
SmolAgents
SmolAgents - это минималистичный фреймворк ИИ-агентов от Hugging Face, который позволяет разработчикам создавать и запускать мощные ИИ-агенты всего с несколькими строками кода, предлагая подход с акцентом на код и бесшовную интеграцию с различными LLM.
https://smolagents.org/?ref=aipure&utm_source=aipure

Информация о продукте
Обновлено:16/05/2025
Тенденции ежемесячного трафика SmolAgents
SmolAgents получил 12.1k посещений за прошлый месяц, демонстрируя Значительное снижение на уровне -33.6%. Согласно нашему анализу, эта тенденция соответствует типичной рыночной динамике в секторе инструментов искусственного интеллекта.
Посмотреть историю трафикаЧто такое SmolAgents
SmolAgents - это упрощенная библиотека, разработанная командой Hugging Face, которая упрощает создание и развертывание ИИ-агентов. С его основной функциональностью, содержащейся в примерно 1,000 строк кода, он сохраняет минимальные абстракции, обеспечивая при этом надежные возможности. Фреймворк разработан как LLM-агностичный, поддерживая модели из Hugging Face Hub, OpenAI, Anthropic и других через интеграцию LiteLLM. Он представляет собой значительный шаг вперед в упрощении разработки агентов и повышении ее эффективности, особенно благодаря своему инновационному подходу с акцентом на код, а не традиционным действиям на основе JSON.
Ключевые особенности SmolAgents
SmolAgents - это минималистичный фреймворк AI-агентов, разработанный Hugging Face, который позволяет разработчикам создавать и запускать мощные AI-агенты с минимальным количеством кода. Он имеет компактную кодовую базу из около 1,000 строк, поддерживает кодовые агенты, которые выполняют фрагменты Python напрямую, бесшовно интегрируется с различными LLM и предоставляет безопасные среды выполнения. Фреймворк акцентирует внимание на простоте и эффективности, позволяя AI-агентам эффективно взаимодействовать с реальными задачами через выполнение кода, а не традиционные действия на основе JSON или текста.
Подход с акцентом на код: Агенты пишут и выполняют фрагменты кода Python напрямую вместо генерации действий JSON/текста, что повышает эффективность и сокращает количество шагов примерно на 30%
Универсальная интеграция LLM: Бесшовно работает с моделями из Hugging Face Hub, OpenAI, Anthropic и других через интеграцию LiteLLM
Безопасная среда выполнения: Поддерживает изолированные среды, такие как E2B, для безопасного выполнения кода, обеспечивая безопасность системы
Интеграция с Hub: Глубокая интеграция с Hugging Face Hub позволяет легко делиться и импортировать инструменты, способствуя сотрудничеству в сообществе
Варианты использования SmolAgents
Ассистент по планированию путешествий: Создает подробные маршруты, рассчитывая время в пути, предлагая места и оптимизируя расписания с использованием данных в реальном времени и инструментов картографии
Генератор Text-to-SQL: Преобразует запросы на естественном языке в команды SQL и тестирует их для операций с базами данных
Агент веб-исследований: Выполняет автоматизированные веб-поиски и синтезирует информацию с использованием таких инструментов, как интеграция DuckDuckGo
Автоматизация задач с помощью нескольких инструментов: Оркестрирует несколько инструментов и API для выполнения сложных задач, таких как анализ данных или генерация контента
Преимущества
Крайне простая реализация с минимальным количеством необходимого кода
Превосходная эффективность через выполнение кода по сравнению с действиями JSON
Гибкая интеграция с различными поставщиками LLM
Недостатки
Может не подойти для сложных многошаговых или многоагентных сценариев
Ограничен инструментами и действиями на основе Python
Экспериментальный API, подлежащий изменениям
Как использовать SmolAgents
Установите smolagents: Установите библиотеку с помощью pip: 'pip install smolagents'
Импортируйте необходимые компоненты: Импортируйте необходимые классы, такие как CodeAgent, HfApiModel и инструменты: 'from smolagents import CodeAgent, HfApiModel, tool'
Настройте доступ к HuggingFace: Получите токен доступа HuggingFace, если используете модели HF, и аутентифицируйтесь в Hub
Определите инструменты: Создайте пользовательские инструменты с помощью декоратора @tool или импортируйте существующие инструменты. Инструменты - это функции, которые агент может вызывать для выполнения конкретных задач
Инициализируйте модель: Создайте экземпляр HfApiModel с вашим выбранным LLM, например: model = HfApiModel(model_id='Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct')
Создайте агента: Инициализируйте CodeAgent с вашими инструментами и моделью: agent = CodeAgent(tools=[your_tools], model=model)
Запустите задачи: Выполните задачи, используя метод agent.run() с вашим описанием задачи в качестве входных данных: agent.run('Ваше описание задачи здесь')
Обработайте дополнительные настройки: При необходимости настройте дополнительные параметры, такие как planning_interval, additional_authorized_imports или add_base_tools в зависимости от ваших нужд
Мониторинг выполнения: Используйте операторы print или ведение журнала внутри инструментов для отслеживания хода выполнения и отладки любых проблем
Поделитесь инструментами (по желанию): Поделитесь пользовательскими инструментами в Hugging Face Hub, используя метод push_to_hub(): your_tool.push_to_hub('username/tool-name')
Часто задаваемые вопросы о SmolAgents
SmolAgents - это минималистичный фреймворк для ИИ-агентов, разработанный компанией Hugging Face, который позволяет разработчикам создавать и запускать мощные агенты всего с несколькими строками кода. Он имеет компактную кодовую базу из примерно 1,000 строк и сосредоточен на кодовых агентах, которые выполняют фрагменты кода на Python.
Популярные статьи

Google Veo 3: Первый AI-видеогенератор с поддержкой аудио "из коробки"
May 28, 2025

Топ-5 бесплатных AI NSFW чат-ботов-подружек, которые вам стоит попробовать — Реальный обзор от AIPURE
May 27, 2025

SweetAI Chat против CrushOn.AI: финальная битва NSFW AI Girlfriend в 2025 году
May 27, 2025

OpenAI Codex: дата выхода, цены, функции и как попробовать ведущего AI Coding Agent
May 19, 2025
Аналитика веб-сайта SmolAgents
Трафик и рейтинги SmolAgents
12.1K
Ежемесячные посещения
#1818536
Глобальный рейтинг
-
Рейтинг категории
Тенденции трафика: Jan 2025-Apr 2025
Анализ пользователей SmolAgents
00:00:16
Средняя продолжительность посещения
1.67
Страниц за посещение
46.39%
Показатель отказов
Основные регионы SmolAgents
US: 37.13%
IN: 28.55%
DE: 6.22%
KR: 4.37%
TW: 3.94%
Others: 19.8%