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default	Explicabilidad del Agente: Registro de Origen	Spanish (Beta)

Explicabilidad del Agente: Registro de Origen

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Resumen

Agregar el registro de origen al bucle del agente de React para que las sesiones del agente puedan ser rastreadas y depuradas utilizando la misma infraestructura de explicabilidad que GraphRAG.

Decisiones de Diseño:

• Escribir en urn:graph:retrieval (grafo de explicabilidad genérico)
• Cadena de dependencia lineal por ahora (análisis N → derivado de → análisis N-1)
• Las herramientas son cajas negras opacas (registrar solo la entrada/salida)
• El soporte de DAG se pospone a una iteración futura

Tipos de Entidades

Tanto GraphRAG como Agent utilizan PROV-O como la ontología base con subtipos específicos de TrustGraph:

Tipos de GraphRAG

Entidad	Tipo PROV-O	Tipos TG	Descripción
Pregunta	prov:Activity	tg:Question, tg:GraphRagQuestion	La consulta del usuario
Exploración	prov:Entity	tg:Exploration	Bordes recuperados del grafo de conocimiento
Enfoque	prov:Entity	tg:Focus	Bordes seleccionados con razonamiento
Síntesis	prov:Entity	tg:Synthesis	Respuesta final

Tipos de Agente

Entidad	Tipo PROV-O	Tipos TG	Descripción
Pregunta	prov:Activity	tg:Question, tg:AgentQuestion	La consulta del usuario
Análisis	prov:Entity	tg:Analysis	Cada ciclo de pensar/actuar/observar
Conclusión	prov:Entity	tg:Conclusion	Respuesta final

Tipos de Document RAG

Entidad	Tipo PROV-O	Tipos TG	Descripción
Pregunta	prov:Activity	tg:Question, tg:DocRagQuestion	La consulta del usuario
Exploración	prov:Entity	tg:Exploration	Fragmentos recuperados del almacén de documentos
Síntesis	prov:Entity	tg:Synthesis	Respuesta final

Nota: Document RAG utiliza un subconjunto de los tipos de GraphRAG (no hay un paso de "Enfoque" ya que no hay una fase de selección/razonamiento de bordes).

Subtipos de Pregunta

Todas las entidades de "Pregunta" comparten tg:Question como un tipo base, pero tienen un subtipo específico para identificar el mecanismo de recuperación:

Subtipo	Patrón URI	Mecanismo
tg:GraphRagQuestion	urn:trustgraph:question:{uuid}	RAG de grafo de conocimiento
tg:DocRagQuestion	urn:trustgraph:docrag:{uuid}	RAG de documento/fragmento
tg:AgentQuestion	urn:trustgraph:agent:{uuid}	Agente ReAct

Esto permite consultar todas las preguntas a través de tg:Question mientras se filtra por un mecanismo específico a través del subtipo.

Modelo de Origen

Question (urn:trustgraph:agent:{uuid})
    │
    │  tg:query = "User's question"
    │  prov:startedAtTime = timestamp
    │  rdf:type = prov:Activity, tg:Question
    │
    ↓ prov:wasDerivedFrom
    │
Analysis1 (urn:trustgraph:agent:{uuid}/i1)
    │
    │  tg:thought = "I need to query the knowledge base..."
    │  tg:action = "knowledge-query"
    │  tg:arguments = {"question": "..."}
    │  tg:observation = "Result from tool..."
    │  rdf:type = prov:Entity, tg:Analysis
    │
    ↓ prov:wasDerivedFrom
    │
Analysis2 (urn:trustgraph:agent:{uuid}/i2)
    │  ...
    ↓ prov:wasDerivedFrom
    │
Conclusion (urn:trustgraph:agent:{uuid}/final)
    │
    │  tg:answer = "The final response..."
    │  rdf:type = prov:Entity, tg:Conclusion

Modelo de Origen (Provenance) del Documento RAG

Question (urn:trustgraph:docrag:{uuid})
    │
    │  tg:query = "User's question"
    │  prov:startedAtTime = timestamp
    │  rdf:type = prov:Activity, tg:Question
    │
    ↓ prov:wasGeneratedBy
    │
Exploration (urn:trustgraph:docrag:{uuid}/exploration)
    │
    │  tg:chunkCount = 5
    │  tg:selectedChunk = "chunk-id-1"
    │  tg:selectedChunk = "chunk-id-2"
    │  ...
    │  rdf:type = prov:Entity, tg:Exploration
    │
    ↓ prov:wasDerivedFrom
    │
Synthesis (urn:trustgraph:docrag:{uuid}/synthesis)
    │
    │  tg:content = "The synthesized answer..."
    │  rdf:type = prov:Entity, tg:Synthesis

Cambios Requeridos

1. Cambios en el Esquema

Archivo: trustgraph-base/trustgraph/schema/services/agent.py

Agregar los campos session_id y collection a AgentRequest:

@dataclass
class AgentRequest:
    question: str = ""
    state: str = ""
    group: list[str] | None = None
    history: list[AgentStep] = field(default_factory=list)
    user: str = ""
    collection: str = "default"  # NEW: Collection for provenance traces
    streaming: bool = False
    session_id: str = ""         # NEW: For provenance tracking across iterations

Archivo: trustgraph-base/trustgraph/messaging/translators/agent.py

Actualizar el traductor para manejar session_id y collection tanto en to_pulsar() como en from_pulsar().

2. Agregar un Productor de Explicabilidad al Servicio de Agente

Archivo: trustgraph-flow/trustgraph/agent/react/service.py

Registrar un productor de "explicabilidad" (mismo patrón que GraphRAG):

from ... base import ProducerSpec
from ... schema import Triples

# In __init__:
self.register_specification(
    ProducerSpec(
        name = "explainability",
        schema = Triples,
    )
)

3. Generación de Triples de Proveniencia

Archivo: trustgraph-base/trustgraph/provenance/agent.py

Crear funciones auxiliares (similares a question_triples, exploration_triples, etc. de GraphRAG):

def agent_session_triples(session_uri, query, timestamp):
    """Generate triples for agent Question."""
    return [
        Triple(s=session_uri, p=RDF_TYPE, o=PROV_ACTIVITY),
        Triple(s=session_uri, p=RDF_TYPE, o=TG_QUESTION),
        Triple(s=session_uri, p=TG_QUERY, o=query),
        Triple(s=session_uri, p=PROV_STARTED_AT_TIME, o=timestamp),
    ]

def agent_iteration_triples(iteration_uri, parent_uri, thought, action, arguments, observation):
    """Generate triples for one Analysis step."""
    return [
        Triple(s=iteration_uri, p=RDF_TYPE, o=PROV_ENTITY),
        Triple(s=iteration_uri, p=RDF_TYPE, o=TG_ANALYSIS),
        Triple(s=iteration_uri, p=TG_THOUGHT, o=thought),
        Triple(s=iteration_uri, p=TG_ACTION, o=action),
        Triple(s=iteration_uri, p=TG_ARGUMENTS, o=json.dumps(arguments)),
        Triple(s=iteration_uri, p=TG_OBSERVATION, o=observation),
        Triple(s=iteration_uri, p=PROV_WAS_DERIVED_FROM, o=parent_uri),
    ]

def agent_final_triples(final_uri, parent_uri, answer):
    """Generate triples for Conclusion."""
    return [
        Triple(s=final_uri, p=RDF_TYPE, o=PROV_ENTITY),
        Triple(s=final_uri, p=RDF_TYPE, o=TG_CONCLUSION),
        Triple(s=final_uri, p=TG_ANSWER, o=answer),
        Triple(s=final_uri, p=PROV_WAS_DERIVED_FROM, o=parent_uri),
    ]

4. Definiciones de tipo

Archivo: trustgraph-base/trustgraph/provenance/namespaces.py

Agregar tipos de entidad de explicabilidad y predicados de agente:

# Explainability entity types (used by both GraphRAG and Agent)
TG_QUESTION = TG + "Question"
TG_EXPLORATION = TG + "Exploration"
TG_FOCUS = TG + "Focus"
TG_SYNTHESIS = TG + "Synthesis"
TG_ANALYSIS = TG + "Analysis"
TG_CONCLUSION = TG + "Conclusion"

# Agent predicates
TG_THOUGHT = TG + "thought"
TG_ACTION = TG + "action"
TG_ARGUMENTS = TG + "arguments"
TG_OBSERVATION = TG + "observation"
TG_ANSWER = TG + "answer"

Archivos Modificados

Archivo	Cambio
trustgraph-base/trustgraph/schema/services/agent.py	Agregar session_id y collection a AgentRequest
trustgraph-base/trustgraph/messaging/translators/agent.py	Actualizar el traductor para nuevos campos
trustgraph-base/trustgraph/provenance/namespaces.py	Agregar tipos de entidad, predicados de agente y predicados de Document RAG
trustgraph-base/trustgraph/provenance/triples.py	Agregar tipos de TG a los constructores de triples de GraphRAG, agregar constructores de triples de Document RAG
trustgraph-base/trustgraph/provenance/uris.py	Agregar generadores de URI de Document RAG
trustgraph-base/trustgraph/provenance/__init__.py	Exportar nuevos tipos, predicados y funciones de Document RAG
trustgraph-base/trustgraph/schema/services/retrieval.py	Agregar explain_id y explain_graph a DocumentRagResponse
trustgraph-base/trustgraph/messaging/translators/retrieval.py	Actualizar DocumentRagResponseTranslator para campos de explicabilidad
trustgraph-flow/trustgraph/agent/react/service.py	Agregar lógica de productor y registro de explicabilidad
trustgraph-flow/trustgraph/retrieval/document_rag/document_rag.py	Agregar devolución de llamada de explicabilidad y emitir triples de procedencia
trustgraph-flow/trustgraph/retrieval/document_rag/rag.py	Agregar productor de explicabilidad y conectar la devolución de llamada
trustgraph-cli/trustgraph/cli/show_explain_trace.py	Manejar tipos de traza de agente
trustgraph-cli/trustgraph/cli/list_explain_traces.py	Listar sesiones de agente junto con GraphRAG

Archivos Creados

Archivo	Propósito
trustgraph-base/trustgraph/provenance/agent.py	Generadores de triples específicos del agente

Actualizaciones de la CLI

Detección: Tanto GraphRAG como las Preguntas del Agente tienen el tipo tg:Question. Se distinguen por:

1. Patrón de URI: urn:trustgraph:agent: vs urn:trustgraph:question:
2. Entidades derivadas: tg:Analysis (agente) vs tg:Exploration (GraphRAG)

list_explain_traces.py:

• Muestra la columna Tipo (Agente vs GraphRAG)

show_explain_trace.py:

• Detecta automáticamente el tipo de traza
• La representación del agente muestra: Pregunta → Paso(s) de análisis → Conclusión

Compatibilidad con versiones anteriores

• session_id por defecto es "" - las solicitudes antiguas funcionan, pero no tendrán procedencia
• collection por defecto es "default" - alternativa razonable
• La CLI maneja correctamente ambos tipos de traza

Verificación

# Run an agent query
tg-invoke-agent -q "What is the capital of France?"

# List traces (should show agent sessions with Type column)
tg-list-explain-traces -U trustgraph -C default

# Show agent trace
tg-show-explain-trace "urn:trustgraph:agent:xxx"

Trabajo Futuro (No Incluido en esta Solicitud de Incorporación)

• Dependencias de DAG (cuando el análisis N utiliza resultados de múltiples análisis anteriores)
• Enlace de procedencia específico de la herramienta (KnowledgeQuery → su traza GraphRAG)
• Emisión de procedencia en streaming (emitir a medida que se avanza, no en lote al final)