langchain.agents.output_parsers.tools.ToolAgentAction

class langchain.agents.output_parsers.tools.ToolAgentAction

基类: AgentActionMessageLog

参数 log: str [必选]

关于操作的日志补充信息。此日志可以用于多种方式。首先，它可以用于审计LLM预测的确切内容，导致（工具，工具输入）。其次，它可以用于未来的迭代中，展示LLM先前的思考。这在（工具，工具输入）不包含LLM预测的全部信息时（例如，在工具/工具输入之前的任何想法）非常有用。

参数 message_log: Sequence[BaseMessage] [必选]

类似与log，这个可以用来传递被LLM预测的特定消息的额外信息，在解析出（工具，工具输入）之前。当（工具，工具输入）不能完全重现LLM预测时，这非常有用，并且你需要那个LLM预测（用于未来的代理迭代）。与log相比，这在底层LLM是一个ChatModel（因此返回消息而不是字符串）时很有用。

参数 tool: str [必选]

要执行的工具的名称。

参数 tool_call_id: str [必选]

此消息响应的工具调用。

参数 tool_input: Union[str, dict] [必选]

传递到工具的输入。

参数 type: Literal['AgentActionMessageLog'] = 'AgentActionMessageLog'

属性 messages: Sequence[BaseMessage]

返回与该动作相应的消息。