LangChain: AgentExecutor の action 解析

背景

LangChain で、OpenAI Tools Agent を使った際に、Agent が Tool をどう使ったかを表示したかった。
その際の備忘録

結論

return_intermediate_steps=True

を設定して、以下のようにして変換したら、あとは Front で 思考の連鎖として表示してやれば OK

intermediate steps を分解

def serialize_intermediate_step(step):
    return {
        "tool": step[0].tool,
        "tool_input": step[0].tool_input,
        "log": step[0].log,
        "message_log": str(step[0].message_log),
        "tool_call_id": step[0].tool_call_id,
        "output": str(step[1]),
    }

利用例

thoughts = str([serialize_intermediate_step(step) for step in response["intermediate_steps"]])

詳細

1. return_intermediate_steps を設定して

   agent_executor = AgentExecutor(
   agent=agent, tools=tools, verbose=True, return_intermediate_steps=True
   )

2. Invoke() したら、以下で取得可能

   response["intermediate_steps"])

ドキュメントは以下参照

あとがき

Agent は便利、だけど思った通り動かすのが一苦労
実際のSampleをもっと見ないと・・