Введение в Hugging Face smolagents

ИИ-агенты с Hugging Face smolagents

Adel Nehme

VP of AI Curriculum, DataCamp

Определение ИИ-агента

От чат-ботов к агентам

Чат-боты:

Отвечают на естественном языке
Пассивны и реактивны

Агенты:

Выполняют действия (веб-поиск, чтение файлов, анализ данных и др.)
Активно рассуждают для достижения цели

Агенты работают по циклу:

Пример: анализ цен конкурентов

Всё по одному запросу!

Что такое smolagents?

Лёгкий фреймворк на Python
Разработан компанией Hugging Face

Поддерживает два типа агентов:

ToolCallingAgent: использует структурированные вызовы функций
CodeAgent: пишет и выполняет код на Python

Как работает вызов функций

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"}

Как работают агенты на основе кода

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'])

Цикл работы агента на основе кода

Исследования показывают примерно на 20% более высокий процент успеха по сравнению с методами вызова функций.

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

Давайте потренируемся!

ИИ-агенты с Hugging Face smolagents