Hugging Face smolagents 入門

Hugging Face smolagents で学ぶ AI エージェント

Adel Nehme

VP of AI Curriculum, DataCamp

AIエージェントの定義

チャットボットからエージェントへ

チャットボット：

自然言語で応答する
受動的・反応的

エージェント：

行動を実行できる（Web検索、ファイル読み取り、データ分析など）
目標に向けて能動的に推論する

エージェントはサイクルに従う：

例：競合他社の価格調査

単一のプロンプトからすべて実行！

smolagentsとは？

軽量なPythonフレームワーク
Hugging Faceが開発

2種類のエージェントをサポート：

ToolCallingAgent：構造化された関数呼び出しを使用
CodeAgent：Pythonコードを記述・実行

関数呼び出しの仕組み

Action 1: {"tool": "search_company", "company": "Competitor A"}
Action 2: {"tool": "get_pricing", "company": "Competitor A", "plan": "Basic"}
Action 3: {"tool": "get_pricing", "company": "Competitor A", "plan": "Pro"}
Action 4: {"tool": "search_company", "company": "Competitor B"}
Action 5: {"tool": "get_pricing", "company": "Competitor B", "plan": "Basic"}

コードエージェントの仕組み

competitors = ["Competitor A", "Competitor B", "Competitor C"]
pricing_data = {}

for company in competitors:
    company_info = search_company(company)
    plans = extract_pricing_plans(company_info)
    pricing_data[company] = plans

most_affordable_option = min(pricing_data, 
                      key=lambda x: pricing_data[x]['basic_plan'])

コードエージェントのフロー

関数呼び出し手法と比較して、成功率が約20%高いことが研究で示されています。

¹ https://huggingface.co/papers/2402.01030

では、練習しましょう！

Hugging Face smolagents で学ぶ AI エージェント