SmolAgents의 주요 기능은 무엇인가요?

주요 기능은 다음과 같습니다: 1) 최소한의 코드로 간단함, 2) Python 스니펫을 실행하는 코드 에이전트 지원, 3) HuggingFace Hub 모델 및 OpenAI를 포함한 다양한 LLM과의 통합, 4) 샌드박스 환경을 통한 안전한 코드 실행, 5) 도구 공유 및 로딩을 위한 Hugging Face Hub와의 깊은 통합.

SmolAgents를 어떻게 시작하나요?

pip install smolagents를 사용하여 SmolAgents를 설치할 수 있습니다. 기본 사용법은 필요한 클래스를 가져오고, 도구와 LLM 모델을 제공하며, 작업을 실행하는 것입니다. 예를 들어: from smolagents import CodeAgent, DuckDuckGoSearchTool, HfApiModel; agent = CodeAgent(tools=[DuckDuckGoSearchTool()], model=HfApiModel())

전통적인 도구 호출 에이전트보다 코드 에이전트를 선택하는 이유는 무엇인가요?

코드 에이전트는 여러 가지 장점을 제공합니다: 복잡한 논리에 대한 더 나은 구성 가능성, JSON에 비해 더 효율적인 객체 처리, 작업을 표현하는 데 있어 궁극적인 유연성, 그리고 LLM이 코드에 대해 잘 훈련되어 있기 때문에 더 나은 성능을 제공합니다. 전통적인 방법에 비해 약 30% 정도 단계와 LLM 호출을 줄일 수 있습니다.

SmolAgents는 코드 실행에 안전한가요?

네, SmolAgents는 코드 스니펫을 격리된 환경에서 실행하기 위해 E2B(Execution to Binary)와 같은 샌드박스 환경을 지원하여 보안을 우선시합니다. 이를 통해 코드 실행이 호스트 시스템의 보안을 위협하지 않도록 보장합니다.

SmolAgents

WebsiteFreeAI Code Assistant AI Developer Tools

SmolAgents는 개발자가 몇 줄의 코드로 강력한 AI 에이전트를 생성하고 실행할 수 있도록 하는 Hugging Face의 미니멀리스트 AI 에이전트 프레임워크로, 코드 우선 접근 방식과 다양한 LLM과의 원활한 통합을 특징으로 합니다.

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https://smolagents.org/?ref=aipure&utm_source=aipure

개요
분석
대안

제품 정보

업데이트됨:Feb 16, 2025

SmolAgents 월간 트래픽 동향

SmolAgents은(는) 지난달 6.1k회 방문을 기록했으며, 이는 Infinity%의 큰 폭의 성장을(를) 보여줍니다. 저희 분석에 따르면 이러한 추세는 AI 도구 분야의 일반적인 시장 동향과 일치합니다.

과거 트래픽 보기

SmolAgents이란?

SmolAgents는 AI 에이전트의 생성 및 배포를 간소화하는 Hugging Face 팀이 개발한 간소화된 라이브러리입니다. 약 1,000줄의 코드로 핵심 기능을 포함하고 있으며, 최소한의 추상화를 유지하면서 강력한 기능을 제공합니다. 이 프레임워크는 LLM 비종속적으로 설계되어 Hugging Face Hub, OpenAI, Anthropic 등에서 모델을 지원하며 LiteLLM 통합을 통해 가능합니다. 이는 에이전트 개발을 보다 접근 가능하고 효율적으로 만드는 중요한 발전을 나타내며, 전통적인 JSON 기반 작업이 아닌 혁신적인 코드 우선 접근 방식을 통해 특히 그렇습니다.

SmolAgents의 주요 기능

SmolAgents는 개발자가 최소한의 코드로 강력한 AI 에이전트를 생성하고 실행할 수 있도록 해주는 Hugging Face에서 개발한 미니멀리스트 AI 에이전트 프레임워크입니다. 약 1,000줄의 컴팩트한 코드베이스를 특징으로 하며, Python 스니펫을 직접 실행하는 코드 에이전트를 지원하고, 다양한 LLM과 원활하게 통합되며, 안전한 실행 환경을 제공합니다. 이 프레임워크는 단순성과 효율성을 강조하며, AI 에이전트가 전통적인 JSON 또는 텍스트 기반 작업이 아닌 코드 실행을 통해 실제 작업과 효과적으로 상호작용할 수 있도록 합니다.

코드 우선 접근 방식: 에이전트는 JSON/텍스트 작업을 생성하는 대신 Python 코드 스니펫을 직접 작성하고 실행하여 효율성을 개선하고 약 30%의 단계를 줄입니다

범용 LLM 통합: LiteLLM 통합을 통해 Hugging Face Hub, OpenAI, Anthropic 등에서 모델과 원활하게 작동합니다

안전한 실행 환경: E2B와 같은 샌드박스 환경을 지원하여 안전한 코드 실행을 보장하고 시스템 보안을 유지합니다

허브 통합: Hugging Face Hub와의 깊은 통합을 통해 도구를 쉽게 공유하고 가져올 수 있어 커뮤니티 협업을 촉진합니다

SmolAgents의 사용 사례

여행 계획 도우미: 실시간 데이터와 매핑 도구를 사용하여 여행 시간을 계산하고, 위치를 제안하며, 일정을 최적화하여 상세한 여행 일정을 작성합니다

텍스트-투-SQL 생성기: 자연어 쿼리를 SQL 명령으로 변환하고 데이터베이스 작업을 위해 이를 테스트합니다

웹 연구 에이전트: 자동화된 웹 검색을 수행하고 DuckDuckGo 통합과 같은 도구를 사용하여 정보를 종합합니다

다중 도구 작업 자동화: 데이터 분석 또는 콘텐츠 생성과 같은 복잡한 작업을 완료하기 위해 여러 도구와 API를 조정합니다

장점

최소한의 코드로 매우 간단한 구현이 가능합니다

JSON 작업에 비해 코드 실행을 통한 우수한 효율성

다양한 LLM 제공업체와의 유연한 통합

단점

복잡한 다단계 또는 다중 에이전트 시나리오에는 이상적이지 않을 수 있습니다

Python 기반 도구 및 작업에 제한됩니다

변경될 수 있는 실험적 API입니다

SmolAgents 사용 방법

smolagents 설치: pip를 사용하여 라이브러리를 설치합니다: 'pip install smolagents'

필요한 구성 요소 가져오기: CodeAgent, HfApiModel 및 도구와 같은 필요한 클래스를 가져옵니다: 'from smolagents import CodeAgent, HfApiModel, tool'

HuggingFace 접근 설정: HF 모델을 사용하는 경우 HuggingFace 접근 토큰을 얻고 Hub와 인증합니다

도구 정의: @tool 데코레이터를 사용하여 사용자 정의 도구를 만들거나 기존 도구를 가져옵니다. 도구는 에이전트가 특정 작업을 수행하기 위해 호출할 수 있는 함수입니다

모델 초기화: 선택한 LLM으로 HfApiModel의 인스턴스를 생성합니다, 예: model = HfApiModel(model_id='Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct')

에이전트 생성: 도구와 모델로 CodeAgent를 초기화합니다: agent = CodeAgent(tools=[your_tools], model=model)

작업 실행: 작업 설명을 입력으로 사용하여 agent.run() 메서드를 사용하여 작업을 실행합니다: agent.run('여기에 작업 설명을 입력하세요')

추가 구성 처리: 필요에 따라 planning_interval, additional_authorized_imports 또는 add_base_tools와 같은 추가 매개변수를 선택적으로 구성합니다

실행 모니터링: 도구 내에서 print 문이나 로깅을 사용하여 실행 진행 상황을 추적하고 문제를 디버깅합니다

도구 공유 (선택 사항): push_to_hub() 메서드를 사용하여 사용자 정의 도구를 Hugging Face Hub에 공유합니다: your_tool.push_to_hub('username/tool-name')

SmolAgents 자주 묻는 질문

SmolAgents는 Hugging Face에서 개발한 미니멀리스트 AI 에이전트 프레임워크로, 개발자가 몇 줄의 코드만으로 강력한 에이전트를 생성하고 실행할 수 있게 해줍니다. 약 1,000줄의 컴팩트한 코드베이스를 특징으로 하며, Python 코드 스니펫을 실행하는 코드 에이전트에 중점을 두고 있습니다.