

Smolagents.org
紹介 :
SmolagentsはHugging Faceチームが開発した、極めてシンプルなAIエージェントフレームワークです。少量のコードだけで強力なエージェントを導入できるように設計されています。Pythonコードの記述と実行によってタスクを実行するコードエージェントに焦点を当てており、JSONやテキストブロックの生成は行いません。この方法は、大規模言語モデル(LLM)によるコードの生成と理解能力を活用することで、優れた組み合わせ性、柔軟性、豊富なトレーニングデータの活用を実現し、複雑なロジックやオブジェクト管理を効率的に処理できます。SmolagentsはHugging Face Hubと深く統合されているため、ツールの共有と読み込みが容易になり、コミュニティでの協調が促進されます。さらに、従来のツール呼び出しエージェントもサポートしており、Hugging Face Hub上のモデルや、LiteLLMで統合されたOpenAI、Anthropicなどの複数のLLMと互換性があります。Smolagentsの登場により、AIエージェント開発のハードルが下がり、開発者はAI駆動型のアプリケーションをより簡単に構築?導入できるようになります。
ターゲットユーザー :
AI駆動型アプリケーションを迅速に構築?導入したい開発者を対象としています。Smolagentsのシンプルな設計と複数のLLMとの互換性により、様々な技術レベルの開発者が簡単に始め、AI機能を実装できる理想的な選択肢となります。初心者から経験豊富な開発者まで、Smolagentsを利用して強力なAIエージェントを簡単に作成し、様々なプログラミングや自動化タスクに対応できます。
使用シナリオ
Google Maps APIを呼び出して旅行時間を取得し、パリでの1日自転車旅行プランを作成する旅行プランニングエージェントを作成する。
SQLクエリを自動的に生成?テストし、開発者がデータ照会機能を迅速に実装できるように支援する、テキストからSQLへのエージェントを構築する。
AIを使用して視覚化されたデータチャートを生成し、データプレゼンテーションの効果を高めるインフォグラフィックジェネレーターを開発する。
製品特徴
簡潔なコードベース:コアコードは約1000行で、抽象化レベルを削減し、開発プロセスを簡素化します。
ユーザーフレンドリー:開発者はエージェントを迅速に定義し、ツールを提供してすぐに実行できます。複雑な設定は不要です。
コードエージェント:コードエージェントに重点を置き、Pythonコードフラグメントを実行してタスクを実行することで、効率性と精度を向上させます。
効率的な実行:標準的なツール呼び出し方法と比較して、コードエージェントは手順とLLM呼び出しを約30%削減し、複雑なベンチマークテストで優れたパフォーマンスを発揮します。
安全な実行:サンドボックス環境(E2Bなど)でのコード実行をサポートし、コード実行の安全性を確保します。
複数のLLMとの互換性:Hugging Face Hub上のモデルと、OpenAI、Anthropicなどの他のモデルを簡単に統合できます。
使用チュートリアル
1. Smolagentsのインストール:`pip install smolagents`コマンドを使用してインストールします。
2. 必要なクラスのインポート:SmolagentsライブラリからCodeAgent、必要なユーティリティクラス、LLMモデルクラスをインポートします。
3. エージェントの定義:必要なツールリストとLLMモデルを渡して、CodeAgentインスタンスを作成します。
4. ツール関数の記述:タスクの要件に応じて、Pythonコード形式のツール関数を作成し、具体的な機能を実装します。
5. エージェントの実行:runメソッドを呼び出してタスクの説明を渡すと、エージェントは自動的にタスクを実行し、結果を返します。
6. ツールの共有:`push_to_hub`メソッドを使用して、カスタムツール関数をHugging Face Hubに共有し、コミュニティで使用できるようにします。
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