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exploration/data_analyst.ipynb

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-version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:e264ea36751ebf653b01f256b41f1169ad07aada1838c08cf66c2d7b94d2fc30
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+   "cell_type": "markdown",
+   "id": "71a226b4",
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+   "source": [
+    "# Exploration for Agent Specialized on Data Analysis"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "3f0240ad",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "%pip install numpy pandas tabulate matplotlib seaborn openai smolagents"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "351a48a2",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "True"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 1,
+     "metadata": {},
+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "from dotenv import load_dotenv\n",
+    "\n",
+    "load_dotenv()"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "id": "c1a378bf",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from smolagents import CodeAgent, OpenAIServerModel, Tool\n",
+    "import requests\n",
+    "from urllib.parse import urljoin\n",
+    "import base64\n",
+    "import tempfile\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "class GetAttachmentTool(Tool):\n",
+    "    name = \"get_attachment\"\n",
+    "    description = \"\"\"Retrieves attachment for current task in data url format.\"\"\"\n",
+    "    inputs = {\n",
+    "        \"fmt\": {\n",
+    "            \"type\": \"string\",\n",
+    "            \"description\": \"Retrieves the attachment associated with the agent task in the specified format. Options are: URL, DATA_URL, LOCAL_FILE_PATH, TEXT. URL returns the URL of the file, DATA_URL returns a base64 encoded data URL, LOCAL_FILE_PATH returns a local file path to the downloaded file, and TEXT returns the content of the file as text.\",\n",
+    "            \"nullable\": True,\n",
+    "            \"default\": \"URL\",\n",
+    "        }\n",
+    "    }\n",
+    "    output_type = \"string\"\n",
+    "\n",
+    "    def __init__(\n",
+    "        self,\n",
+    "        agent_evaluation_api: str | None = None,\n",
+    "        task_id: str | None = None,\n",
+    "        **kwargs,\n",
+    "    ):\n",
+    "        self.agent_evaluation_api = (\n",
+    "            agent_evaluation_api\n",
+    "            if agent_evaluation_api is not None\n",
+    "            else \"https://agents-course-unit4-scoring.hf.space/\"\n",
+    "        )\n",
+    "        self.task_id = task_id\n",
+    "        super().__init__(**kwargs)\n",
+    "\n",
+    "    def attachment_for(self, task_id: str | None):\n",
+    "        self.task_id = task_id\n",
+    "\n",
+    "    def forward(self, fmt: str = \"URL\") -> str:\n",
+    "        fmt = fmt.upper()\n",
+    "        assert fmt in [\"URL\", \"DATA_URL\", \"LOCAL_FILE_PATH\", \"TEXT\"]\n",
+    "\n",
+    "        if not self.task_id:\n",
+    "            return \"\"\n",
+    "\n",
+    "        file_url = urljoin(self.agent_evaluation_api, f\"files/{self.task_id}\")\n",
+    "        if fmt == \"URL\":\n",
+    "            return file_url\n",
+    "\n",
+    "        response = requests.get(\n",
+    "            file_url,\n",
+    "            headers={\n",
+    "                \"Content-Type\": \"application/json\",\n",
+    "                \"Accept\": \"application/json\",\n",
+    "            },\n",
+    "        )\n",
+    "        response.raise_for_status()\n",
+    "        mime = response.headers.get(\"content-type\", \"text/plain\")\n",
+    "        if fmt == \"TEXT\":\n",
+    "            if mime.startswith(\"text/\"):\n",
+    "                return response.text\n",
+    "            else:\n",
+    "                raise ValueError(\n",
+    "                    f\"Content of file type {mime} cannot be retrieved as TEXT.\"\n",
+    "                )\n",
+    "        elif fmt == \"DATA_URL\":\n",
+    "            return f\"data:{mime};base64,{base64.b64encode(response.content).decode('utf-8')}\"\n",
+    "        elif fmt == \"LOCAL_FILE_PATH\":\n",
+    "            with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False) as tmp_file:\n",
+    "                tmp_file.write(response.content)\n",
+    "                return tmp_file.name\n",
+    "        else:\n",
+    "            raise ValueError(\n",
+    "                f\"Unsupported format: {fmt}. Supported formats are URL, DATA_URL, LOCAL_FILE_PATH, and TEXT.\"\n",
+    "            )\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "from smolagents import AgentLogger\n",
+    "from rich.console import Console\n",
+    "\n",
+    "model = OpenAIServerModel(model_id=\"gpt-4.1\")\n",
+    "console = Console(record=True)\n",
+    "logger = AgentLogger(level=2, console=console)\n",
+    "steps = []\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def capture_step_log(agent) -> None:\n",
+    "    steps.append(console.export_text(clear=True))\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "agent = CodeAgent(\n",
+    "    name=\"data_analyst\",\n",
+    "    description=\"Data analyst with advanced skills in statistic, handling tabular data and related Python packages.\",\n",
+    "    tools=[\n",
+    "        GetAttachmentTool(task_id=\"7bd855d8-463d-4ed5-93ca-5fe35145f733\"),\n",
+    "    ],\n",
+    "    additional_authorized_imports=[\n",
+    "        \"numpy\",\n",
+    "        \"pandas\",\n",
+    "        \"tabulate\",\n",
+    "        \"matplotlib\",\n",
+    "        \"seaborn\",\n",
+    "    ],\n",
+    "    model=model,\n",
+    "    logger=logger,\n",
+    "    step_callbacks=[capture_step_log],\n",
+    ")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 35,
+   "id": "6f433def",
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+   "outputs": [
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<pre style=\"white-space:pre;overflow-x:auto;line-height:normal;font-family:Menlo,'DejaVu Sans Mono',consolas,'Courier New',monospace\"><span style=\"color: #d4b702; text-decoration-color: #d4b702\">╭──────────────────────────────────────────── </span><span style=\"color: #d4b702; text-decoration-color: #d4b702; font-weight: bold\">New run - data_analyst</span><span style=\"color: #d4b702; text-decoration-color: #d4b702\"> ─────────────────────────────────────────────╮</span>\n",
+       "<span style=\"color: #d4b702; text-decoration-color: #d4b702\">│</span>                                                                                                                 <span style=\"color: #d4b702; text-decoration-color: #d4b702\">│</span>\n",
+       "<span style=\"color: #d4b702; text-decoration-color: #d4b702\">│</span> <span style=\"font-weight: bold\">The attached Excel file contains the sales of menu items for a local fast-food chain. What were the total sales</span> <span style=\"color: #d4b702; text-decoration-color: #d4b702\">│</span>\n",
+       "<span style=\"color: #d4b702; text-decoration-color: #d4b702\">│</span> <span style=\"font-weight: bold\">that the chain made from food (not including drinks)? Express your answer in USD with two decimal places.</span>       <span style=\"color: #d4b702; text-decoration-color: #d4b702\">│</span>\n",
+       "<span style=\"color: #d4b702; text-decoration-color: #d4b702\">│</span>                                                                                                                 <span style=\"color: #d4b702; text-decoration-color: #d4b702\">│</span>\n",
+       "<span style=\"color: #d4b702; text-decoration-color: #d4b702\">╰─ OpenAIServerModel - gpt-4.1 ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯</span>\n",
+       "</pre>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "\u001b[38;2;212;183;2m╭─\u001b[0m\u001b[38;2;212;183;2m───────────────────────────────────────────\u001b[0m\u001b[38;2;212;183;2m \u001b[0m\u001b[1;38;2;212;183;2mNew run - data_analyst\u001b[0m\u001b[38;2;212;183;2m \u001b[0m\u001b[38;2;212;183;2m────────────────────────────────────────────\u001b[0m\u001b[38;2;212;183;2m─╮\u001b[0m\n",
+       "\u001b[38;2;212;183;2m│\u001b[0m                                                                                                                 \u001b[38;2;212;183;2m│\u001b[0m\n",
+       "\u001b[38;2;212;183;2m│\u001b[0m \u001b[1mThe attached Excel file contains the sales of menu items for a local fast-food chain. What were the total sales\u001b[0m \u001b[38;2;212;183;2m│\u001b[0m\n",
+       "\u001b[38;2;212;183;2m│\u001b[0m \u001b[1mthat the chain made from food (not including drinks)? Express your answer in USD with two decimal places.\u001b[0m       \u001b[38;2;212;183;2m│\u001b[0m\n",
+       "\u001b[38;2;212;183;2m│\u001b[0m                                                                                                                 \u001b[38;2;212;183;2m│\u001b[0m\n",
+       "\u001b[38;2;212;183;2m╰─\u001b[0m\u001b[38;2;212;183;2m OpenAIServerModel - gpt-4.1 \u001b[0m\u001b[38;2;212;183;2m──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\u001b[0m\u001b[38;2;212;183;2m─╯\u001b[0m\n"
+      ]
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+     "metadata": {},
+     "output_type": "display_data"
+    },
+    {
+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<pre style=\"white-space:pre;overflow-x:auto;line-height:normal;font-family:Menlo,'DejaVu Sans Mono',consolas,'Courier New',monospace\"><span style=\"color: #d4b702; text-decoration-color: #d4b702\">━━━━━���━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ </span><span style=\"font-weight: bold\">Step </span><span style=\"color: #008080; text-decoration-color: #008080; font-weight: bold\">1</span><span style=\"color: #d4b702; text-decoration-color: #d4b702\"> ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━</span>\n",
+       "</pre>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "\u001b[38;2;212;183;2m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ \u001b[0m\u001b[1mStep \u001b[0m\u001b[1;36m1\u001b[0m\u001b[38;2;212;183;2m ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
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+    },
+    {
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+      "text/html": [
+       "<pre style=\"white-space:pre;overflow-x:auto;line-height:normal;font-family:Menlo,'DejaVu Sans Mono',consolas,'Courier New',monospace\"><span style=\"font-weight: bold; font-style: italic\">Output message of the LLM:</span> <span style=\"color: #d4b702; text-decoration-color: #d4b702\">────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────</span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">Thought: I need to first retrieve and review the contents of the attached Excel file to understand its structure. </span><span style=\"background-color: #0d1117\"> </span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">Then, I will determine which rows or columns represent food items (and not drinks), sum the sales for only those, </span><span style=\"background-color: #0d1117\"> </span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">and finally express the total in USD with two decimal places.</span><span style=\"background-color: #0d1117\">                                                      </span>\n",
+       "<span style=\"background-color: #0d1117\">                                                                                                                   </span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">Code:</span><span style=\"background-color: #0d1117\">                                                                                                              </span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">```py</span><span style=\"background-color: #0d1117\">                                                                                                              </span>\n",
+       "<span style=\"color: #79c0ff; text-decoration-color: #79c0ff; background-color: #0d1117; font-weight: bold\"># Get the content of the Excel file as text to inspect its contents first</span><span style=\"background-color: #0d1117\">                                          </span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">content = get_attachment(fmt=\"TEXT\")</span><span style=\"background-color: #0d1117\">                                                                               </span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">print(content[:1500])  # Print the first 1500 characters to get a sense of the structure</span><span style=\"background-color: #0d1117\">                           </span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">```&lt;end_code&gt;</span><span style=\"background-color: #0d1117\">                                                                                                      </span>\n",
+       "</pre>\n"
+      ],
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+       "  <span style=\"color: #f8f8f2; text-decoration-color: #f8f8f2; background-color: #272822\">content </span><span style=\"color: #ff4689; text-decoration-color: #ff4689; background-color: #272822\">=</span><span style=\"color: #f8f8f2; text-decoration-color: #f8f8f2; background-color: #272822\"> get_attachment(fmt</span><span style=\"color: #ff4689; text-decoration-color: #ff4689; background-color: #272822\">=</span><span style=\"color: #e6db74; text-decoration-color: #e6db74; background-color: #272822\">\"TEXT\"</span><span style=\"color: #f8f8f2; text-decoration-color: #f8f8f2; background-color: #272822\">)</span><span style=\"background-color: #272822\">                                                                           </span>  \n",
+       "  <span style=\"color: #f8f8f2; text-decoration-color: #f8f8f2; background-color: #272822\">print(content[:</span><span style=\"color: #ae81ff; text-decoration-color: #ae81ff; background-color: #272822\">1500</span><span style=\"color: #f8f8f2; text-decoration-color: #f8f8f2; background-color: #272822\">])  </span><span style=\"color: #959077; text-decoration-color: #959077; background-color: #272822\"># Print the first 1500 characters to get a sense of the structure</span><span style=\"background-color: #272822\">                       </span>  \n",
+       " ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── \n",
+       "</pre>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       " ─ \u001b[1mExecuting parsed code:\u001b[0m ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── \n",
+       "  \u001b[38;2;149;144;119;48;2;39;40;34m# Get the content of the Excel file as text to inspect its contents first\u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m                                      \u001b[0m  \n",
+       "  \u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mcontent\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m=\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mget_attachment\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m(\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mfmt\u001b[0m\u001b[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m=\u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m\"\u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34mTEXT\u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m\"\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)\u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m                                                                           \u001b[0m  \n",
+       "  \u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mprint\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m(\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mcontent\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m[\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m:\u001b[0m\u001b[38;2;174;129;255;48;2;39;40;34m1500\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m]\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m  \u001b[0m\u001b[38;2;149;144;119;48;2;39;40;34m# Print the first 1500 characters to get a sense of the structure\u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m                       \u001b[0m  \n",
+       " ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── \n"
+      ]
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+      "text/html": [
+       "<pre style=\"white-space:pre;overflow-x:auto;line-height:normal;font-family:Menlo,'DejaVu Sans Mono',consolas,'Courier New',monospace\"><span style=\"color: #800000; text-decoration-color: #800000; font-weight: bold\">Code execution failed at line </span><span style=\"color: #008000; text-decoration-color: #008000\">'content = get_attachment(fmt=\"TEXT\")'</span><span style=\"color: #800000; text-decoration-color: #800000; font-weight: bold\"> due to: ValueError: Content of file type </span>\n",
+       "<span style=\"color: #800000; text-decoration-color: #800000; font-weight: bold\">application/octet-stream cannot be retrieved as TEXT.</span>\n",
+       "</pre>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "\u001b[1;31mCode execution failed at line \u001b[0m\u001b[32m'content = get_attachment\u001b[0m\u001b[32m(\u001b[0m\u001b[32mfmt\u001b[0m\u001b[32m=\u001b[0m\u001b[32m\"TEXT\"\u001b[0m\u001b[32m)\u001b[0m\u001b[32m'\u001b[0m\u001b[1;31m due to: ValueError: Content of file type \u001b[0m\n",
+       "\u001b[1;31mapplication/octet-stream cannot be retrieved as TEXT.\u001b[0m\n"
+      ]
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+       "<pre style=\"white-space:pre;overflow-x:auto;line-height:normal;font-family:Menlo,'DejaVu Sans Mono',consolas,'Courier New',monospace\"><span style=\"color: #7f7f7f; text-decoration-color: #7f7f7f\">[Step 1: Duration 2.79 seconds| Input tokens: 2,094 | Output tokens: 114]</span>\n",
+       "</pre>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "\u001b[2m[Step 1: Duration 2.79 seconds| Input tokens: 2,094 | Output tokens: 114]\u001b[0m\n"
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+       "<pre style=\"white-space:pre;overflow-x:auto;line-height:normal;font-family:Menlo,'DejaVu Sans Mono',consolas,'Courier New',monospace\"><span style=\"color: #d4b702; text-decoration-color: #d4b702\">━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ </span><span style=\"font-weight: bold\">Step </span><span style=\"color: #008080; text-decoration-color: #008080; font-weight: bold\">2</span><span style=\"color: #d4b702; text-decoration-color: #d4b702\"> ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━</span>\n",
+       "</pre>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "\u001b[38;2;212;183;2m━━━━━━━━━━━━━━━━━���━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ \u001b[0m\u001b[1mStep \u001b[0m\u001b[1;36m2\u001b[0m\u001b[38;2;212;183;2m ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m\n"
+      ]
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+       "<pre style=\"white-space:pre;overflow-x:auto;line-height:normal;font-family:Menlo,'DejaVu Sans Mono',consolas,'Courier New',monospace\"><span style=\"font-weight: bold; font-style: italic\">Output message of the LLM:</span> <span style=\"color: #d4b702; text-decoration-color: #d4b702\">────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────</span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">Thought: Since retrieving the attachment as TEXT is not allowed (the file is likely binary), I will get the local </span><span style=\"background-color: #0d1117\"> </span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">file path of the Excel file and use pandas to read it directly. This way I can inspect its structure and identify </span><span style=\"background-color: #0d1117\"> </span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">which rows refer to food versus drinks.</span><span style=\"background-color: #0d1117\">                                                                            </span>\n",
+       "<span style=\"background-color: #0d1117\">                                                                                                                   </span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">Code:</span><span style=\"background-color: #0d1117\">                                                                                                              </span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">```py</span><span style=\"background-color: #0d1117\">                                                                                                              </span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">file_path = get_attachment(fmt=\"LOCAL_FILE_PATH\")</span><span style=\"background-color: #0d1117\">                                                                  </span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">import pandas as pd</span><span style=\"background-color: #0d1117\">                                                                                                </span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">df = pd.read_excel(file_path)</span><span style=\"background-color: #0d1117\">                                                                                      </span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">print(df.head(10))  # Display the first 10 rows to understand the columns and data.</span><span style=\"background-color: #0d1117\">                                </span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">print(df.columns)   # Also print the column names</span><span style=\"background-color: #0d1117\">                                                                  </span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">```&lt;end_code&gt;</span><span style=\"background-color: #0d1117\">                                                                                                      </span>\n",
+       "</pre>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
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+       "3    Algrimand     1958      1971    1982   1989       1998  2009\n",
+       "4      Marztep     2015      2016    2018   2019       2021  2022\n",
+       "5  San Cecelia     2011      2010    2012   2013       2015  2016\n",
+       "6      Pimento     2017      1999    2001   2003       1969  2967\n",
+       "7     Tinseles     1967      1969    1982   1994       2005  2006\n",
+       "8      Rosdale     2007      2009    2021   1989       2005  2011\n",
+       "Index(['Location', 'Burgers', 'Hot Dogs', 'Salads', 'Fries', 'Ice Cream',\n",
+       "       'Soda'],\n",
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+       "      Location  Burgers  Hot Dogs  Salads  Fries  Ice Cream  Soda\n",
+       "0    Pinebrook     1594      1999    2002   2005       1977  1980\n",
+       "1     Wharvton     1983      2008    2014   2015       2017  2018\n",
+       "2      Sagrada     2019      2022    2022   2023       2021  2019\n",
+       "3    Algrimand     1958      1971    1982   1989       1998  2009\n",
+       "4      Marztep     2015      2016    2018   2019       2021  2022\n",
+       "5  San Cecelia     2011      2010    2012   2013       2015  2016\n",
+       "6      Pimento     2017      1999    2001   2003       1969  2967\n",
+       "7     Tinseles     1967      1969    1982   1994       2005  2006\n",
+       "8      Rosdale     2007      2009    2021   1989       2005  2011\n",
+       "Index(['Location', 'Burgers', 'Hot Dogs', 'Salads', 'Fries', 'Ice Cream',\n",
+       "       'Soda'],\n",
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+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">Thought: From the column names, it is clear that 'Burgers', 'Hot Dogs', 'Salads', 'Fries', and 'Ice Cream' are food</span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">items, while 'Soda' is a drink. To calculate total sales from food, I need to sum all values in the food columns </span><span style=\"background-color: #0d1117\">  </span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">across all rows, and express the result in USD with two decimal places.</span><span style=\"background-color: #0d1117\">                                            </span>\n",
+       "<span style=\"background-color: #0d1117\">                                                                                                                   </span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">Code:</span><span style=\"background-color: #0d1117\">                                                                                                              </span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">```py</span><span style=\"background-color: #0d1117\">                                                                                                              </span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">food_columns = ['Burgers', 'Hot Dogs', 'Salads', 'Fries', 'Ice Cream']</span><span style=\"background-color: #0d1117\">                                             </span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">total_food_sales = df[food_columns].sum().sum()</span><span style=\"background-color: #0d1117\">                                                                    </span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">final_answer(f\"${total_food_sales:.2f}\")</span><span style=\"background-color: #0d1117\">                                                                           </span>\n",
+       "<span style=\"color: #e6edf3; text-decoration-color: #e6edf3; background-color: #0d1117\">```&lt;end_code&gt;</span><span style=\"background-color: #0d1117\">                                                                                                      </span>\n",
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+       "\u001b[1;3mOutput message of the LLM:\u001b[0m \u001b[38;2;212;183;2m────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\u001b[0m\n",
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+       "  <span style=\"color: #f8f8f2; text-decoration-color: #f8f8f2; background-color: #272822\">total_food_sales </span><span style=\"color: #ff4689; text-decoration-color: #ff4689; background-color: #272822\">=</span><span style=\"color: #f8f8f2; text-decoration-color: #f8f8f2; background-color: #272822\"> df[food_columns]</span><span style=\"color: #ff4689; text-decoration-color: #ff4689; background-color: #272822\">.</span><span style=\"color: #f8f8f2; text-decoration-color: #f8f8f2; background-color: #272822\">sum()</span><span style=\"color: #ff4689; text-decoration-color: #ff4689; background-color: #272822\">.</span><span style=\"color: #f8f8f2; text-decoration-color: #f8f8f2; background-color: #272822\">sum()</span><span style=\"background-color: #272822\">                                                                </span>  \n",
+       "  <span style=\"color: #f8f8f2; text-decoration-color: #f8f8f2; background-color: #272822\">final_answer(</span><span style=\"color: #e6db74; text-decoration-color: #e6db74; background-color: #272822\">f\"${</span><span style=\"color: #f8f8f2; text-decoration-color: #f8f8f2; background-color: #272822\">total_food_sales</span><span style=\"color: #e6db74; text-decoration-color: #e6db74; background-color: #272822\">:.2f}\"</span><span style=\"color: #f8f8f2; text-decoration-color: #f8f8f2; background-color: #272822\">)</span><span style=\"background-color: #272822\">                                                                       </span>  \n",
+       " ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── \n",
+       "</pre>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       " ─ \u001b[1mExecuting parsed code:\u001b[0m ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── \n",
+       "  \u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mfood_columns\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m=\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m[\u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m'\u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34mBurgers\u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m'\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m,\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m'\u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34mHot Dogs\u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m'\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m,\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m'\u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34mSalads\u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m'\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m,\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m'\u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34mFries\u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m'\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m,\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m'\u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34mIce Cream\u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m'\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m]\u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m                                         \u001b[0m  \n",
+       "  \u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mtotal_food_sales\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m=\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m \u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mdf\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m[\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mfood_columns\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m]\u001b[0m\u001b[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m.\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34msum\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m(\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)\u001b[0m\u001b[38;2;255;70;137;48;2;39;40;34m.\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34msum\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m(\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)\u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m                                                                \u001b[0m  \n",
+       "  \u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mfinal_answer\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m(\u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34mf\u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m\"\u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m$\u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m{\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34mtotal_food_sales\u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m:\u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m.2f\u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m}\u001b[0m\u001b[38;2;230;219;116;48;2;39;40;34m\"\u001b[0m\u001b[38;2;248;248;242;48;2;39;40;34m)\u001b[0m\u001b[48;2;39;40;34m                                                                       \u001b[0m  \n",
+       " ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── \n"
+      ]
+     },
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+    },
+    {
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+      "text/html": [
+       "<pre style=\"white-space:pre;overflow-x:auto;line-height:normal;font-family:Menlo,'DejaVu Sans Mono',consolas,'Courier New',monospace\"><span style=\"color: #d4b702; text-decoration-color: #d4b702; font-weight: bold\">Out - Final answer: $89706.00</span>\n",
+       "</pre>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "\u001b[1;38;2;212;183;2mOut - Final answer: $89706.00\u001b[0m\n"
+      ]
+     },
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+    },
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+     "data": {
+      "text/html": [
+       "<pre style=\"white-space:pre;overflow-x:auto;line-height:normal;font-family:Menlo,'DejaVu Sans Mono',consolas,'Courier New',monospace\"><span style=\"color: #7f7f7f; text-decoration-color: #7f7f7f\">[Step 3: Duration 2.87 seconds| Input tokens: 7,386 | Output tokens: 371]</span>\n",
+       "</pre>\n"
+      ],
+      "text/plain": [
+       "\u001b[2m[Step 3: Duration 2.87 seconds| Input tokens: 7,386 | Output tokens: 371]\u001b[0m\n"
+      ]
+     },
+     "metadata": {},
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+    },
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+       "'$89706.00'"
+      ]
+     },
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+     "output_type": "execute_result"
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "agent.run(\n",
+    "    \"The attached Excel file contains the sales of menu items for a local fast-food chain. What were the total sales that the chain made from food (not including drinks)? Express your answer in USD with two decimal places.\"\n",
+    ")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 38,
+   "id": "9c6e9d09",
+   "metadata": {},
+   "outputs": [
+    {
+     "name": "stdout",
+     "output_type": "stream",
+     "text": [
+      "╭──────────────────────────────────────────── New run - data_analyst ─────────────────────────────────────────────╮\n",
+      "│                                                                                                                 │\n",
+      "│ The attached Excel file contains the sales of menu items for a local fast-food chain. What were the total sales │\n",
+      "│ that the chain made from food (not including drinks)? Express your answer in USD with two decimal places.       │\n",
+      "│                                                                                                                 │\n",
+      "╰─ OpenAIServerModel - gpt-4.1 ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯\n",
+      "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Step 1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\n",
+      "Output message of the LLM: ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
+      "Thought: I need to first retrieve and review the contents of the attached Excel file to understand its structure.  \n",
+      "Then, I will determine which rows or columns represent food items (and not drinks), sum the sales for only those,  \n",
+      "and finally express the total in USD with two decimal places.                                                      \n",
+      "                                                                                                                   \n",
+      "Code:                                                                                                              \n",
+      "```py                                                                                                              \n",
+      "# Get the content of the Excel file as text to inspect its contents first                                          \n",
+      "content = get_attachment(fmt=\"TEXT\")                                                                               \n",
+      "print(content[:1500])  # Print the first 1500 characters to get a sense of the structure                           \n",
+      "```<end_code>                                                                                                      \n",
+      " ─ Executing parsed code: ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── \n",
+      "  # Get the content of the Excel file as text to inspect its contents first                                        \n",
+      "  content = get_attachment(fmt=\"TEXT\")                                                                             \n",
+      "  print(content[:1500])  # Print the first 1500 characters to get a sense of the structure                         \n",
+      " ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── \n",
+      "Code execution failed at line 'content = get_attachment(fmt=\"TEXT\")' due to: ValueError: Content of file type \n",
+      "application/octet-stream cannot be retrieved as TEXT.\n",
+      "\n",
+      "[Step 1: Duration 2.79 seconds| Input tokens: 2,094 | Output tokens: 114]\n",
+      "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Step 2 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\n",
+      "Output message of the LLM: ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
+      "Thought: Since retrieving the attachment as TEXT is not allowed (the file is likely binary), I will get the local  \n",
+      "file path of the Excel file and use pandas to read it directly. This way I can inspect its structure and identify  \n",
+      "which rows refer to food versus drinks.                                                                            \n",
+      "                                                                                                                   \n",
+      "Code:                                                                                                              \n",
+      "```py                                                                                                              \n",
+      "file_path = get_attachment(fmt=\"LOCAL_FILE_PATH\")                                                                  \n",
+      "import pandas as pd                                                                                                \n",
+      "df = pd.read_excel(file_path)                                                                                      \n",
+      "print(df.head(10))  # Display the first 10 rows to understand the columns and data.                                \n",
+      "print(df.columns)   # Also print the column names                                                                  \n",
+      "```<end_code>                                                                                                      \n",
+      " ─ Executing parsed code: ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── \n",
+      "  file_path = get_attachment(fmt=\"LOCAL_FILE_PATH\")                                                                \n",
+      "  import pandas as pd                                                                                              \n",
+      "  df = pd.read_excel(file_path)                                                                                    \n",
+      "  print(df.head(10))  # Display the first 10 rows to understand the columns and data.                              \n",
+      "  print(df.columns)   # Also print the column names                                                                \n",
+      " ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── \n",
+      "Execution logs:\n",
+      "      Location  Burgers  Hot Dogs  Salads  Fries  Ice Cream  Soda\n",
+      "0    Pinebrook     1594      1999    2002   2005       1977  1980\n",
+      "1     Wharvton     1983      2008    2014   2015       2017  2018\n",
+      "2      Sagrada     2019      2022    2022   2023       2021  2019\n",
+      "3    Algrimand     1958      1971    1982   1989       1998  2009\n",
+      "4      Marztep     2015      2016    2018   2019       2021  2022\n",
+      "5  San Cecelia     2011      2010    2012   2013       2015  2016\n",
+      "6      Pimento     2017      1999    2001   2003       1969  2967\n",
+      "7     Tinseles     1967      1969    1982   1994       2005  2006\n",
+      "8      Rosdale     2007      2009    2021   1989       2005  2011\n",
+      "Index(['Location', 'Burgers', 'Hot Dogs', 'Salads', 'Fries', 'Ice Cream',\n",
+      "       'Soda'],\n",
+      "      dtype='object')\n",
+      "\n",
+      "Out: None\n",
+      "\n",
+      "[Step 2: Duration 4.43 seconds| Input tokens: 4,461 | Output tokens: 235]\n",
+      "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Step 3 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\n",
+      "Output message of the LLM: ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────\n",
+      "Thought: From the column names, it is clear that 'Burgers', 'Hot Dogs', 'Salads', 'Fries', and 'Ice Cream' are food\n",
+      "items, while 'Soda' is a drink. To calculate total sales from food, I need to sum all values in the food columns   \n",
+      "across all rows, and express the result in USD with two decimal places.                                            \n",
+      "                                                                                                                   \n",
+      "Code:                                                                                                              \n",
+      "```py                                                                                                              \n",
+      "food_columns = ['Burgers', 'Hot Dogs', 'Salads', 'Fries', 'Ice Cream']                                             \n",
+      "total_food_sales = df[food_columns].sum().sum()                                                                    \n",
+      "final_answer(f\"${total_food_sales:.2f}\")                                                                           \n",
+      "```<end_code>                                                                                                      \n",
+      " ─ Executing parsed code: ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── \n",
+      "  food_columns = ['Burgers', 'Hot Dogs', 'Salads', 'Fries', 'Ice Cream']                                           \n",
+      "  total_food_sales = df[food_columns].sum().sum()                                                                  \n",
+      "  final_answer(f\"${total_food_sales:.2f}\")                                                                         \n",
+      " ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── \n",
+      "Out - Final answer: $89706.00\n",
+      "\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "for s in steps:\n",
+    "    print(s)"
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