在 LangChain 工具执行后如何检索 DataFrame 作为局部变量

Question

我使用 LangChain 和 ReAct 代理来加载 Excel 文件，对其进行转换，并将结果存储在名为

df

的 DataFrame 中。但是，最终的 agent_executor.invoke() 调用仅返回描述发生情况的字典，而不是实际的 DataFrame。

我希望将生成的 DataFrame 作为主脚本中的局部变量进行访问。这是我的代码：

import pandas as pd
from langchain.agents import AgentExecutor, create_react_agent, Tool
from langchain.tools import tool
from langchain_community.tools import ShellTool
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_experimental.utilities import PythonREPL
from langchain import hub

@tool
def load_excel_response(filepath: str):
    """Load an Excel file and return a transformed DataFrame."""
    df = pd.read_excel(filepath, skiprows=2, names=['responses']).reset_index(drop=True)
    df = df.select_dtypes(include=['object'])
    return df # df.to_json()

llm = ChatOpenAI(model='gpt-4o-mini')
python_repl = PythonREPL()
shell_tool = ShellTool()

repl_tool = Tool(
    name="python_repl",
    description="Run Python commands in a REPL environment.",
    func=python_repl.run,
)

tools_list = [load_excel_response, repl_tool, shell_tool]
prompt = hub.pull("hwchase17/react")

shell_agent = create_react_agent(llm=llm, tools=tools_list, prompt=prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=shell_agent, tools=tools_list, verbose=True)

path = 'excel_file.xlsx'
user_prompt = f"Load the Excel file located at {path} and assign the result to a variable named df."

response = agent_executor.invoke({"input": user_prompt})
print("Agent response:", response)

我所看到的情况：

• 代理加载 Excel 文件（由 verbose=True 结果确认）
• agent_executor.invoke() 的最终响应是一个字典，总结了代理的步骤和最终消息，而不是实际的 DataFrame 数据。
• 我想在代理执行后返回

  df

  。

我尝试过的：

• 创建全局

  df

  变量并将代理执行者

  df

  传递给全局
• 返回

  load_excel_response

  中的to_json格式。

无论如何，代理的最终回应仍然只是一个总结。

问题：

代理完成后，如何在我的主 Python 脚本中实际检索 DataFrame 作为本地变量？我需要原始数据，而不仅仅是文本摘要。使用 LangChain 的正确方法是什么，以便我可以在我的脚本中拥有一个完全形成的 DataFrame（或者至少是我可以重构的东西）？

Answer 1

我认为您需要做的是确保获得结构化的 Json 输出。 然后，一旦你得到了它，你就可以将它展平，并使用一些 python 代码将其转换为 python。

期望代理为您提供直接数据帧作为输出可能效果不佳。