マルチエージェントシステムの概要

Hugging Face smolagents で学ぶ AI エージェント

Adel Nehme

VP of AI Curriculum, DataCamp

シナリオ：キャリアアドバイザーエージェント

このリクエストには複数のタスクが含まれます：

職務経歴書の更新
求人検索
面接の準備
給与の調査

各タスクには異なるツールとワークフローが必要です！

マルチエージェントシステムを使う理由

専門エージェントのチームを活用する
各エージェントは1つのタスクまたはドメインに集中する
過負荷と混乱を防ぐ

専門的な職務経歴書エージェント

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"
)

企業調査スペシャリスト

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"
)

同じパターンを使って追加の専門エージェントを作成します。

マネージャーエージェント

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]
)

各スペシャリストの説明に基づき、適切なエージェントにタスクを委任します。
managed_agents パラメーターを使用して4つの専門エージェントを調整します。
高度な推論・調整能力を持つモデルを活用できます。

マルチエージェントのオーケストレーション

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.")

練習しましょう！

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