एजेंट स्टेप्स ट्रैक करें, एक्शन मॉनिटर करें
आप एक बास्केटबॉल कोच के लिए smolagents असिस्टेंट बना रहे हैं, जिसे ऐसे PDF रिपोर्ट्स का विश्लेषण करने में मदद चाहिए जिनमें प्लेयर स्टैट्स, स्काउटिंग इनसाइट्स, और गेम स्ट्रैटेजीज़ होती हैं.
कोच एजेंट से ऐसे सवाल पूछते हैं: "हमें उनकी सेकंड यूनिट के खिलाफ कौन-सी डिफेंसिव स्ट्रैटेजीज़ चलानी चाहिए?"
लेकिन कोच सिर्फ जवाब नहीं चाहते — वे यह भी देखना चाहते हैं कि एजेंट पर्दे के पीछे क्या कर रहा है.
इस अभ्यास में, आप एक एक्शन callback लिखेंगे जो हर बार तब चलता है जब एजेंट कोई स्टेप लेता है, जैसे कोई टूल कॉल करना या मॉडल का उपयोग करना. यह callback:
- अब तक के स्टेप्स की संख्या दिखाएगा,
- और अगर एजेंट खत्म हो गया है, तो कितने टोकन इस्तेमाल हुए, यह दिखाएगा.
यह कोच (और आपको!) यह मॉनिटर करने में मदद करेगा कि एजेंट कैसे आगे बढ़ रहा है और निष्कर्ष तक पहुँचने में वह कितना काम कर रहा है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Hugging Face smolagents के साथ AI Agents
अभ्यास निर्देश
- फंक्शन सिग्नेचर को
agent_stepपैरामीटर जोड़कर पूरा करें. - जाँचें कि क्या मौजूदा स्टेप ने फाइनल आंसर दिया है, इसके लिए
agent_stepके.is_final_answerएट्रिब्यूट का उपयोग करें. - अगर यह फाइनल आंसर है, तो
total_tokensसे कुल टोकन संख्या लें और उसे प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Define an action callback that accepts the agent step and the agent
def action_callback(____, agent):
step_num = agent_step.step_number
print(f"Step {step_num}: Analyzing basketball data!")
# Check if the agent step includes token usage
if agent_step.____:
total_tokens = agent_step.token_usage.total_tokens
# Print how many tokens were used
print(f"Analysis complete! Total tokens used: {____}")