Smolagents
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Smolagents
簡介 :
Smolagents是一個輕量級的庫,允許用戶以幾行代碼運行強大的智能代理。它以簡潔性為特點,支持任何語言模型(LLM),包括Hugging Face Hub上的模型以及通過LiteLLM集成的OpenAI、Anthropic等模型。特別支持代碼代理,即代理通過編寫代碼來執行動作,而不是讓代理來編寫代碼。Smolagents還提供了代碼執行的安全選項,包括安全的Python解釋器和使用E2B的沙箱環境。
需求人群 :
目標受眾為開發者和數據科學家,特別是那些需要構建或集成智能代理以自動化任務和提高工作效率的專業人士。Smolagents的輕量級和靈活性使其成為快速原型設計和實驗的理想選擇。
總訪問量: 474.6M
佔比最多地區: US(19.34%)
本站瀏覽量 : 59.6K
使用場景
使用Smolagents構建一個可以自動搜索信息並回答問題的聊天機器人。
創建一個代理,用於自動化數據預處理和機器學習模型訓練的工作流程。
集成Smolagents到現有的系統中,以增強系統的自動化和智能決策能力。
產品特色
• 簡潔性:代理邏輯代碼量控制在千行左右,保持抽象的最小化。
• 支持任何LLM:兼容Hugging Face Hub上的模型以及通過LiteLLM集成的多種模型。
• 代碼代理支持:代理通過編寫代碼來執行動作,提高效率和性能。
• Hub集成:支持在Hub上分享和加載工具。
• 安全性:提供安全的代碼執行選項,包括沙箱環境。
• 輕量級:核心代碼精簡,便於理解和定製。
• 易於擴展:用戶可以根據自己的需求修改和擴展庫的功能。
使用教程
1. 安裝Smolagents庫:在終端或命令提示符中運行`pip install smolagents`。
2. 定義代理:創建一個新的Python文件,並導入所需的代理和工具類。
3. 配置工具:根據需要為代理配置不同的工具,例如搜索工具或模型接口。
4. 運行代理:編寫代碼以運行代理,並傳入相應的查詢或任務。
5. 擴展功能:根據需要擴展代理的功能,添加更多的工具或自定義代理的行為。
6. 部署代理:將訓練好的代理部署到生產環境,以實現自動化任務。
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