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Smolagents.org
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目标受众是希望快速构建和部署AI驱动应用程序的开发者。Smolagents的极简设计和对多种LLMs的兼容性，使其成为适合不同技术水平开发者快速上手并实现AI功能的理想选择。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能借助Smolagents轻松
开发与工具AI模型#AI代理#编程#极简框架#代码执行#LLM集成普通产品商用
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简介
Smolagents是Hugging Face团队开发的极简AI代理框架，旨在让开发者仅用少量代码就能部署强大的代理。它专注于代码代理，即代理通过编写和执行Python代码片段来执行任务，而非生成JSON或文本块。这种模式利用了大型语言模型（LLMs）生成和理解代码的能力，提供了更好的组合性、灵活性以及丰富的训练数据利用，能高效处理复杂逻辑和对象管理。Smolagents与Hugging Face Hub深度集成，便于工具的分享和加载，促进社区协作。此外，它还支持传统工具调用代理，兼容多种LLMs，包括Hugging Face Hub上的模型以及OpenAI、Anthropic等通过LiteLLM集成的模型。Smolagents的出现，降低了AI代理开发的门槛，使开发者能够更便捷地构建和部署AI驱动的应用程序。
截图
产品特色
极简代码库：核心代码约1000行，减少抽象层次，简化开发流程。
用户友好：开发者可快速定义代理、提供工具并立即运行，无需复杂配置。
代码代理：专注于代码代理，通过执行Python代码片段来执行任务，提升效率和准确性。
高效执行：相比标准工具调用方法，代码代理减少约30%的步骤和LLM调用，复杂基准测试表现更佳。
安全执行：支持在沙箱环境（如E2B）中运行代码，确保代码执行安全。
多LLM兼容：轻松集成Hugging Face Hub上的模型，以及OpenAI、Anthropic等其他模型。
使用教程
1. 安装Smolagents：使用pip命令`pip install smolagents`进行安装。
2. 导入所需类：从Smolagents库中导入CodeAgent、所需工具类和LLM模型类。
3. 定义代理：创建CodeAgent实例，传入所需的工具列表和LLM模型。
4. 编写工具函数：根据任务需求，编写Python代码形式的工具函数，实现具体功能。
5. 运行代理：调用代理的run方法，传入任务描述，代理将自动执行任务并返回结果。
6. 分享工具：将自定义工具函数通过`push_to_hub`方法分享到Hugging Face Hub，供社区使用。
流量来源
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