Créer un Agent avec des Outils Personnalisés

Agents IA avec Hugging Face smolagents

Adel Nehme

VP of AI Curriculum, DataCamp

Avantages des Outils Personnalisés

Fiabilité : Écrire et tester la logique explicitement au lieu de laisser l'agent deviner
Réutilisabilité : Utiliser les outils dans plusieurs projets et agents
Cohérence : Obtenir un comportement prévisible à chaque exécution (idéal pour le débogage)
Accès contrôlé : Exposer uniquement ce que vous souhaitez (fichiers, API, bases de données, etc.)

Scénario : Vous Gérez un Magasin de Détail

Les données d'inventaire sont stockées dans un fichier CSV (taille, couleur, quantité, et prix)
Les agents de code peuvent écrire du code pour lire les CSV
Mais ils n'ont pas accès aux fichiers par défaut
Vous devez encapsuler l'accès aux fichiers dans un outil personnalisé

Anatomie d'un Outil Personnalisé

from smolagents import tool
import pandas as pd

@tool
def check_inventory(product_name: str) -> int:
    """
    Vérifier la quantité disponible d'un produit dans le CSV d'inventaire.

    Args:
        product_name (str): Le nom du produit à rechercher.

    Returns:
        int: La quantité en stock. Retourne 0 si le produit n'est pas trouvé.
    """
    df = pd.read_csv("store_inventory.csv")
    match = df[df["product_name"] == product_name]
    stock_quantity = int(match.iloc[0]["quantity"]) if not match.empty else 0
    return stock_quantity

Bonnes Pratiques pour les Outils Personnalisés

Avons-nous des t-shirts en stock ?

Enregistrer un Outil Personnalisé avec Votre Agent

from smolagents import CodeAgent

agent = CodeAgent(
    tools=[check_inventory], # Ajouter un outil personnalisé
    model=InferenceClientModel(),
    additional_authorized_imports=["pandas"]  # Autoriser un package externe
)

agent.run("Avons-nous des t-shirts larges en stock ?")

Oui, nous avons 8 t-shirts larges en stock.

Outils Personnalisés dans les Projets de Production

Passons à la pratique !

Agents IA avec Hugging Face smolagents