Úvod do multi-agentních systémů

AI Agents with Hugging Face smolagents

Adel Nehme

VP of AI Curriculum, DataCamp

Scénář: Agent kariérního poradce

Požadavek zahrnuje mnoho úkolů:

Aktualizace životopisu
Hledání práce
Příprava na pohovor
Průzkum platů

Každý úkol vyžaduje jiné nástroje a postupy!

Proč používat multi-agentní systémy?

Použijte tým specializovaných agentů
Každý agent se soustředí na jeden úkol nebo oblast
Zabraňuje přetížení a nejasnostem

Specializovaný agent pro životopis

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"
)

Specialista na průzkum firem

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"
)

Vytvořte další specializované agenty pomocí stejného vzoru.

Agent manažer

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]
)

Deleguje úkoly příslušným specialistům na základě jejich popisů.
Koordinuje čtyři specializované agenty pomocí parametru managed_agents.
Těží z modelů se silnými schopnostmi uvažování a koordinace.

Orchestrace multi-agentního systému

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.")

Pojďme procvičovat!

AI Agents with Hugging Face smolagents