Smolagents.org

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Smolagents是Hugging Face团队开发的极简AI代理框架,旨在让开发者仅用少量代码就能部署强大的代理。它专注于代码代理,即代理通过编写和执行Python代码片段来执行任务,而非生成JSON或文本块。这种模式利用了大型语言模型(LLMs)生成和理解代码的能力,提供了更好的组合性、灵活性以及丰富的训练数据利用,能高效处理复杂逻辑和对象管理。Smolagents与Hugging Face Hub深度集成,便于工具的分享和加载,促进社区协作。此外,它还支持传统工具调用代理,兼容多种LLMs,包括Hugging Face Hub上的模型以及OpenAI、Anthropic等通过LiteLLM集成的模型。Smolagents的出现,降低了AI代理开发的门槛,使开发者能够更便捷地构建和部署AI驱动的应用程序。

需求人群:

"目标受众是希望快速构建和部署AI驱动应用程序的开发者。Smolagents的极简设计和对多种LLMs的兼容性,使其成为适合不同技术水平开发者快速上手并实现AI功能的理想选择。无论是初学者还是经验丰富的开发者,都能借助Smolagents轻松创建强大的AI代理,以应对各种编程和自动化任务。"

使用场景示例:

创建一个旅行规划代理,通过调用Google Maps API获取旅行时间,并规划一天的巴黎自行车旅行行程。

构建一个文本到SQL的代理,自动生成和测试SQL查询,帮助开发者快速实现数据查询功能。

开发一个信息图表生成器,利用AI生成可视化数据图表,提升数据展示效果。

产品特色:

极简代码库:核心代码约1000行,减少抽象层次,简化开发流程。

用户友好:开发者可快速定义代理、提供工具并立即运行,无需复杂配置。

代码代理:专注于代码代理,通过执行Python代码片段来执行任务,提升效率和准确性。

高效执行:相比标准工具调用方法,代码代理减少约30%的步骤和LLM调用,复杂基准测试表现更佳。

安全执行:支持在沙箱环境(如E2B)中运行代码,确保代码执行安全。

多LLM兼容:轻松集成Hugging Face Hub上的模型,以及OpenAI、Anthropic等其他模型。

使用教程:

1. 安装Smolagents:使用pip命令`pip install smolagents`进行安装。

2. 导入所需类:从Smolagents库中导入CodeAgent、所需工具类和LLM模型类。

3. 定义代理:创建CodeAgent实例,传入所需的工具列表和LLM模型。

4. 编写工具函数:根据任务需求,编写Python代码形式的工具函数,实现具体功能。

5. 运行代理:调用代理的run方法,传入任务描述,代理将自动执行任务并返回结果。

6. 分享工具:将自定义工具函数通过`push_to_hub`方法分享到Hugging Face Hub,供社区使用。

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