Компания Hugging Face представила SmolAgents — оптимизированную библиотеку с открытым исходным кодом, которая облегчает разработку и управление ИИ-агентами, использующими возможности больших языковых моделей (LLM). Этот фреймворк позволяет разработчикам создавать агентов, используя минимальное количество строк кода, и интегрировать их в свои приложения, наделяя их способностью выполнять такие задачи, как поиск информации в Интернете, извлечение данных и многое другое.

Ключевыми преимуществами использования SmolAgents являются:

— Простота: SmolAgents предоставляет упрощенный интерфейс с минимальной абстракцией кода, что делает его интуитивно понятным для быстрого создания прототипов и развертывания.

— Агенты, ориентированные на код: Отдавая предпочтение агентам, ориентированным на код, SmolAgents позволяет агентам выполнять действия непосредственно в виде кода Python. Такой подход требует меньшего количества шагов и обеспечивает более высокую точность в бенчмарках.

— Совместимость: Разработанный командой Hugging Face, SmolAgents легко интегрируется с любым LLM (включая модели от OpenAI и Anthropic) и инструментами, доступными на Hugging Face Hub. Кроме того, он поддерживает другие популярные модели через HF Inference API или LiteLLM.

Чтобы запустить агента, нужно установить pip (менеджер пакетов Python), используя следующий код:

pip install smolagents huggingface_hub

Далее потребуется приобрести токен доступа к Hugging Face. Код для входа в Hugging Face:

from huggingface_hub import login

login('YOUR-HF-API-KEY')

После этого можно создавать простых агентов с помощью SmolAgents, используя бесплатную модель выводов от Hugging Face и инструмент для поиска в Интернете.

from smolagents import CodeAgent, DuckDuckGoSearchTool, HfApiModel

agent = CodeAgent(tools=[DuckDuckGoSearchTool()], model=HfApiModel())

agent.run(".....?")

Агенты выполняют поставленные задачи с помощью кода на языке Python и генерируют результаты.