Çoklu Ajan Sistemlerine Giriş

Hugging Face smolagents ile AI Agent'ları

Adel Nehme

VP of AI Curriculum, DataCamp

Senaryo: Kariyer Danışmanı Ajan

İstek birçok görevi içerir:

Özgeçmiş güncelleme
İş arama
Mülakat hazırlığı
Maaş araştırması

Her görev farklı araçlar ve iş akışları gerektirir!

Neden Çoklu Ajan Sistemleri Kullanılır?

Uzmanlaşmış ajanlardan oluşan bir ekip kullanın
Her ajan bir görev veya alana odaklanır
Aşırı yüklenme ve karışıklığı önler

Uzmanlaşmış Özgeçmiş Ajanı

resume_agent = CodeAgent(
    tools=[WebSearchTool(), skill_translator, layout_generator],
    model=InferenceClientModel(),
    instructions="Özgeçmişle ilgili her konuda uzmansınız.",
    name="resume_agent",
    description="Kariyer geçişleri için özgeçmiş yazımı ve beceri çevirisinde uzman"
)

Şirket Araştırma Uzmanı

company_agent = CodeAgent(
    tools=[WebSearchTool(), background_compatibility_checker],
    model=InferenceClientModel(),
    instructions="Şirket araştırmalarıyla ilgili her konuda uzmansınız",
    name="company_agent",
    description="İş arayanlar için şirket araştırması, kültür ve işe alım uygulamalarında uzman"
)

Aynı modeli kullanarak ek uzman ajanlar oluşturun.

Yönetici Ajan

career_manager = CodeAgent(
    tools=[],
    model=InferenceClientModel(model_id="deepseek-ai/DeepSeek-R1"), # Akıl yürütme modeli
    instructions="Profesyonellere mükemmel kariyerler inşa etmeleri için danışmanlık yapan bir ajansınız",
    managed_agents=[resume_agent, company_agent, interview_agent, salary_agent]
)

Görevleri açıklamalarına göre uygun uzmanlara devreder.
managed_agents parametresi ile dört uzman ajanı koordine eder.
Güçlü akıl yürütme ve koordinasyon yeteneklerine sahip modellerden faydalanır.

Çoklu Ajan Orkestrasyonu

result = career_manager.run("Pazarlamadan veri bilimine geçmek istiyorum. 
Özgeçmişimi güncellememe, işe alım yapan şirketleri bulmama, mülakatlara hazırlanmama ve maaşları anlamama yardımcı olun.")

Hadi pratik yapalım!

Hugging Face smolagents ile AI Agent'ları