顔を抱きしめてsmolagents：30行未満でAIエージェントを構築する

あけましておめでとう！ 2025年のAIエージェントの調査により、FaceのSmolagentsフレームワークを抱きしめました。飛び込みましょう！

2025年に発売されたHugging FaceのSmolagents Libraryは、最小限のコードで強力なエージェントを実行することを簡素化します。使いやすさ、ハブの統合、幅広いLLM互換性により、エージェントワークフローに最適です。

目次

• Smolagentsとは何ですか？
• AIエージェントの理解
• マルチステップエージェントの例
• Smolagentsの重要な機能
• Smolagents機能：
  • コードエージェント
  • ローカルPythonインタープリター
  • E2Bコードエグゼキューター
• 動作中のスモラジェンツ：
  • デモ1：研究エージェント
  • デモ2：株価の検索
• 結論

Smolagentsとは何ですか？

Smolagentsは、エージェントの構築とランニングのための簡潔で強力なライブラリです。そのコンパクトな設計（約1,000行のコード）は、機能を犠牲にすることなく使いやすさを優先します。コードを生成および実行する「コードエージェント」のサポートに優れており、E2Bなどのサンドボックス環境を介して強化されたセキュリティを提供します。また、JSONまたはテキストベースのアクションを使用して、従来のToolCallingagentsをサポートしています。 Smolagentsは、さまざまなLLMS（Face Inference API、Openai、AnthropicなどをLitellmを介して抱きしめる）および抱き合っているFace Hubの共有ツールリポジトリと統合します。

AIエージェントの理解

AIエージェントは、ユーザーまたは他のシステムに代わってタスクを実行する自律システムです。ワークフローを調整し、外部ツール（Web検索、コード実行など）を使用することにより、これを達成します。 LLMSはこれらのエージェントに電力を供給し、リアルタイム情報のツール使用を統合します。基本的に、彼らはLLMと外の世界を橋渡しし、行動と意思決定を可能にします。エージェンシーはスペクトルに存在し、LLMはシステムアクションをさまざまな程度の制御に備えています。

代理店レベル	説明	名前	例
☆☆☆	LLM出力はプログラムの流れに影響を与えません	シンプルなプロセッサ	process_llm_output(llm_response)
⭐☆☆	LLM出力は、/elseスイッチを決定します	ルーター	if llm_decision(): path_a() else: path_b()
⭐⭐☆	LLM出力は関数の実行を決定します	ツール発信者	run_function(llm_chosen_tool, llm_chosen_args)
⭐⭐⭐	LLM出力は、反復とプログラムの継続を制御します	マルチステップエージェント	while llm_should_continue(): execute_next_step()
⭐⭐⭐	1つのエージェントワークフローが別のワークフローを開始します	マルチエージェント	if llm_trigger(): execute_agent()

マルチステップエージェントの例

エージェントは、複数のツールを使用し、さまざまな状況に適応することにより、複雑なタスクを処理します。厳格なワークフローを備えた従来のプログラムとは異なり、エージェントは複雑さと予測不可能性をより効果的に管理します。

Smolagentsの重要な機能

簡単なタスクでは、カスタムコードで十分です。ただし、複雑な動作（ツール呼び出し、マルチステップエージェント）の場合、Smolagentsは重要な構造を提供します。

• ツール呼び出し：エージェント出力は、特定の形式に従います（例：「get_weather」。アクション：get_weather（paris）。 "を使用します）。システムプロンプトは、この形式でLLMをガイドします。
• マルチステップエージェント： LLMプロンプトは、以前の反復に基づいて調整されており、コンテキストのメモリが必要です。

Smolagentsは、これらのコンポーネントをシームレスに統合します：LLM、ツール、パーサー、システムプロンプト、メモリ、およびエラー処理。

Smolagents機能

コードエージェント

ツールアクションにコード（JSONの代わりに）を使用することは、その効率、複合性、オブジェクト管理機能、一般性、LLMトレーニングデータとの互換性のために優れています。

ローカルPythonインタープリター

Codeagentは、制御された輸入、操作制限、および事前定義されたアクションを備えた安全なLocalPythonInterpreterを使用しています。

E2Bコードエグゼキューター

強化されたセキュリティのために、SmolagentsはSandboxedコード実行のためにE2Bと統合します。

 Smolagents Import Codeagentから、hfapimodelのVisitWebpageToolから
agent = codeagent（tools = [visitwebpagetool（）]、model = hfapimodel（）、adlidation_authorized_imports = ["requests"、 "markdownify"]、use_e2b_executor = true）
agent.run（「アブラハムリンカーンの好みのペットは何でしたか？」）

動作中のスモラージャン

デモ1：研究エージェント

！ピップインストールSmolagents
Smolagents Import Codeagent、Duckduckgosearchtool、hfapimodelから
Model = litellmmodel（model_、api_key = "your_api_key"）＃your_api_keyを置き換えます
agent = codeagent（tools = [duckduckgosearchtool（）]、model = model）
agent.run（ "分析について教えてくださいvidhya"） 

デモ2：株価の検索

！ピップインストールSmolagents
yfinanceをyfとしてインポートします
Model = litellmmodel（model_、api_key = "your_api_key"）＃your_api_keyを置き換えます
agent = codeagent（tools = [duckduckgosearchtool（）]、additional_authorized_imports = ["yfinance"]、model = model）
Response = agent.run（ "Apple Inc（NASDAQ：AAPL）の株価を取得します。YFinanceライブラリを使用します。"）
印刷（応答） 

結論

SmolagentsはAIエージェントの開発を簡素化します。その重要な強みは、シンプルさ、汎用性、セキュリティ、ツールアクションのためのコードの使用、およびその統合エコシステムです。これは、適応性のあるスケーラブルなエージェントシステムを構築するための貴重なツールです。より深い洞察については、エージェントAIパイオニアプログラムを探索することを検討してください。

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