Crearea unui agent cu instrumente personalizate

Agenți AI cu Hugging Face smolagents

Adel Nehme

VP of AI Curriculum, DataCamp

Avantajele instrumentelor personalizate

Fiabilitate: Scrieți și testați logica explicit, fără a lăsa agentul să ghicească
Reutilizare: Folosiți instrumente în mai multe proiecte și agenți
Consistență: Obțineți comportament predictibil la fiecare rulare (util pentru depanare)
Acces controlat: Expuneți doar ce doriți (fișiere, API-uri, baze de date etc.)

Scenariu: Gestionați un magazin de retail

Datele de inventar sunt stocate într-un fișier CSV (mărime, culoare, cantitate și preț)
Agenții de cod pot scrie cod pentru a citi fișiere CSV
Dar nu au acces implicit la fișiere
Trebuie să încapsulați accesul la fișiere într-un instrument personalizat

Anatomia unui instrument personalizat

from smolagents import tool
import pandas as pd

@tool
def check_inventory(product_name: str) -> int:
    """
    Check the available quantity of a product in the inventory CSV.

    Args:
        product_name (str): The name of the product to look up.

    Returns:
        int: The quantity in stock. Returns 0 if the product is not found.
    """
    df = pd.read_csv("store_inventory.csv")
    match = df[df["product_name"] == product_name]
    stock_quantity = int(match.iloc[0]["quantity"]) if not match.empty else 0
    return stock_quantity

Bune practici pentru instrumente personalizate

Avem tricouri în stoc?

Înregistrarea unui instrument personalizat în agent

from smolagents import CodeAgent

agent = CodeAgent(
    tools=[check_inventory], # Add custom tool
    model=InferenceClientModel(),
    additional_authorized_imports=["pandas"]  # Allow external package
)

agent.run("Do we have any large t-shirts in stock?")

Yes, we have 8 large t-shirts in stock.

Instrumente personalizate în proiecte de producție

Să exersăm!

Agenți AI cu Hugging Face smolagents