Hugging Face는 지능형 에이전트 구축 프로세스를 단순화하고 언어 모델에 더 강력한 실행 기능을 제공하는 것을 목표로 하는 smolagents라는 새로운 오픈 소스 라이브러리의 출시를 발표했습니다. Smolagents는 단순화된 코드 구조를 가지고 있으며 Hugging Face의 자체 무료 추론 API와 OpenAI 및 Anthropic과 같은 회사의 모델을 포함하여 여러 언어 모델을 지원합니다. 사용자는 특정 요구 사항을 충족하는 도구와 모델을 쉽게 정의하고 사용자 정의 도구를 만들 수 있습니다. 또한 라이브러리는 샌드박스 환경에서 안전한 코드 실행을 지원하여 사용자를 안전하게 보호합니다. smolagents는 점차 이전의 Transformers.agents를 대체하고 더욱 인기 있는 지능형 에이전트 구축 도구가 될 것입니다.
HuggingFace는 언어 모델에 더욱 강력한 지능형 에이전트 기능을 제공하는 것을 목표로 하는 "smolagents"라는 새로운 오픈 소스 라이브러리를 출시했습니다. 단순화된 코드 구조를 통해 스몰라젠트는 사용자가 다양한 작업을 수행할 수 있는 지능형 에이전트를 더 쉽게 구축할 수 있도록 해줍니다.
현대 인공 지능 시스템에서 언어 모델(LLM)은 외부 정보를 얻기 위해 검색 도구를 호출하거나 작업을 완료하기 위해 특정 프로그램을 실행하는 등 현실 세계와 상호 작용해야 합니다. 따라서 언어 모델에 "에이전트" 기능을 제공하는 것이 특히 중요합니다. 지능형 에이전트를 통해 LLM 출력을 통해 워크플로를 제어하고 AI 적용을 앞당길 수 있습니다.
그렇다면 언제 지능형 에이전트를 사용해야 할까요? 사용자가 작업을 효율적으로 해결하기 위해 유연한 워크플로가 필요한 경우 지능형 에이전트가 매우 중요합니다. 고객 요청을 처리하는 여행 웹사이트를 예로 들면, 요청이 상대적으로 명확할 경우 미리 설정된 워크플로를 사용하는 것으로 충분하며, 요청에 더 불확실한 요소가 포함되어 있으면 지능형 에이전트가 필요한 유연성을 제공하고 사용자에게 도움을 줄 수 있습니다. 가장 적합한 솔루션.
smolagents는 Hugging Face의 무료 추론 API와 OpenAI 및 Anthropic과 같은 많은 회사의 모델을 포함하여 다양한 언어 모델을 지원합니다. 사용자는 도구와 모델을 정의하여 자신만의 지능형 에이전트를 쉽게 구축할 수 있으며 특정 요구 사항을 충족하는 사용자 지정 도구를 만들 수도 있습니다. 샘플 코드는 Google Maps API를 사용하여 이동 시간을 확인하고 여행 계획을 생성하는 방법을 보여줍니다. 여러 계산을 거친 후 지능형 에이전트는 마침내 사용자에게 합리적인 여행 추천을 제공합니다.
단순화된 코드와 다양한 도구 지원 외에도 smolagents는 샌드박스 환경에서 안전한 코드 실행을 지원하여 사용자 보안을 보장합니다. 미래에는 스몰라젠트가 점차 이전의 트랜스포머를 대체하고 더 대중적인 선택이 될 것입니다.
연구에 따르면 코드를 사용하여 작업을 수행하는 것이 기존 JSON 형식보다 더 효율적이며 구성 가능성, 개체 관리 기능 및 표현력이 더 뛰어난 것으로 나타났습니다. 이는 스몰라젠트가 개발자들이 AI 에이전트 분야에서 한 단계 더 나아갈 수 있는 새로운 문을 열 것이라는 의미다.
입구: https://huggingface.co/blog/smolagents
하이라이트:
smolagents는 지능형 에이전트 구축 프로세스를 단순화하도록 설계된 새로 출시된 오픈 소스 라이브러리입니다.
사용자는 도구와 모델을 정의하여 특정 작업을 완료하는 지능형 에이전트를 신속하게 생성할 수 있습니다.
코드를 사용하여 작업을 수행하는 것은 기존 방법보다 효율적이며 AI 에이전트의 성능과 유연성을 향상시킬 수 있습니다.
전체적으로 smolagents는 지능형 에이전트의 구축 프로세스를 단순화하고 성능과 유연성을 향상시키는 강력하고 사용하기 쉬운 도구를 개발자에게 제공합니다. 새로운 오픈 소스 라이브러리는 인공 지능 분야의 발전을 더욱 촉진할 것으로 예상됩니다.