Struct WorkerDecisionSequenceLearn 

pub struct WorkerDecisionSequenceLearn { /* private fields */ }

Worker Decision 学習モデル（シーケンスベース）

ターゲット: Worker の Decision（アクション選択）を改善 手法: 成功シーケンスを使った学習

学習目的

Worker の Decider（アクション決定LLM）を fine-tuning するためのデータ生成。 成功したアクションシーケンスから「どの順序でアクションを実行すべきか」を学習。

プロンプト形式

• 入力: コンテキスト + 利用可能なアクション一覧
• 出力: 最適なアクションシーケンス

用途

• LoRA fine-tuning 用のデータ生成（Decider向け）
• 成功パターンの抽出と再利用

Implementations

impl WorkerDecisionSequenceLearn

pub fn new() -> WorkerDecisionSequenceLearn

pub fn with_system_prompt( self, prompt: impl Into<String>, ) -> WorkerDecisionSequenceLearn

システムプロンプトを設定

pub fn with_min_actions(self, min: usize) -> WorkerDecisionSequenceLearn

最小アクション数を設定

pub fn with_available_actions( self, actions: Vec<String>, ) -> WorkerDecisionSequenceLearn

利用可能なアクション一覧を設定

pub fn with_system_event( self, event: impl Into<String>, ) -> WorkerDecisionSequenceLearn

システムイベント（フィルタ対象）を追加

Trait Implementations

impl Default for WorkerDecisionSequenceLearn

fn default() -> WorkerDecisionSequenceLearn

Returns the “default value” for a type.

impl LearnModel for WorkerDecisionSequenceLearn

fn name(&self) -> &str

名前

fn objective(&self) -> &str

目的を表す説明

fn evaluate(&self, context: &EpisodeContext) -> Outcome

Records から Success/Failure を判定

fn build_episodes(&self, records: &[Record]) -> Vec<Episode>

Record のストリームから Episode を構築

fn convert(&self, episode: &Episode) -> Result<TrainingData, LearnError>

Episode を TrainingData に変換

fn convert_batch(&self, episodes: &[Episode]) -> Vec<TrainingData>

複数 Episode を一括変換（デフォルト実装）

fn build_episodes_from_actions(&self, actions: &[ActionEvent]) -> Vec<Episode>

便利メソッド: ActionEvent[] から直接変換