SmolAgents是Hugging Face的一个极简AI代理框架,使开发人员能够用几行代码创建和运行强大的AI代理,具有代码优先的方法和与各种LLM的无缝集成。
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SmolAgents

产品信息

更新于:2025年02月16日

SmolAgents 月度流量趋势

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什么是 SmolAgents

SmolAgents是由Hugging Face团队开发的一个简化库,简化了AI代理的创建和部署。其核心功能包含在大约1,000行代码中,保持了最小的抽象,同时提供了强大的功能。该框架设计为LLM无关,支持来自Hugging Face Hub、OpenAI、Anthropic等的模型,通过LiteLLM集成。它在使代理开发更加便捷和高效方面代表了重大进展,特别是通过其创新的代码优先方法,而不是传统的基于JSON的动作。

SmolAgents 的主要功能

SmolAgents 是由 Hugging Face 开发的一个极简主义 AI 代理框架,使开发人员能够用最少的代码创建和运行强大的 AI 代理。它具有大约 1,000 行的紧凑代码库,支持直接执行 Python 代码片段的代码代理,与各种大语言模型无缝集成,并提供安全的执行环境。该框架强调简单性和效率,同时允许 AI 代理通过代码执行与现实世界任务有效互动,而不是传统的 JSON 或基于文本的操作。
代码优先方法: 代理直接编写和执行 Python 代码片段,而不是生成 JSON/文本操作,提高效率并减少约 30% 的步骤
通用 LLM 集成: 通过 LiteLLM 集成无缝与 Hugging Face Hub、OpenAI、Anthropic 等模型配合使用
安全执行环境: 支持 E2B 等沙箱环境,确保代码执行的安全性,保障系统安全
中心集成: 与 Hugging Face Hub 的深度集成允许轻松共享和导入工具,促进社区合作

SmolAgents 的使用场景

旅行规划助手: 通过计算旅行时间、建议地点和优化日程,使用实时数据和地图工具创建详细的行程
文本转 SQL 生成器: 将自然语言查询转换为 SQL 命令并测试数据库操作
网络研究代理: 执行自动网络搜索并使用 DuckDuckGo 集成等工具合成信息
多工具任务自动化: 协调多个工具和 API 以完成复杂任务,如数据分析或内容生成

优点

实现极其简单,所需代码最少
通过代码执行比 JSON 操作更高效
与各种 LLM 提供商灵活集成

缺点

可能不适用于复杂的多步骤或多代理场景
仅限于基于 Python 的工具和操作
实验性 API 可能会变化

如何使用 SmolAgents

安装smolagents: 使用pip安装库:'pip install smolagents'
导入所需组件: 导入必要的类,如CodeAgent、HfApiModel和工具:'from smolagents import CodeAgent, HfApiModel, tool'
设置HuggingFace访问: 如果使用HF模型,获取HuggingFace访问令牌并使用Hub进行身份验证
定义工具: 使用@tool装饰器创建自定义工具或导入现有工具。工具是代理可以调用以执行特定任务的函数
初始化模型: 使用您选择的LLM创建HfApiModel的实例,例如:model = HfApiModel(model_id='Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct')
创建代理: 使用您的工具和模型初始化CodeAgent:agent = CodeAgent(tools=[your_tools], model=model)
运行任务: 使用agent.run()方法执行任务,输入任务描述:agent.run('您的任务描述')
处理额外配置: 根据需要配置额外参数,如planning_interval、additional_authorized_imports或add_base_tools
监控执行: 在工具中使用print语句或日志来跟踪执行进度并调试任何问题
分享工具(可选): 使用push_to_hub()方法将自定义工具分享到Hugging Face Hub:your_tool.push_to_hub('username/tool-name')

SmolAgents 常见问题

SmolAgents 是由 Hugging Face 开发的极简 AI 代理框架,允许开发人员用几行代码创建和运行强大的代理。它具有大约 1,000 行的紧凑代码库,专注于执行 Python 代码片段的代码代理。

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SmolAgents 流量和排名
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