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smolagents
什麼是 smolagents？
smolagents 是一個開源的 Python 庫，旨在讓使用者能夠僅用幾行程式碼就極其輕鬆地構建和執行 Agent。
smolagents 的主要特性包括
✨ 簡潔性：Agent 的邏輯程式碼量在千行左右。我們力求將抽象保持在原始程式碼之上的最簡形式！
🧑💻 對程式碼 Agent 的一流支援：CodeAgent 以程式碼形式編寫其動作（而非“使用 Agent 編寫程式碼”）來呼叫工具或執行計算，從而實現自然的組合性（函式巢狀、迴圈、條件判斷）。為確保安全性，我們支援透過 E2B 或 Docker 在沙盒環境中執行。
📡 支援常見的工具呼叫 Agent：除了 CodeAgent，ToolCallingAgent 還支援常規的基於 JSON/文字的工具呼叫，適用於偏好該正規化的場景。
🤗 與 Hub 整合：以 Gradio Spaces 的形式，無縫地在 Hub 上共享和載入 Agent 和工具。
🌐 模型無關：輕鬆整合任何大型語言模型（LLM），無論它託管在 Hub 上並透過推理服務提供商提供服務，還是透過 OpenAI、Anthropic 等 API 訪問，或透過 LiteLLM 整合許多其他模型，抑或是使用 Transformers 或 Ollama 在本地執行。使用您偏好的 LLM 來驅動 Agent 既直接又靈活。
👁️ 模態無關：除了文字，Agent 還可以處理視覺、影片和音訊輸入，拓寬了可能應用的範圍。請檢視此教程瞭解視覺處理。
🛠️ 工具無關：您可以使用來自任何 MCP 伺服器的工具，來自 LangChain 的工具，甚至可以把 Hub Space 作為工具使用。
💻 命令列工具：附帶命令列實用程式（smolagent、webagent），可快速執行 Agent，無需編寫樣板程式碼。
快速入門
只需幾分鐘即可開始使用 smolagents！本指南將向您展示如何建立並執行您的第一個 Agent。
安裝
使用 pip 安裝 smolagents
pip install smolagents[toolkit] # Includes default tools like web search建立您的第一個 Agent
這是一個建立和執行 Agent 的最小示例
from smolagents import CodeAgent, InferenceClientModel
# Initialize a model (using Hugging Face Inference API)
model = InferenceClientModel() # Uses a default model
# Create an agent with no tools
agent = CodeAgent(tools=[], model=model)
# Run the agent with a task
result = agent.run("Calculate the sum of numbers from 1 to 10")
print(result)就是這樣！您的 Agent 將使用 Python 程式碼來解決任務並返回結果。
新增工具
讓我們透過新增一些工具來使我們的 Agent 更有能力
from smolagents import CodeAgent, InferenceClientModel, DuckDuckGoSearchTool
model = InferenceClientModel()
agent = CodeAgent(
tools=[DuckDuckGoSearchTool()],
model=model,
)
# Now the agent can search the web!
result = agent.run("What is the current weather in Paris?")
print(result)使用不同的模型
您可以在您的 Agent 中使用各種模型
# Using a specific model from Hugging Face
model = InferenceClientModel(model_id="meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf")
# Using OpenAI/Anthropic (requires smolagents[litellm])
from smolagents import LiteLLMModel
model = LiteLLMModel(model_id="gpt-4")
# Using local models (requires smolagents[transformers])
from smolagents import TransformersModel
model = TransformersModel(model_id="meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf")後續步驟
- 在安裝指南中學習如何使用各種模型和工具設定 smolagents
- 檢視導覽以瞭解更多高階功能
- 瞭解如何構建自定義工具
- 探索安全程式碼執行
- 瞭解如何建立多 Agent 系統