顔を抱きしめるスモラジェント：例を掲載したガイド-AI-php.cn

顔を抱きしめるスモラジェント：例を掲載したガイド

Jennifer Aniston

リリース： 2025-03-01 09:51:11

オリジナル

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Faceのスモラジェントを抱き締める：AIエージェントを構築するための合理化されたPythonライブラリ

このブログ投稿では、AIエージェントの開発を簡素化するFaceを抱きしめる新しいPythonライブラリであるSmolagentsを紹介します。そのメリットを調査し、デモプロジェクトを進めます。

smolagentsとは？

hugging顔は、スモラジェントを言語モデルエージェントを可能にする簡単なライブラリとして説明しています。しかし、なぜエージェントの作成には専門的なライブラリが必要なのか

エージェントは、LLMSを活用して、環境と対話し、定義されたツールキットを使用してアクションを計画し、実行することにより、タスクを動的に解決します。これらのエージェントをゼロから構築することは不可能ではありませんが、効率的なリソース使用（過度のAPI呼び出しと実行時間を避ける）を確保するために多数のコンポーネントを開発する必要があります。エージェントフレームワークは、このプロセスを合理化します

AIエージェントフレームワークに対する一般的な批判には、過度の抽象化層（剛性とデバッグの難しさにつながる）と、動的なコラボレーションではなく、硬直したワークフローに焦点を当てることが含まれます。 Smolagentsは、これらの懸念に対処しています：

最小限の抽象化レイヤー。

コードベースのアクション：エージェントは、pythonコードスニペットを使用してアクションを定義します（

シームレスな抱きしめフェイス統合：ハブとトランスのライブラリとうまく連携し、さまざまなモデル（一部のサブスクリプションを含むものを含むものを含むものを含む）とOpenai、人類学などのモデルをサポートします。
SmolagentsがプラグアンドプレイAIエージェント開発の約束に応えているかどうかを見てみましょう。 デモプロジェクト：上向きの抱きしめられた顔を取得する毎日のペーパー
このデモでは、Smolagentsを使用して、Hugging Face Daily Papersページから最も上昇した紙を取得します。カスタムツールを構築し、それらの相互作用を観察します

毎日の論文：最近の研究に追いつくための貴重なリソース。

Smolagentsのセットアップ

インストールは簡単です：

ハグする顔のトークンが必要です。

Hugging Face's Smolagents: A Guide With Examples カスタムツールの構築

Smolagentsは組み込みのツール（duckduckgosearchtoolなど）を提供していますが、カスタムツールの作成も同様に簡単です。デモでは、4つのツールを使用しています

：毎日の紙のタイトルを取得します。

pip install smolagents

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：タイトルを使用して紙IDを取得します。

：id。

を使用して、arxivから紙をダウンロードします

：ダウンロードされたPDFファイルを読み取ります。

get_hugging_face_top_daily_paperエージェントの成功には効果的なツール設計が重要です。明確さを確保するため：

説明的な関数名を使用します。
入力と出力にタイプのヒントを使用してください。
ツールの目的を説明する詳細なドキュストリングを含めます。

これがget_hugging_face_top_daily_paperツールの例です。

pip install smolagents

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他のツール（get_paper_id_by_title、download_paper_by_id、read_pdf_file）は、同じベストプラクティスに従って、同様に定義されています（それぞれhuggingface_hub、arxiv、およびpypdfを使用）。エージェントを実行している

QWEN2.5-CODER-32B-INSTRUCTモデルを使用します（自由に使用できます）：

from smolagents import tool
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json

@tool
def get_hugging_face_top_daily_paper() -> str:
    """
    Retrieves the most upvoted paper from Hugging Face daily papers.
    Returns the paper's title.
    """
    try:
      url = "<https:>"  # URL to Hugging Face Daily Papers
      response = requests.get(url)
      response.raise_for_status()
      soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
      containers = soup.find_all('div', class_='SVELTE_HYDRATER contents')
      top_paper = ""
      for container in containers:
          data_props = container.get('data-props', '')
          if data_props:
              try:
                  json_data = json.loads(data_props.replace('"', '"'))
                  if 'dailyPapers' in json_data:
                      top_paper = json_data['dailyPapers'][0]['title']
              except json.JSONDecodeError:
                  continue
      return top_paper
    except requests.exceptions.RequestException as e:
      print(f"Error fetching HTML: {e}")
      return None</https:>

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エージェントの段階的な出力は、ツールの使用を示しています。（ステップ0、1、2、および3のエージェントの出力のスクリーンショットは、ここに含まれ、エージェントのプロセスと最終要約を示します）。

結論

Smolagentsは、AIエージェント開発のための軽量で制御可能なフレームワークを提供します。その抱き合った顔の統合は、幅広いモデルとツールへのアクセスを提供します。追加の組み込みツールは有益ですが、Smolagentsはその中心的な約束を効果的に提供します。簡単で整理されていないエージェントフレームワークを求めている開発者にとって、Smolagentsは探索する価値があります。

（AIエージェントの紹介へのリンク、AIエージェントの理解、Smolagentsドキュメント、およびSmolagentsリポジトリがここに含まれます。）

以上が顔を抱きしめるスモラジェント：例を掲載したガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。