Wie baue ich mit Smolagents einen agierenden Lappen?

In diesem Artikel wird beschrieben, dass ein Agenten-System (AGENTIC ARRAVEAL-AUGMENTED ERGEBNISSE) mit Smolagents, einer umarmenden Gesichtsbibliothek, erstellt wird. Smolagents vereinfachen das Erstellen von KI-Agenten, die autonomes Entscheidungsfindung und Aufgabenausführung in der Lage sind. Die Schritt-für-Schritt-Anleitung konzentriert sich auf den Aufbau eines Agentenlagersystems.

Inhaltsverzeichnis:

• Was sind Smolagents?
• Key Smolagents Features
• Smolagents -Komponenten
• Agentic Rag
verstehen
• Gebäudeagentenlappen mit Smolagents
  • notwendige Python -Pakete
  • Bibliotheken importieren
  • Laden und Knacken eines PDF
  • Einbettung der Erzeugung
  • Smolagents Implementierung
  • Definieren eines Retriever -Tools
  • Agent Setup
• Vorteile von Smolagents für agentische Lappen
• Schlussfolgerung

Was sind Smolagents?

Smolagents, vom Umarmungsgesicht, strömt die Schaffung intelligenter Agenten für komplexe Aufgaben. Das minimalistische Design (ca. 1.000 Codezeilen) gleicht die Leistung und die Benutzerfreundlichkeit aus.

Key Smolagents Merkmale:

1. Code -Agenten: generieren und führen Sie Code in sicheren Umgebungen wie E2B autonom und führen Sie autonom aus.
2. ToolCallingagents: Interagieren Sie mit Tools mit einem "Gedanken: ... Aktion: ..." -Format, ideal für strukturierte Ausgänge und API -Integration.
3. breite Integrationen: unterstützt verschiedene LLMs (umarmende Gesichtsinferenz -API, OpenAI, Anthropic über LitellM) und ein gemeinsames Tool -Repository zum Umarmungsgesichtszentrum.
4. Effiziente Architektur: bietet robuste Bausteine ​​für komplexe Agentenverhalten.

Smolagents Komponenten:

1. llm CORE: Die Entscheidungsmotor.
2. Tool -Repository: Vordefinierte Tools für die Aufgabenausführung.
3. Parser: extrahiert umsetzbare Informationen aus LLM -Ausgängen.
4. Systemeingabeaufforderung: gibt Anweisungen und sorgt für konsistente Ausgänge.
5. Speicher: behält den Kontext über Iterationen hinweg.
6. Fehlerbehandlung: beinhaltet Protokollierung und Wiederholungsmechanismen.

Agentic Rag

verstehen

Agentenlag erweitert den herkömmlichen Lappen durch Hinzufügen von Agentenfunktionen (Argumentation, Planung, dynamische Tool -Interaktion). Dies ermöglicht eine komplexe Aufgabenabwicklung durch Abonnosition von Abfragen, Informationsabruf und iterative Verfeinerung.

Hauptvorteile der Kombination von Smolagents und Agentenlappen:

1. Enhanced Intelligence: fügt der Rag -Pipeline Argumentation und Planung hinzu.
2. Dynamische Anpassungsfähigkeit: Aktionen basierend auf abgerufenen Daten anpassen.
3. Verbesserte Effizienz: automatisiert iterative Prozesse, reduzieren die manuelle Intervention.
4. erhöhte Sicherheit: führt sicher externer Code und Abfragen aus.
sicher.
5. Skalierbarkeit:
skaliert und passt sich an verschiedene Domänen an.

Gebäudeagentierlag mit Smolagents

Dieser Abschnitt führt Sie durch den Bau des Systems. Es umfasst das Laden und Verarbeitung von Daten aus einem PDF, die Aufteilung in Stücke, die Generierung von Einbettungen und die Verwendung dieser Einbettung für semantische Suche in einer Vektordatenbank (FAISS). Ein Suchagenten ruft Daten aus externen Quellen ab.

notwendige Python -Pakete:

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

Importieren von Bibliotheken:

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

(Die verbleibenden Codeabschnitte zum Laden, Aufteilungen, Einbetten der Erzeugung, Implementierung von Smolagenten, Definieren des Retriever -Tools und der Agenten -Setup sind hier zu umfangreich, um sich zu reproduzieren. Siehe die ursprünglichen Eingabe für die vollständigen Code -Snippets.)

Vorteile von Smolagents für Agentenlappen:

• Einfachheit:
Minimaler Code für leistungsstarke Agenten.
• Flexibilität:
Integriert sich in verschiedene LLMs und Tools.
• Sicherheit:
erleichtert eine sichere Ausführung in Sandbox -Umgebungen.

Schlussfolgerung:

Die Kombination von Smolagents und Agentenlappen fördert die Schaffung intelligenter, autonomer Systeme erheblich. Das optimierte Design von Smolagents, kombiniert mit den dynamischen Fähigkeiten von Agentic Rag, ermöglicht eine effiziente Umführung komplexer Aufgaben, die Anpassungsfähigkeit, Sicherheit und Skalierbarkeit verbessert. Dieser Ansatz ist ideal für verschiedene Anwendungen. Die Bilder werden wie angefordert in ihrem ursprünglichen Format und ihrer Position aufbewahrt.

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