Introducción a Hugging Face smolagents

Agentes de IA con Hugging Face smolagents

Adel Nehme

VP of AI Curriculum, DataCamp

AI agent definition

De chatbots a agentes

Chatbots:

Responden en lenguaje natural
Pasivos y reactivos

Agentes:

Pueden actuar (buscar en la web, leer archivos, analizar datos, etc.)
Razonan activamente hacia un objetivo

Los agentes siguen un ciclo:

Ejemplo: investigación de precios de la competencia

¡Todo desde un único prompt!

¿Qué es smolagents?

Framework ligero de Python
Desarrollado por Hugging Face

Admite dos tipos de agentes:

ToolCallingAgent: usa llamadas a funciones estructuradas
CodeAgent: escribe y ejecuta código Python

Cómo funcionan las llamadas a funciones

Action 1: {"tool": "search_company", "company": "Competitor A"}
Action 2: {"tool": "get_pricing", "company": "Competitor A", "plan": "Basic"}
Action 3: {"tool": "get_pricing", "company": "Competitor A", "plan": "Pro"}
Action 4: {"tool": "search_company", "company": "Competitor B"}
Action 5: {"tool": "get_pricing", "company": "Competitor B", "plan": "Basic"}

Cómo funcionan los agentes de código

competitors = ["Competitor A", "Competitor B", "Competitor C"]
pricing_data = {}

for company in competitors:
    company_info = search_company(company)
    plans = extract_pricing_plans(company_info)
    pricing_data[company] = plans

most_affordable_option = min(pricing_data, 
                      key=lambda x: pricing_data[x]['basic_plan'])

Flujo del agente de código

La investigación muestra ~20% más tasa de éxito que los métodos de llamadas a funciones.

¹ https://huggingface.co/papers/2402.01030

¡Vamos a practicar!

Agentes de IA con Hugging Face smolagents