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Création et intégration d’outils pour votre agent
Création et intégration d’outils pour votre agent
Dans cette section, nous allons donner à Alfred l’accès au web, lui permettant de trouver les dernières nouvelles et mises à jour mondiales. De plus, il aura accès aux données météorologiques et aux statistiques de téléchargement des modèles du Hub d’Hugging Face Hub, pour qu’il puisse faire des conversations pertinentes sur des sujets frais.
Donnez à votre agent l’accès au web
Rappelez-vous que nous voulons qu’Alfred établisse sa présence comme un véritable hôte de la renaissance, avec une connaissance approfondie du monde.
Pour ce faire, nous devons nous assurer qu’Alfred a accès aux dernières nouvelles et informations sur le monde.
Commençons par créer un outil de recherche web pour Alfred !
from smolagents import DuckDuckGoSearchTool
# Initialiser l'outil de recherche DuckDuckGo
search_tool = DuckDuckGoSearchTool()
# Exemple d'usage
results = search_tool("Qui est l'actuel Président de la France ?")
print(results)Sortie attendue :
L'actuel Président de la France est Emmanuel Macron.Création d’un outil personnalisé pour les informations météorologiques afin de programmer le feu d’artifice
Le gala parfait aurait un feu d’artifice dans un ciel clair, nous devons nous assurer qu’il ne soit pas annulé à cause du mauvais temps.
Créons un outil personnalisé qui peut être utilisé pour appeler une API météo externe et obtenir les informations pour un lieu donné.
Par souci de simplicité, nous utilisons une API météorologique factice pour cet exemple. Si vous voulez utiliser une véritable API, vous pourriez implémenter un outil utilisant l’API OpenWeatherMap comme dans l’Unité 1.
from smolagents import Tool
import random
class WeatherInfoTool(Tool):
name = "weather_info"
description = "Récupère des informations météorologiques factices pour un lieu donné."
inputs = {
"location": {
"type": "string",
"description": "Le lieu pour lequel obtenir les informations météorologiques."
}
}
output_type = "string"
def forward(self, location: str):
# Données météorologiques factices
weather_conditions = [
{"condition": "Pluvieux", "temp_c": 15},
{"condition": "Clair", "temp_c": 25},
{"condition": "Venteux", "temp_c": 20}
]
# Sélectionner aléatoirement une condition météorologique
data = random.choice(weather_conditions)
return f"Météo à {location}: {data['condition']}, {data['temp_c']}°C"
# Initialiser l'outil
weather_info_tool = WeatherInfoTool()Création d’un outil pour obtenir les statistiques du Hub concernant les constructeurs d’IA influents
Le gala réunit le gratin des constructeurs d’IA. Alfred veut les impressionner en discutant de leurs modèles, jeux de données et Spaces les plus populaires. Nous créerons un outil pour récupérer les statistiques des modèles du Hub à partir d’un nom d’utilisateur.
from smolagents import Tool
from huggingface_hub import list_models
class HubStatsTool(Tool):
name = "hub_stats"
description = "Récupère le modèle le plus téléchargé d'un auteur spécifique sur le Hugging Face Hub."
inputs = {
"author": {
"type": "string",
"description": "Le nom d'utilisateur de l'auteur/organisation du modèle pour trouver des modèles."
}
}
output_type = "string"
def forward(self, author: str):
try:
# Lister les modèles de l'auteur spécifié, triés par téléchargements
models = list(list_models(author=author, sort="downloads", direction=-1, limit=1))
if models:
model = models[0]
return f"Le modèle le plus téléchargé par {author} est {model.id} avec {model.downloads:,} téléchargements."
else:
return f"Aucun modèle trouvé pour l'auteur {author}."
except Exception as e:
return f"Erreur lors de la récupération des modèles pour {author}: {str(e)}"
# Initialiser l'outil
hub_stats_tool = HubStatsTool()
# Exemple d'usage
print(hub_stats_tool("facebook")) # Exemple : Obtenir le modèle le plus téléchargé par FacebookSortie attendue :
Le modèle le plus téléchargé par facebook est facebook/esmfold_v1 avec 12,544,550 téléchargements.Avec l’outil de statistiques, Alfred peut maintenant impressionner les constructeurs d’IA influents en discutant de leurs modèles les plus populaires.
Intégration des outils
Maintenant que nous avons tous les outils, intégrons-les dans l’agent d’Alfred :
from smolagents import CodeAgent, InferenceClientModel
# Initialiser le modèle Hugging Face
model = InferenceClientModel()
# Créer Alfred avec tous les outils
alfred = CodeAgent(
tools=[search_tool, weather_info_tool, hub_stats_tool],
model=model
)
# Exemple de requête qu'Alfred pourrait recevoir pendant le gala
response = alfred.run("Qu'est-ce que Facebook et quel est leur modèle le plus populaire ?")
print("🎩 Réponse d'Alfred :")
print(response)Sortie attendue :
🎩 Réponse d'Alfred :
Facebook est un site web de réseau social où les utilisateurs peuvent se connecter, partager des informations et interagir avec d'autres. Le modèle le plus téléchargé par Facebook sur le Hugging Face Hub est ESMFold_v1.Conclusion
En intégrant ces outils, Alfred est maintenant équipé pour gérer une variété de tâches, des recherches web aux mises à jour météorologiques et aux statistiques de modèles. Cela garantit qu’il reste l’hôte le plus informé et engageant du gala.
Update on GitHubEssayez d’implémenter un outil qui peut être utilisé pour obtenir les dernières nouvelles sur un sujet spécifique.
Quand vous avez terminé, implémentez vos outils personnalisés dans le fichier
tools.py.