나는 포옹 얼굴에 뉴스 에이전트를 만들었습니다

AI 요원의 힘 잠금 해제 : 포옹 페이스 코스에 대한 깊은 다이빙

이 기사는 Hugging Face AI Agents 코스의 주요 학습을 요약 한 이론적 토대, 디자인 원칙 및 AI 에이전트의 실질적인 구현을 다루고 있습니다. 이 과정은 AI 에이전트 기초에 강력한 기초를 구축하는 것을 강조합니다. 이 요약은 에이전트 설계, 대형 언어 모델 (LLM)의 역할 및 Smolagent 프레임 워크를 사용한 실제 응용 프로그램을 탐구합니다.

목차 :

• AI 에이전트 이해
• AI 에이전트 및 도구 활용
• LLMS : 기술 개요
• 변압기 모델 : 작동 방식
• LLM 토큰 예측
• LLM의자가 회귀 특성
• 변압기의주의 메커니즘
• AI 에이전트의 채팅 템플릿
• 채팅 템플릿의 중요성
• AI 도구 정의
• AI 에이전트 워크 플로 : Think-Act-Observe
• 반응 접근
• Smolagents가있는 건물 요원
• 결론

AI 요원은 무엇입니까?

AI 에이전트는 환경을 분석하고, 전략화하고, 정의 된 목표를 달성하기위한 조치를 취할 수있는 자율 시스템입니다. 일상적인 작업을 수행 할 수있는 가상 어시스턴트로 생각하십시오. 에이전트의 내부 작업에는 추론과 계획이 포함되어 복잡한 작업을 더 작고 관리 가능한 단계로 분류합니다.

기술적으로, 에이전트는인지 핵심 (의사 결정 AI 모델, 종종 LLM)과 운영 인터페이스 (작업을 실행하는 데 사용되는 도구 및 리소스)의 두 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다. AI 에이전트의 효과는이 두 구성 요소의 원활한 통합에 달려 있습니다.

AI 에이전트 및 도구 사용량

AI 에이전트는 특수 도구를 활용하여 환경과 상호 작용하고 목표를 달성합니다. 이러한 도구는 간단한 기능에서 복잡한 API에 이르기까지 다양합니다. 효과적인 도구 설계는 중요합니다. 도구는 특정 작업에 맞게 조정되어야하며 단일 작업에는 여러 도구가 작동하는 것이 포함될 수 있습니다.

LLMS : 에이전트의 뇌

대형 언어 모델 (LLM)은 많은 AI 에이전트의 핵심이며 텍스트 입력 처리 및 텍스트 출력 생성입니다. 대부분의 최신 LLM은 변압기 아키텍처를 사용하여 입력 텍스트의 가장 관련성이 높은 부분에 중점을 둔 "주의"메커니즘을 사용합니다. 디코더 기반 변압기는 특히 생성 작업에 적합합니다.

LLM 토큰 예측 및 자동 회귀

LLMS는 앞의 토큰을 기반으로 한 순서로 다음 토큰을 예측합니다. 이자가 회귀 과정은 특별한 순회 엔드 (EOS) 토큰이 생성 될 때까지 계속됩니다. 이 예측 프로세스를 최적화하기 위해 다른 디코딩 전략 (예 : 욕심 많은 검색, 빔 검색)이 존재합니다.

변압기 아키텍처 :주의가 중요합니다

변압기 모델의주의 메커니즘을 통해 모델은 출력을 생성 할 때 입력의 가장 관련성이 높은 부분에 집중하여 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 모델이 한 번에 처리 할 수있는 최대 토큰 수인 컨텍스트 길이는 LLM의 기능에 영향을 미치는 중요한 요소입니다.

채팅 템플릿과 그 중요성

채팅 템플릿은 사용자와 AI 에이전트 간의 대화를 구조화하여 LLM의 프롬프트의 적절한 해석 및 처리를 보장합니다. 그들은 서식을 표준화하고, 특수 토큰을 통합하며, 대화에서 여러 회전에서 컨텍스트를 관리합니다. 이 템플릿 내의 시스템 메시지는 에이전트의 행동에 대한 지침 및 지침을 제공합니다.

AI 도구 : 에이전트 기능 확장

AI 도구는 LLM의 기능을 확장하는 기능으로 실제 세계와 상호 작용할 수 있습니다. 예로는 웹 검색, 이미지 생성, 데이터 검색 및 API 상호 작용이 있습니다. 잘 설계된 도구는 LLM의 복잡한 작업을 수행하는 능력을 향상시킵니다.

AI 에이전트 워크 플로 : Think-Act-Observe

AI 에이전트의 핵심 워크 플로우는 사고, 연기 및 관찰의주기입니다. 에이전트는 다음 단계에 대해 생각하고, 적절한 도구를 사용하여 조치를 취하고, 후속 조치를 알리는 결과를 관찰합니다. 이 반복 프로세스는 효율적이고 논리적 인 작업 완료를 보장합니다.

반응 접근

RECT 접근법은 단계별 추론을 강조하여 모델이 문제를 더 작고 관리하기 쉬운 단계로 분류하여보다 체계적이고 정확한 솔루션을 초래하도록 촉구합니다.

Smolagents : 건물 요원을 쉽게 건축합니다

Smolagents 프레임 워크는 AI 에이전트 개발을 단순화합니다. 다른 에이전트 유형 (JSON 에이전트, 코드 에이전트, 기능 부호 에이전트)은 다양한 수준의 제어 및 유연성을 제공합니다. 이 과정은이 프레임 워크를 사용하여 건축 에이전트를 보여 주며 효율성과 사용 편의성을 보여줍니다.

결론

Hugging Face AI 에이전트 코스는 AI 요원을 이해하고 구축하기위한 탄탄한 토대를 제공합니다. 이 요약은 효과적인 AI 에이전트 생성에서 LLM, 도구 및 구조화 된 워크 플로의 중요성을 강조하는 주요 개념과 실제 응용 프로그램을 강조합니다. 향후 기사는 Langchain 및 Langgraph와 같은 프레임 워크를 더 깊이 파고들 것입니다.

위 내용은 나는 포옹 얼굴에 뉴스 에이전트를 만들었습니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!