如何用Smolagents构建代理抹布？

>本文详细介绍了使用拥抱的脸部图书馆Smolagents建立代理检索效果的一代（RAG）系统。 Smolagents简化了创建能够自主决策和任务执行的AI代理。 逐步指南着重于构建代理抹布系统。 目录的

表：

什么是Smolagents？

• 键Smolagents特征
• smolagents组件
• 了解代理抹布
• >带有Smolagents的建筑物agent rag
• 必要的Python软件包
  • 导入库
  • 加载和块PDF
  • 嵌入生成
  Smolagents实现
  定义猎犬工具
  >代理设置
  • Smolagents对代理抹布的好处
  结论
• 什么是Smolagents？ 从拥抱的脸上，

>键Smolagents特征：

>代码代理：自主生成和执行代码在E2B等安全环境中。

> toolcallingagents：

使用“思考：...动作：...”格式与工具进行交互，非常适合结构化输出和API集成。>

广泛集成：支持各种LLM（拥抱Face推理API，OpenAI，通过Litellm进行拟人化）和一个关于拥抱脸部集线器的共享工具存储库。
1. > 有效的体系结构：
为复杂的代理行为提供了强大的构建块。
> smolagents组件：
4. LLM核心：决策引擎。>
>工具存储库：

>用于执行任务的预定义工具。

>解析器：

>从LLM输出中提取可操作的信息。

1. 系统提示：>提供指令并确保一致的输出。>
2. 内存：维护跨迭代的上下文。>
错误处理：
3. 包括记录和重试机制。
4. 理解代理rag 通过添加代理功能（推理，计划，动态工具交互），Agentic Rag通过添加代理功能来扩展传统抹布。这允许通过查询分解，信息检索和迭代精致进行复杂的任务处理。
>
5. >结合Smolagents和Agentic抹布的关键好处：>
   1. 增强智能：在抹布管道中添加推理和计划。
   2. >动态适应性：根据检索到的数据进行调整。
   3. 提高效率：自动化迭代过程，减少手动干预。
   4. 提高安全性：>安全执行外部代码和查询。>
   可伸缩性：
   5. 很容易缩放并适应不同的域。>
   >带有smolagents的构建剂

   >本节指导您建立系统。 它涉及从PDF加载和处理数据，将其分成块，生成嵌入，并使用这些嵌入在矢量数据库（FAISS）中进行语义搜索。 搜索代理从外部来源检索数据。

   必要的python软件包：

   <code>%pip install pypdf -q
   %pip install faiss-cpu -q
   !pip install -U langchain-community</code>

   导入库：

   （用于加载，分裂，嵌入生成，Smolagents实现，定义回收器工具和代理设置的剩余代码部分，无法在此处复制。请参阅完整的代码snippets的原始输入。） Smolagents的

   from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
   from langchain.vectorstores import FAISS
   from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
   from langchain_openai.llms import OpenAI
   from langchain_openai.chat_models import ChatOpenAI
   from langchain_core.documents import Document
   from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

   对代理抹布的好处：

   >

   简单：最小代理的最小代码。>

   灵活性：
   • 与各种LLM和工具集成。> 安全性：
   促进在沙盒环境中的安全执行。
   结论：
   • > Smolagents和Agentic Rag的组合可以显着提高智能，自主系统的创建。 Smolagents的简化设计，结合了Agesic Rag的动态功能，可以有效地处理复杂的任务，从而提高适应性，安全性和可扩展性。 这种方法是各种应用的理想选择。 图像按照要求保留其原始格式和位置。>

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