Smolagents
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Smolagents
简介 :
Smolagents是一个轻量级的库,允许用户以几行代码运行强大的智能代理。它以简洁性为特点,支持任何语言模型(LLM),包括Hugging Face Hub上的模型以及通过LiteLLM集成的OpenAI、Anthropic等模型。特别支持代码代理,即代理通过编写代码来执行动作,而不是让代理来编写代码。Smolagents还提供了代码执行的安全选项,包括安全的Python解释器和使用E2B的沙箱环境。
需求人群 :
目标受众为开发者和数据科学家,特别是那些需要构建或集成智能代理以自动化任务和提高工作效率的专业人士。Smolagents的轻量级和灵活性使其成为快速原型设计和实验的理想选择。
总访问量: 474.6M
占比最多地区: US(19.34%)
本站浏览量 : 62.4K
使用场景
使用Smolagents构建一个可以自动搜索信息并回答问题的聊天机器人。
创建一个代理,用于自动化数据预处理和机器学习模型训练的工作流程。
集成Smolagents到现有的系统中,以增强系统的自动化和智能决策能力。
产品特色
• 简洁性:代理逻辑代码量控制在千行左右,保持抽象的最小化。
• 支持任何LLM:兼容Hugging Face Hub上的模型以及通过LiteLLM集成的多种模型。
• 代码代理支持:代理通过编写代码来执行动作,提高效率和性能。
• Hub集成:支持在Hub上分享和加载工具。
• 安全性:提供安全的代码执行选项,包括沙箱环境。
• 轻量级:核心代码精简,便于理解和定制。
• 易于扩展:用户可以根据自己的需求修改和扩展库的功能。
使用教程
1. 安装Smolagents库:在终端或命令提示符中运行`pip install smolagents`。
2. 定义代理:创建一个新的Python文件,并导入所需的代理和工具类。
3. 配置工具:根据需要为代理配置不同的工具,例如搜索工具或模型接口。
4. 运行代理:编写代码以运行代理,并传入相应的查询或任务。
5. 扩展功能:根据需要扩展代理的功能,添加更多的工具或自定义代理的行为。
6. 部署代理:将训练好的代理部署到生产环境,以实现自动化任务。
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