#
Écrire des actions sous forme d’extraits de code ou de blobs JSON

> Vous pouvez suivre le code dans ce notebook que vous pouvez exécuter avec Google Colab.

Les `ToolCallingAgent` sont le deuxième type d’agent disponible dans `smolagents`. Contrairement aux `CodeAgent` qui utilisent des extraits de code en Python, ces agents utilisent les capacités d’appel d’outils intégrées des fournisseurs de LLM pour générer des appels d’outils sous forme de structures JSON. C’est l’approche standard utilisée par OpenAI, Anthropic et de nombreux autres fournisseurs.

Regardons un exemple. Quand Alfred veut rechercher des services de restauration et des idées de fête, un `CodeAgent` générerait et exécuterait du code Python comme ceci :

    for query in [
        "Meilleurs services de restauration à Gotham City",
        "Idées de thème de fête pour super-héros"
    ]:
        print(web_search(f"Rechercher : {query}"))

Un `ToolCallingAgent` créerait plutôt une structure JSON :

    [
        {"name": "web_search", "arguments": "Meilleurs services de restauration à Gotham City"},
        {"name": "web_search", "arguments": "Idées de thème de fête pour super-héros"}
    ]

Ce blob JSON est ensuite utilisé pour exécuter les appels d’outils.

Bien que `smolagents` se concentre principalement sur les `CodeAgent` puisqu’ils performent mieux dans l’ensemble, les `ToolCallingAgent` peuvent être efficaces pour des systèmes simples qui ne nécessitent pas de gestion de variables ou d’appels d’outils complexes.

##
Comment fonctionnent ToolCallingAgent ?

Les `ToolCallingAgent` suivent le même workflow multi-étapes que les `CodeAgent` (voir la section précédente pour plus de détails).

La différence clé est dans la façon dont ils structurent leurs actions : au lieu de code exécutable, ils génèrent des objets JSON qui spécifient les noms d’outils et les arguments. Le système analyse ensuite ces instructions pour exécuter les outils appropriés.

##
Exemple : exécuter un ToolCallingAgent

Revisitions l’exemple précédent où Alfred a commencé les préparatifs de la fête, mais cette fois nous utiliserons un `ToolCallingAgent` pour mettre en évidence la différence. Nous allons construire un agent qui peut rechercher sur le web en utilisant DuckDuckGo, tout comme dans notre exemple de `CodeAgent`. La seule différence est le type d’agent ; le framework gère tout le reste :

    from smolagents import ToolCallingAgent, DuckDuckGoSearchTool, InferenceClientModel

    agent = ToolCallingAgent(tools=[DuckDuckGoSearchTool()], model=InferenceClientModel())

    agent.run("Recherche les meilleures recommandations musicales pour une fête au manoir des Wayne.")

Lorsque vous examinez la trace de l’agent, au lieu de voir `Executing parsed code:`, vous verrez quelque chose comme :

    ╭─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
    │ Calling tool: 'web_search' with arguments: {'query': "meilleures recommandations musicales pour une fête au     │
    │ manoir des Wayne"}                                                                                              │
    ╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯

L’agent génère un appel d’outil structuré que le système traite pour produire la sortie, plutôt que d’exécuter directement du code.

Maintenant que nous comprenons les deux types d’agents, nous pouvons choisir celui adapté à nos besoins. Continuons à explorer `smolagents` pour faire de la fête d’Alfred un succès ! 🎉

##
Ressources

- Documentation ToolCallingAgent - Documentation officielle de `ToolCallingAgent`

< > Update on GitHub