứng"],
"bộ dữ liệu": [
{
"label": "Tác nhân AI",
"dữ liệu": [10, 20, 30],
"backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
"borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
"Biên giới rộng": 1
}
]
},
"tùy chọn": {
"tiêu đề": {
"hiển thị": đúng,
"text": "Đặc vụ AI"
},
"cân": {
"yAxes": [
{
"tích tắc": {
"bắt đầuAtZero": đúng
}
}
]
}
}
}
Hình ảnh trực quan này cho thấy hiệu suất của tác nhân AI Agentic trong việc mô phỏng tương tác của người dùng, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thử nghiệm và thích ứng với các điều kiện thử nghiệm thay đổi.
Kết luận
Trong bài viết này, chúng tôi đã khám phá sự kết hợp giữa Agentic AI, Công cụ điều phối và Kỹ thuật phần mềm để tự động hóa các kịch bản thử nghiệm phức tạp bằng LangChain và DSPy. Chúng tôi đã triển khai một ví dụ đơn giản về Agentic AI trong tự động hóa thử nghiệm xác định và cung cấp một loạt lệnh/đoạn mã cho LangChain và DSPy. Chúng tôi cũng trực quan hóa hiệu suất của tác nhân AI Agentic bằng Chart.js. Bằng cách tận dụng Agentic AI và Công cụ điều phối, nhà phát triển có thể xây dựng các khung tự động hóa thử nghiệm phức tạp nhằm mô phỏng tương tác của người dùng, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thử nghiệm và thích ứng với các điều kiện thử nghiệm thay đổi.