Làm việc với agent nhiều bước

AI Agents với Hugging Face smolagents

Adel Nehme

VP of AI Curriculum, DataCamp

Ví dụ: Trợ lý du lịch

Khoảng lập kế hoạch: giúp agent suy nghĩ lại

agent = CodeAgent(
    tools=[document_search_tool],
    model=model,
    planning_interval=3,
    max_steps=12
)

planning_interval=3: Agent tạm dừng sau mỗi 3 bước.

Chạy agent với khoảng lập kế hoạch

"Lên kế hoạch kỳ nghỉ gia đình 2 tuần ở châu Âu với di tích lịch sử cho người lớn và hoạt động vui cho trẻ, ngân sách dưới $5000."

[Step 1] Search "Paris hotels" -> Found luxury hotels (~$4000 total)

[Step 2] Search "Paris attractions for families" -> Found Eiffel Tower, Louvre, theme park tickets

[Step 3] Pause and rethink (planning interval) Hotels are too expensive -> budget blown. I should look for cheaper options + kid-friendly activities.

[Step 4] Search "affordable family hotels in Europe" -> Found mid-range options in multiple cities

Callback: móc vào quy trình của agent

Hàm callback cơ bản

def callback_function(agent_step, agent):
    # Do something with the agent step or the agent itself
    pass

agent_step: chi tiết về bước (kế hoạch, số bước, v.v.)
agent: đối tượng agent đầy đủ (trạng thái + phương thức)

Callback ở bước lập kế hoạch

def planning_callback(agent_step, agent):
    print("AGENT PLANNING")
    print("=" * 50)
    print(agent_step.plan[:300])
    if len(agent_step.plan) > 300:
        print("\n... (plan truncated)")
    print("=" * 50)

AGENT PLANNING
==================================================
Search affordable hotels + kid activities
Then create balanced itinerary...
... (plan truncated)
==================================================

Callback ở bước hành động

def action_callback(agent_step, agent):
    step_num = agent_step.step_number
    print(f"Step {step_num}: Taking action")

    if agent_step.is_final_answer:
        total_tokens = agent_step.token_usage.total_tokens
        print(f"Total tokens used: {total_tokens}")

Step 2: Taking action!
Step 3: Taking action!
Step 4: Taking action!
Total tokens used: 4,218

Thêm callback vào agent

from smolagents import ActionStep, PlanningStep

agent = CodeAgent(
    tools=[document_search_tool],
    model=model,
    step_callbacks={PlanningStep: planning_callback, ActionStep: action_callback}
)

Bạn có thể làm gì với callback?

Ghi log tìm kiếm để hiểu nhu cầu phổ biến
Thêm điểm kiểm duyệt của con người
Gửi cập nhật tiến độ tới dashboard hoặc ứng dụng
Điều chỉnh hành vi agent giữa chừng theo hiệu năng
Và nhiều hơn...

Ayo berlatih!

AI Agents với Hugging Face smolagents