Агенты в библиотеке smolagents — это мощные программы, управляемые искусственным интеллектом (LLM), которые могут выполнять сложные задачи, взаимодействуя с внешним миром через инструменты. Представьте их как мини-роботов, которым вы даете задание, а они самостоятельно планируют и выполняют его, используя доступные им инструменты.
Основные концепции:
- Агент: Программа, которая использует LLM для принятия решений и выполнения действий.
- Задача: Цель, которую вы ставите перед агентом.
- Инструменты: Функции, которые агент может вызывать для взаимодействия с внешним миром (например, поиск в интернете, работа с файлами, запуск других программ).
- Память: История действий и наблюдений агента, которую он использует для планирования и принятия решений.
- Планирование: Процесс, с помощью которого агент определяет последовательность действий для достижения цели.
- Выполнение: Процесс, с помощью которого агент вызывает инструменты и обрабатывает их результаты.
Для чего нужны агенты?
Агенты позволяют автоматизировать сложные задачи, которые требуют не только обработки текста, но и взаимодействия с внешним миром. Вот несколько примеров:
- Исследование: Собрать информацию по заданной теме из разных источников.
- Анализ данных: Обработать данные из файла, провести анализ и сгенерировать отчет.
- Разработка ПО: Написать код по спецификации, протестировать его и исправить ошибки.
- Управление системой: Мониторить состояние системы, запускать и останавливать сервисы, реагировать на события.
- Создание контента: Написать статью, сгенерировать изображение, создать видео.
Как пользоваться агентами?
В библиотеке smolagents есть несколько типов агентов, но основные принципы работы с ними похожи. Вот пошаговая инструкция:
1. Импортировать нужный класс агента:
from smolagents import CodeAgent, ToolCallingAgent, MultiStepAgent
2. Определить инструменты (если нужны):
Можно использовать готовые инструменты из smolagents.default_tools или smolagents.tools.
Можно создать свои инструменты, унаследовав класс Tool и реализовав метод forward.
from smolagents import Tool from smolagents.default_tools import TOOL_MAPPING
class MyCustomTool(Tool):
name = "my_tool"
description = "This tool does something special."
inputs = {
"input_string": {
"type": "string",
"description": "The input string to process."
}
}
output_type = "string"
def forward(self, input_string: str):
# Do something with the input string
return f"Processed: {input_string}"
my_tool = MyCustomTool()
# Или использовать готовые
search_tool = TOOL_MAPPING["search_tool"]()
3. Создать объект LLM:
Можно использовать модели из Hugging Face (например, HfApiModel).
Можно использовать локальные модели.
from smolagents import HfApiModel
model = HfApiModel("Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct")
4. Создать объект агента, передав ему модель, инструменты и другие параметры:
- tools: Список инструментов, которые агент может использовать.
- model: Объект LLM.
- system_prompt: Начальная инструкция для агента.
- max_steps: Максимальное количество шагов, которое агент может сделать.
- planning_interval: Как часто агент должен обновлять свой план.
- use_e2b_executor: Использовать ли изолированную среду выполнения кода
agent = CodeAgent(
tools=[my_tool, search_tool],
model=model,
system_prompt="You are a helpful assistant.",
max_steps=10,
planning_interval=3,
use_e2b_executor=False,
)
5. Запустить агента с помощью метода run:
- task: Задача, которую нужно выполнить.
- stream: Выводить ли промежуточные результаты.
- reset: Сбросить ли память агента перед запуском.
- additional_args: Дополнительные аргументы, которые можно передать агенту.
result = agent.run("Используя мой инструмент, обработай строку 'Hello, world!' и найди в интернете информацию о столице Франции.")
print(result)
Типы агентов в smolagents:
- MultiStepAgent: Базовый класс для агентов, которые выполняют задачи пошагово.
- CodeAgent: Агент, который генерирует и выполняет код для решения задач.
- ToolCallingAgent: Агент, который использует JSON-подобные вызовы инструментов, оптимизированные для LLM с поддержкой вызова функций.
Управляемые Агенты (Managed Agents):
- Позволяют делегировать задачи другим агентам.
- Создаются с помощью класса ManagedAgent, которому передается агент, имя, описание и другие параметры.
- Можно использовать для создания иерархии агентов, где одни агенты управляют другими.
Пример с ManagedAgent:
from smolagents import ManagedAgent, CodeAgent, HfApiModel
# Создаем модель
model = HfApiModel("Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct")
# Создаем дочерний агент
child_agent = CodeAgent(
tools=[],
model=model,
system_prompt="You are a specialized agent that only answers questions about the weather.",
)
# Создаем управляемый агент
managed_agent = ManagedAgent(
agent=child_agent,
name="weather_expert",
description="This agent can answer questions about the weather.",
)
# Создаем родительский агент
parent_agent = CodeAgent(
tools=[],
model=model,
managed_agents=[managed_agent],
)
# Запускаем родительский агент
result = parent_agent.run("Какая погода в Москве? Попроси об этом weather_expert.")
print(result)
В заключение:
Агенты в smolagents — это мощный инструмент для автоматизации сложных задач. Они позволяют использовать возможности LLM для взаимодействия с внешним миром и выполнения действий. Библиотека предоставляет гибкие возможности для создания и настройки агентов, а также для управления ими. Надеюсь, это объяснение помогло вам понять, что такое агенты, для чего они нужны и как ими пользоваться в контексте smolagents!
Извините, что текст написан с помощью нейросети, но, по-моему, в нем информации по хайповой теме с smolagents больше, чем в карточке их гитхаба.