langchain_core.agents.AgentActionMessageLog

class langchain_core.agents.AgentActionMessageLog

基础： AgentAction

表示由代理执行的动作。

这类似于AgentAction，但包括一个由聊天消息组成的消息日志。这对于与ChatModels一起工作很有用，并且用于从代理的角度重建对话历史。

参数 log: str [必需]

记录关于动作的附加信息。这个日志可以用几种方式使用。首先，它可以用来审核导致生成此（工具，工具输入）的具体LLM预测内容。其次，它可以用于未来的迭代 显示LLM早期思考。当（工具，工具输入）不包含LLM预测的完整信息（例如，任何在工具/工具输入之前的思考）时，这很有用。

参数 message_log: Sequence[BaseMessage] [必需]

与log类似，这可以用来传递LLM在解析出（工具，工具输入）之前预测的准确消息的额外信息。这又是有用的，如果（工具，工具输入）不能够完整地还原LLM预测，并且你需要那个LLM预测（用于未来的代理迭代）。与log相比，当基础LLM是ChatModel（因此返回消息而不是字符串）时，这很有用。

参数 tool: str [必需]

要执行的工具名称。

参数 tool_input: Union[str, dict] [必需]

传递给工具的输入。

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

属性 messages: Sequence[BaseMessage]

返回与该操作对应的消息。