Organización de Interacciones con Run Three en Landsmith

Clase 5 de 17 • Curso de Observabilidad de Agentes AI con LangSmith

Resumen

¿Cómo visualizar y organizar mejor las interacciones en una conversación?

Al mantener una conversación larga entre un usuario y un agente, pueden generarse múltiples interacciones, llamadas "runs," que complican el seguimiento y la comprensión de cada cadena de mensajes. Afortunadamente, existe una herramienta eficaz llamada "Run tree" que ayuda a estructurar y visualizar cada paso de forma más clara y organizada.

¿Qué es un Run tree?

Un Run tree es una estructura organizada de las múltiples interacciones generadas durante una conversación entre un usuario y un agente. Cada acción o mensaje se actualiza en tiempo real, permitiendo un seguimiento más claro del flujo de la conversación. Este método ayuda a anidar y concatenar las diferentes acciones realizadas en una conversación, lo que ofrece una visualización más elegante y coherente.

¿Cómo se integra Run tree en el código?

Para implementar un Run tree en el código, se siguen varios pasos:

Inicialización de Run tree: Se importa la clase run_tree desde la biblioteca utilizada, y se inicializa con parámetros esenciales como el nombre del proceso, y los inputs iniciales, usando una librería para identificar cada nodo.
```
from landsmith import run_tree

conversation_trace = None

def RunAgent():
    global conversation_trace
    conversation_trace = run_tree(name="latcy_store_conversation", ...)
```
Creación de nodos: Por cada interacción o acción en el agente, se generan nodos que representan cada paso. Esto se hace con los métodos como createChild para añadir interacciones del usuario o llamadas a funciones como agent_call.
```
def user_interaction():
    conversation_trace.createChild(name="user_interaction", type="chain", ...)
```
Actualizaciones en tiempo real: Se utiliza el método post para crear nuevos nodos y patch para actualizar nodos existentes con resultados de funciones o mensajes de salida.
```
conversation_trace.post(message="Inicio de la conversación")
```

¿Cómo gestionar errores y completar interacciones?

Para manejar errores o completar la interacción cuando el usuario termina la conversación, se utilizan estructuras de manejo de excepciones. Esto asegura que cualquier error relevante se registre adecuadamente en el árbol y finaliza la conversación de manera ordenada.

try:
    # lógica de la interacción
except Exception as e:
    # manejar error en el run tree
    conversation_trace.patch(status="Exception", message=str(e))

¿Qué beneficios se obtienen al usar Run tree?

Claridad y organización: Visualizar cada interacción como parte de un árbol ordenado facilita la comprensión del flujo de la conversación.
Seguimiento en tiempo real: Captura de mensajes y resultados de funciones conforme ocurren.
Facilita la depuración: Identificación de errores y puntos críticos donde puede haber fallas en el flujo de la conversación.

El uso de Run tree no solo mejora la organización, sino que también optimiza la capacidad de los desarrolladores para analizar y mejorar la interacción entre agentes y usuarios. Implementa esta estructura en tus proyectos y observa la diferencia en la claridad y eficiencia del seguimiento de conversaciones.