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Agents - 导览

在本导览中，您将学习如何构建一个 agent（智能体），如何运行它，以及如何自定义它以使其更好地适应您的使用场景。

译者注：Agent 的业内术语是“智能体”。本译文将保留 agent，不作翻译，以带来更高效的阅读体验。(在中文为主的文章中，It’s easier to 注意到英文。Attention Is All You Need!)

中文社区发布了关于 smolagents 的介绍和实践讲解视频(来源：Issue#80)，你可以访问这里进行观看！

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构建您的 agent

要初始化一个最小化的 agent，您至少需要以下两个参数：

- `model`，一个为您的 agent 提供动力的文本生成模型 - 因为 agent 与简单的 LLM 不同，它是一个使用 LLM 作为引擎的系统。您可以使用以下任一选项：

  - TransformersModel 使用预初始化的 `transformers` 管道在本地机器上运行推理
  - InferenceClientModel 在底层使用 `huggingface_hub.InferenceClient`
  - LiteLLMModel 让您通过 LiteLLM 调用 100+ 不同的模型！
  - AzureOpenAIServerModel 允许您使用部署在 Azure 中的 OpenAI 模型。
  - MLXModel 可创建 mlx-lm 流水线，以便在本地机器上运行推理。

- `tools`，agent 可以用来解决任务的 `Tools` 列表。它可以是一个空列表。您还可以通过定义可选参数 `add_base_tools=True` 在您的 `tools` 列表之上添加默认工具箱。

一旦有了这两个参数 `tools` 和 `model`，您就可以创建一个 agent 并运行它。您可以使用任何您喜欢的 LLM，无论是通过 Hugging Face API、transformers、ollama、LiteLLM、Azure OpenAI，还是mlx-lm.。

Hugging Face API
本地Transformers模型
OpenAI或Anthropic API
Ollama
Azure OpenAI
mlx-lm

Hugging Face API 可以免费使用而无需 token，但会有速率限制。

要访问受限模型或使用 PRO 账户提高速率限制，您需要设置环境变量 `HF_TOKEN` 或在初始化 `InferenceClientModel` 时传递 `token` 变量。

    from smolagents import CodeAgent, InferenceClientModel

    model_id = "meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct"

    model = InferenceClientModel(model_id=model_id, token="<YOUR_HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN>")
    agent = CodeAgent(tools=[], model=model, add_base_tools=True)

    agent.run(
        "Could you give me the 118th number in the Fibonacci sequence?",
    )

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CodeAgent 和 ToolCallingAgent

CodeAgent 是我们的默认 agent。它将在每一步编写并执行 Python 代码片段。

默认情况下，执行是在您的本地环境中完成的。 这应该是安全的，因为唯一可以调用的函数是您提供的工具（特别是如果只有 Hugging Face 的工具）和一组预定义的安全函数，如 `print` 或 `math` 模块中的函数，所以您已经限制了可以执行的内容。

Python 解释器默认也不允许在安全列表之外导入，所以所有最明显的攻击都不应该成为问题。 您可以通过在初始化 CodeAgent 时将授权模块作为字符串列表传递给参数 `additional_authorized_imports` 来授权额外的导入：

    from smolagents import CodeAgent

    model = InferenceClientModel()
    agent = CodeAgent(tools=[], model=model, additional_authorized_imports=['requests', 'bs4'])
    agent.run("Could you get me the title of the page at url 'https://huggingface.co/blog'?")

LLM 可以生成任意代码然后执行：不要添加任何不安全的导入！

如果生成的代码尝试执行非法操作或出现常规 Python 错误，执行将停止。

您也可以使用 E2B 代码执行器 或 Docker 而不是本地 Python 解释器。对于 E2B，首先 设置 `E2B_API_KEY` 环境变量，然后在初始化 agent 时传递 `executor_type="e2b"`。对于 Docker，在初始化时传递 `executor_type="docker"`。

在 该教程中 了解更多关于代码执行的内容。

我们还支持广泛使用的将动作编写为 JSON-like 块的方式：ToolCallingAgent，它的工作方式与 CodeAgent 非常相似，当然没有 `additional_authorized_imports`，因为它不执行代码：

    from smolagents import ToolCallingAgent

    agent = ToolCallingAgent(tools=[], model=model)
    agent.run("Could you get me the title of the page at url 'https://huggingface.co/blog'?")

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检查 agent 运行

以下是一些有用的属性，用于检查运行后发生了什么：

- `agent.logs` 存储 agent 的细粒度日志。在 agent 运行的每一步，所有内容都会存储在一个字典中，然后附加到 `agent.logs` 中。
- 运行 `agent.write_memory_to_messages()` 会为 LLM 创建一个 agent 日志的内部内存，作为聊天消息列表。此方法会遍历日志的每一步，并仅存储它感兴趣的内容作为消息：例如，它会将系统提示和任务存储为单独的消息，然后对于每一步，它会将 LLM 输出存储为一条消息，工具调用输出存储为另一条消息。如果您想要更高级别的视图 - 但不是每个日志都会被此方法转录。

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工具

工具是 agent 使用的原子函数。为了被 LLM 使用，它还需要一些构成其 API 的属性，这些属性将用于向 LLM 描述如何调用此工具：

- 名称
- 描述
- 输入类型和描述
- 输出类型

例如，您可以查看 PythonInterpreterTool：它有一个名称、描述、输入描述、输出类型和一个执行操作的 `forward` 方法。

当 agent 初始化时，工具属性用于生成工具描述，该描述被嵌入到 agent 的系统提示中。这让 agent 知道它可以使用哪些工具以及为什么。

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默认工具箱

`smolagents` 附带了一个用于增强 agent 的默认工具箱，您可以在初始化时通过参数 `add_base_tools=True` 将其添加到您的 agent 中：

- DuckDuckGo 网页搜索：使用 DuckDuckGo 浏览器执行网页搜索。
- Python 代码解释器：在安全环境中运行 LLM 生成的 Python 代码。只有在使用 `add_base_tools=True` 初始化 ToolCallingAgent 时才会添加此工具，因为基于代码的 agent 已经可以原生执行 Python 代码
- 转录器：基于 Whisper-Turbo 构建的语音转文本管道，将音频转录为文本。

您可以通过调用 load_tool() 函数和要执行的任务手动使用工具。

    from smolagents import WebSearchTool

    search_tool = WebSearchTool()
    print(search_tool("Who's the current president of Russia?"))

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创建一个新工具

您可以创建自己的工具，用于 Hugging Face 默认工具未涵盖的用例。 例如，让我们创建一个工具，返回 Hub 上给定任务下载量最多的模型。

您将从以下代码开始。

    from huggingface_hub import list_models

    task = "text-classification"

    most_downloaded_model = next(iter(list_models(filter=task, sort="downloads", direction=-1)))
    print(most_downloaded_model.id)

这段代码可以通过将其包装在一个函数中并添加 `tool` 装饰器快速转换为工具： 这不是构建工具的唯一方法：您可以直接将其定义为 Tool 的子类，这为您提供了更多的灵活性，例如初始化重型类属性的可能性。

让我们看看这两种选项的工作原理：

使用@tool装饰一个函数
子类化Tool

    from smolagents import tool

    @tool
    def model_download_tool(task: str) -> str:
        """
        This is a tool that returns the most downloaded model of a given task on the Hugging Face Hub.
        It returns the name of the checkpoint.

        Args:
            task: The task for which to get the download count.
        """
        most_downloaded_model = next(iter(list_models(filter=task, sort="downloads", direction=-1)))
        return most_downloaded_model.id

该函数需要：

- 一个清晰的名称。名称应该足够描述此工具的功能，以帮助为 agent 提供动力的 LLM。由于此工具返回任务下载量最多的模型，我们将其命名为 `model_download_tool`。
- 输入和输出的类型提示
- 一个描述，其中包括一个 ‘Args:’ 部分，其中每个参数都被描述（这次没有类型指示，它将从类型提示中提取）。与工具名称一样，此描述是为您的 agent 提供动力的 LLM 的说明书，所以不要忽视它。 所有这些元素将在初始化时自动嵌入到 agent 的系统提示中：因此要努力使它们尽可能清晰！

此定义格式与 `apply_chat_template` 中使用的工具模式相同，唯一的区别是添加了 `tool` 装饰器：这里 了解更多关于我们的工具使用 API。

然后您可以直接初始化您的 agent：

    from smolagents import CodeAgent, InferenceClientModel
    agent = CodeAgent(tools=[model_download_tool], model=InferenceClientModel())
    agent.run(
        "Can you give me the name of the model that has the most downloads in the 'text-to-video' task on the Hugging Face Hub?"
    )

您将获得以下日志：

    ╭──────────────────────────────────────── New run ─────────────────────────────────────────╮
    │                                                                                          │
    │ Can you give me the name of the model that has the most downloads in the 'text-to-video' │
    │ task on the Hugging Face Hub?                                                            │
    │                                                                                          │
    ╰─ InferenceClientModel - Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct ───────────────────────────────────────────╯
    ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Step 0 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
    ╭─ Executing this code: ───────────────────────────────────────────────────────────────────╮
    │   1 model_name = model_download_tool(task="text-to-video")                               │
    │   2 print(model_name)                                                                    │
    ╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
    Execution logs:
    ByteDance/AnimateDiff-Lightning

    Out: None
    [Step 0: Duration 0.27 seconds| Input tokens: 2,069 | Output tokens: 60]
    ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Step 1 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
    ╭─ Executing this code: ───────────────────────────────────────────────────────────────────╮
    │   1 final_answer("ByteDance/AnimateDiff-Lightning")                                      │
    ╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
    Out - Final answer: ByteDance/AnimateDiff-Lightning
    [Step 1: Duration 0.10 seconds| Input tokens: 4,288 | Output tokens: 148]
    Out[20]: 'ByteDance/AnimateDiff-Lightning'

在 专用教程 中了解更多关于工具的内容。

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多 agent

多 agent 系统是随着微软的框架 Autogen 引入的。

在这种类型的框架中，您有多个 agent 一起工作来解决您的任务，而不是只有一个。 经验表明，这在大多数基准测试中表现更好。这种更好表现的原因在概念上很简单：对于许多任务，与其使用一个全能系统，您更愿意将单元专门用于子任务。在这里，拥有具有单独工具集和内存的 agent 可以实现高效的专业化。例如，为什么要用网页搜索 agent 访问的所有网页内容填充代码生成 agent 的内存？最好将它们分开。

您可以使用 `smolagents` 轻松构建分层多 agent 系统。

为此，将 agent 封装在 `ManagedAgent` 对象中。此对象需要参数 `agent`、`name` 和 `description`，这些参数将嵌入到管理 agent 的系统提示中，以让它知道如何调用此托管 agent，就像我们对工具所做的那样。

以下是一个使用我们的 `WebSearchTool` 制作一个管理特定网页搜索 agent 的 agent 的示例：

    from smolagents import CodeAgent, InferenceClientModel, WebSearchTool, ManagedAgent

    model = InferenceClientModel()

    web_agent = CodeAgent(tools=[WebSearchTool()], model=model)

    managed_web_agent = ManagedAgent(
        agent=web_agent,
        name="web_search",
        description="Runs web searches for you. Give it your query as an argument."
    )

    manager_agent = CodeAgent(
        tools=[], model=model, managed_agents=[managed_web_agent]
    )

    manager_agent.run("Who is the CEO of Hugging Face?")

有关高效多 agent 实现的深入示例，请参阅 我们如何将多 agent 系统推向 GAIA 排行榜的顶部。

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与您的 agent 交谈并在酷炫的 Gradio 界面中可视化其思考过程

您可以使用 `GradioUI` 交互式地向您的 agent 提交任务并观察其思考和执行过程，以下是一个示例：

    from smolagents import (
        load_tool,
        CodeAgent,
        InferenceClientModel,
        GradioUI
    )

    # 从 Hub 导入工具
    image_generation_tool = load_tool("m-ric/text-to-image")

    model = InferenceClientModel(model_id=model_id)

    # 使用图像生成工具初始化 agent
    agent = CodeAgent(tools=[image_generation_tool], model=model)

    GradioUI(agent).launch()

在底层，当用户输入新答案时，agent 会以 `agent.run(user_request, reset=False)` 启动。 `reset=False` 标志意味着在启动此新任务之前不会刷新 agent 的内存，这使得对话可以继续。

您也可以在其他 agent 化应用程序中使用此 `reset=False` 参数来保持对话继续。

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下一步

最后，当您按需配置好agent后，即可将其分享至 Hub！

    agent.push_to_hub("m-ric/my_agent")

类似地，若要加载已推送至 Hub 的agent，在信任其工具代码的前提下，可使用：

    agent.from_hub("m-ric/my_agent", trust_remote_code=True)

要更深入地使用，您将需要查看我们的教程：

- 我们的代码 agent 如何工作的解释
- 本指南关于如何构建好的 agent。
- 工具使用的深入指南。

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