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。