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小测验 (不计分)

让我们用一个快速测验来测试你对 `smolagents` 的理解！请记住，自我测试有助于强化学习并识别可能需要复习的领域。

这是一个可选测验，不计分。

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Q1: 选择 smolagents 而非其他框架的主要优势之一是什么？

哪个陈述最能体现 `smolagents` 方法的核心优势？

它使用高度专业化的配置文件和陡峭的学习曲线，确保只有专业开发人员能够使用它 它支持代码优先方法，具有最少的抽象，让智能体通过 Python 函数调用直接交互 它专注于基于 JSON 的操作，消除了智能体编写任何代码的需求 它与单一 LLM 提供商和专用硬件深度集成

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Q2: 在哪种情况下，你可能最能从使用 smolagents 中受益？

哪种情况最符合 smolagents 的优势？

构建大型企业系统，需要数十个微服务和实时数据管道 快速原型设计或实验智能体逻辑，特别是当你的应用相对简单直接时 需要一个只支持基于云的 LLM 并禁止本地推理的框架 需要高级编排、多模态感知和开箱即用的企业级功能的场景

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Q3: smolagents 在模型集成方面提供了灵活性。哪个陈述最能反映其方法？

选择最准确描述 smolagents 如何与 LLM 互操作的说明。

它只提供一个内置模型，不允许自定义集成 它可以与广泛的 LLM 一起使用，提供预定义的类如 TransformersModel、HfApiModel 和 LiteLLMModel 它要求你为每次 LLM 使用实现自己的模型连接器 它只与开源 LLM 集成，不支持商业 API

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Q4: smolagents 如何处理基于代码的操作和基于 JSON 的操作之间的争论？

哪个陈述正确地描述了 smolagents 关于操作格式的理念？

它只允许所有智能体任务使用基于 JSON 的操作，需要解析器来提取工具调用 它通过 CodeAgent 专注于基于代码的操作，但也通过 ToolCallingAgent 支持基于 JSON 的工具调用 它禁止任何外部函数调用，而是要求所有逻辑完全存在于 LLM 内部 它要求用户在运行智能体之前手动将每个代码片段转换为 JSON 对象

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Q5: smolagents 如何与 Hugging Face Hub 集成以获得额外优势？

哪个陈述准确描述了 Hub 集成的核心优势之一？

它自动将所有公共模型升级到商业许可层级 它允许你推送和共享智能体或工具，使其他开发者易于发现和重用 它完全禁用本地推理，只强制使用远程模型 它永久存储所有基于代码的智能体，防止任何更新或版本控制

恭喜你完成了这个测验！🎉 如果你错过了任何问题，可以考虑复习为什么使用 smolagents部分以更深入理解。如果你表现良好，你已经准备好探索 smolagents 中更高级的主题了！

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