AI-agents met Hugging Face smolagents
Adel Nehme
VP of AI Curriculum, DataCamp

Om dit te voorkomen, laat smolagents je eindantwoorden valideren!
def check_answer_length(final_answer, agent_memory):
# Controleer of het antwoord voldoende is
if len(final_answer) < 200:
raise Exception("Autorecommendatie is te kort")
return True
final_answer faalt, geef een uitzondering. Anders, return True.car_advisor = CodeAgent(
tools=[WebSearchTool()],
model=InferenceClientModel(),
final_answer_checks=[check_answer_length],
verbosity_level=0
)
check_answer_length validatie uit voor het antwoorden.
validation_prompt = """
Reasoning process: {}
Agent's final answer: {}
Volgt het eindantwoord logisch
uit de redenering en lost het de vraag van de gebruiker op?
Antwoord alleen TRUE of FALSE.
Geen andere tekst.
"""
def check_reasoning_accuracy(final_answer, agent_memory):
evaluator_model = InferenceClientModel()
reasoning_steps = agent_memory.get_succinct_steps()
final_prompt = validation_prompt.format(reasoning_steps, final_answer)
message = ChatMessage(role='user', content=final_prompt)
evaluation = evaluator_model([message])
if evaluation.content == "FALSE":
raise Exception("Het redeneerproces van de agent bevat logische fouten")
else:
return True
car_advisor = CodeAgent(
tools=[WebSearchTool()],
model=InferenceClientModel(),
final_answer_checks=[check_answer_length, check_reasoning_accuracy],
verbosity_level=0
)
Meer kans om fouten te vangen en te corrigeren voordat de gebruiker ze ziet!

AI-agents met Hugging Face smolagents