Introduction à Hugging Face smolagents

Agents IA avec Hugging Face smolagents

Adel Nehme

VP of AI Curriculum, DataCamp

Définition d'agent IA

Des clavardoirs aux agents

Clavardoirs :

Répondent en langage naturel
Passifs et réactifs

Agents :

Peuvent agir (recherche Web, lecture de fichiers, analyse de données, etc.)
Raisonnent activement vers un objectif

Cycle d'un agent :

Exemple : recherche de prix chez les concurrents

Tout ça à partir d'une seule invite !

Qu'est-ce que smolagents ?

Cadriciel Python léger
Développé par Hugging Face

Prend en charge deux types d'agents :

ToolCallingAgent : utilise des appels de fonctions structurés
CodeAgent : écrit et exécute du code Python

Fonctionnement des appels de fonctions

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"}

Fonctionnement des agents de code

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'])

Enchaînement d'un agent de code

Des recherches montrent un taux de réussite d'environ 20 % plus élevé que les méthodes par appel de fonctions.

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

Passons à la pratique !

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