Hugging Face anunciou o lançamento de uma nova biblioteca de código aberto chamada smolagents, que visa simplificar o processo de construção de agentes inteligentes e fornecer aos modelos de linguagem capacidades de execução mais fortes. Smolagents tem uma estrutura de código simplificada e suporta vários modelos de linguagem, incluindo a própria API de inferência gratuita do Hugging Face e modelos de empresas como OpenAI e Anthropic. Os usuários podem facilmente definir ferramentas e modelos e criar ferramentas personalizadas para atender a necessidades específicas. A biblioteca também oferece suporte à execução segura de código em um ambiente sandbox, mantendo os usuários seguros. smolagents substituirá gradualmente seu antecessor transformers.agents e se tornará uma ferramenta de construção de agente inteligente mais popular.
HuggingFace lançou uma nova biblioteca de código aberto chamada "smolagents", que visa fornecer aos modelos de linguagem capacidades de agentes inteligentes mais fortes. Por meio de uma estrutura de código simplificada, os smolagents facilitam aos usuários a construção de agentes inteligentes que podem executar uma variedade de tarefas.
Nos sistemas modernos de inteligência artificial, os modelos de linguagem (LLM) precisam interagir com o mundo real, como chamar ferramentas de busca para obter informações externas ou executar programas específicos para completar tarefas. Portanto, é particularmente importante dar capacidades de “agente” aos modelos de linguagem. Agentes inteligentes permitem que a saída do LLM controle os fluxos de trabalho, impulsionando a aplicação da IA.
Então, quando você deve usar agentes inteligentes? Se os usuários precisam de um fluxo de trabalho flexível para resolver tarefas com eficiência, os agentes inteligentes são cruciais. Tomemos como exemplo um site de viagens que trata de solicitações de clientes. Quando a solicitação é relativamente clara, basta usar um fluxo de trabalho predefinido; quando a solicitação envolve fatores mais incertos, um agente inteligente pode fornecer a flexibilidade necessária e ajudar os usuários a encontrar a solução. solução mais adequada.
smolagents oferece suporte a vários modelos de linguagem, incluindo a API de inferência gratuita do Hugging Face e modelos de muitas empresas, como OpenAI e Anthropic. Os usuários podem criar facilmente seus próprios agentes inteligentes, definindo ferramentas e modelos, e até mesmo criar ferramentas personalizadas para atender a necessidades específicas. O código de exemplo mostra como usar a API do Google Maps para obter tempos de viagem e gerar planos de viagem. Após vários cálculos, o agente inteligente finalmente fornece ao usuário uma recomendação de viagem razoável.
Além do código simplificado e do suporte a diversas ferramentas, o smolagents também oferece suporte à execução segura de código em um ambiente sandbox para garantir a segurança do usuário. No futuro, os smolagents substituirão gradualmente seus predecessores transformers.agents e se tornarão a escolha mais popular.
A pesquisa mostra que usar código para realizar operações é mais eficiente do que o formato JSON tradicional, com melhor capacidade de composição, recursos de gerenciamento de objetos e expressividade. Isso significa que os smolagents abrirão uma nova porta para os desenvolvedores darem um passo adiante no campo dos agentes de IA.
Entrada: https://huggingface.co/blog/smolagents
Destaques:
smolagents é uma biblioteca de código aberto recém-lançada, projetada para simplificar o processo de construção de agentes inteligentes.
Os usuários podem criar rapidamente agentes inteligentes para concluir tarefas específicas, definindo ferramentas e modelos.
Usar código para realizar operações é mais eficiente que os métodos tradicionais e pode melhorar o desempenho e a flexibilidade dos agentes de IA.
Resumindo, smolagents fornece aos desenvolvedores uma ferramenta poderosa e fácil de usar que simplifica o processo de construção de agentes inteligentes e melhora seu desempenho e flexibilidade. Vale a pena esperar pelo desenvolvimento futuro. Espera-se que novas bibliotecas de código aberto impulsionem novos desenvolvimentos no campo da inteligência artificial.