Introducere în Hugging Face smolagents

Agenți AI cu Hugging Face smolagents

Adel Nehme

VP of AI Curriculum, DataCamp

Definiția agentului AI

De la chatboturi la agenți

Chatboturi:

Răspund în limbaj natural
Pasive și reactive

Agenți:

Pot efectua acțiuni (căutare web, citire fișiere, analiză date etc.)
Raționează activ spre un obiectiv

Agenții urmează un ciclu:

Exemplu: Cercetarea prețurilor concurenților

Totul dintr-un singur prompt!

Ce este smolagents?

Framework Python ușor
Dezvoltat de Hugging Face

Acceptă două tipuri de agenți:

ToolCallingAgent: Utilizează apeluri de funcții structurate
CodeAgent: Scrie și execută cod Python

Cum funcționează apelul de funcții

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"}

Cum funcționează agenții de cod

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'])

Fluxul agentului de cod

Cercetările arată o rată de succes cu ~20% mai mare față de metodele de apel de funcții.

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

Să exersăm!

Agenți AI cu Hugging Face smolagents