Einführung in Multi-Agenten-Systeme

AI-Agents mit Hugging Face smolagents

Adel Nehme

VP of AI Curriculum, DataCamp

Szenario: Karriereberater-Agent

Die Anfrage umfasst viele Aufgaben:

Lebenslauf aktualisieren
Jobsuche
Interviewvorbereitung
Gehaltsrecherche

Jede Aufgabe benötigt andere Tools und Abläufe!

Warum Multi-Agenten-Systeme nutzen?

Nutze ein Team spezialisierter Agenten
Jeder Agent konzentriert sich auf eine Aufgabe oder ein Gebiet
Verhindert Überlastung und Verwirrung

Ein spezialisierter Lebenslauf-Agent

resume_agent = CodeAgent(
    tools=[WebSearchTool(), skill_translator, layout_generator],
    model=InferenceClientModel(),
    instructions="You are an expert in everything related to resumes.",
    name="resume_agent",
    description="Expert in resume writing and skill translation for career transitions"
)

Ein Spezialist für Unternehmensforschung

company_agent = CodeAgent(
    tools=[WebSearchTool(), background_compatibility_checker],
    model=InferenceClientModel(),
    instructions="You are an expert in everything related to company research",
    name="company_agent",
    description="Expert in researching companies, culture, and hiring practices for job seekers"
)

Erstelle zusätzliche spezialisierte Agenten nach dem gleichen Muster.

Der Manager-Agent

career_manager = CodeAgent(
    tools=[],
    model=InferenceClientModel(model_id="deepseek-ai/DeepSeek-R1"), # Reasoning model
    instructions="You are an advisory agent to help professionals build stellar careers",
    managed_agents=[resume_agent, company_agent, interview_agent, salary_agent]
)

Delegiert Aufgaben an die passenden Spezialisten basierend auf deren Beschreibungen.
Koordiniert vier Spezialagenten über den managed_agents Parameter.
Nutzt Modelle mit starken Fähigkeiten in Logik und Koordination.

Multi-Agenten-Orchestrierung

result = career_manager.run("I want to switch from marketing to data science. 
Help me update my resume, find companies hiring, prepare for interviews, and understand salaries.")

Lass uns üben!

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