Hugging Face smolagents 简介

使用 Hugging Face smolagents 的 AI Agents

Adel Nehme

VP of AI Curriculum, DataCamp

使用 Hugging Face smolagents 的 AI Agents

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AI 代理定义

使用 Hugging Face smolagents 的 AI Agents

从聊天机器人到代理

聊天机器人：

  • 以自然语言回答
  • 被动、反应式

代理：

  • 可执行操作（网页搜索、读文件、分析数据等）
  • 主动推理以达成目标

代理遵循一个循环：

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示例：竞品定价调研

仅需一个提示词即可完成！

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什么是 smolagents？

  • 轻量级 Python 框架
  • 由 Hugging Face 开发

支持两类代理：

  • ToolCallingAgent：使用结构化函数调用
  • CodeAgent：编写并运行 Python 代码
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函数调用的工作原理

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"}
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代码代理的工作原理

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'])
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代码代理流程

研究表明，其成功率比函数调用方法高约 20%。

1 https://huggingface.co/papers/2402.01030
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让我们练习！

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