Giới thiệu về Hệ đa tác tử

AI Agents với Hugging Face smolagents

Adel Nehme

VP of AI Curriculum, DataCamp

Kịch bản: Tác tử Cố vấn Nghề nghiệp

Yêu cầu gồm nhiều tác vụ:

Cập nhật sơ yếu lý lịch
Tìm việc
Chuẩn bị phỏng vấn
Tìm hiểu mức lương

Mỗi tác vụ cần công cụ và quy trình khác nhau!

Vì sao dùng Hệ đa tác tử?

Dùng một nhóm tác tử chuyên biệt
Mỗi tác tử tập trung vào một nhiệm vụ hoặc lĩnh vực
Tránh quá tải và nhầm lẫn

Tác tử Sơ yếu lý lịch chuyên biệt

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"
)

Chuyên gia nghiên cứu công ty

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"
)

Tạo thêm các tác tử chuyên biệt theo cùng mẫu này.

Tác tử Quản lý

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]
)

Giao việc cho đúng chuyên gia dựa trên mô tả.
Phối hợp bốn tác tử chuyên môn bằng tham số managed_agents.
Tận dụng các mô hình có khả năng suy luận và điều phối mạnh.

Điều phối đa tác tử

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.")

Ayo berlatih!

AI Agents với Hugging Face smolagents