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Smolagents是Hugging Face团队开发的极简AI代理框架，旨在让开发者仅用少量代码就能部署强大的代理。它专注于代码代理，即代理通过编写和执行Python代码片段来执行任务，而非生成JSON或文本块。这种模式利用了大型语言模型（LLMs）生成和理解代码的能力，提供了更好的组合性、灵活性以及丰富的训练数据利用，能高效处理复杂逻辑和对象管理。Smolagents与Hugging Face Hub深度集成，便于工具的分享和加载，促进社区协作。此外，它还支持传统工具调用代理，兼容多种LLMs，包括Hugging Face Hub上的模型以及OpenAI、Anthropic等通过LiteLLM集成的模型。Smolagents的出现，降低了AI代理开发的门槛，使开发者能够更便捷地构建和部署AI驱动的应用程序。

Smolagents是什么？

Smolagents是一个由Hugging Face团队开发的极简AI代理框架。它让开发者可以用少量代码部署强大的AI代理，这些代理通过编写和执行Python代码片段来完成任务，而不是生成简单的文本或JSON。这种基于代码的代理模式利用了大型语言模型（LLMs）理解和生成代码的能力，使其在处理复杂逻辑和对象管理方面更加高效灵活。Smolagents与Hugging Face Hub深度集成，方便开发者分享和加载工具，并支持多种LLMs，包括Hugging Face Hub上的模型以及OpenAI、Anthropic等平台的模型。

Smolagents主要功能

Smolagents的核心功能在于简化AI代理的开发和部署流程。它提供了一个极简的框架，让开发者可以专注于任务逻辑，而无需处理大量的底层细节。其主要功能包括：代码代理执行、多种LLM集成、与Hugging Face Hub集成、安全沙箱执行以及高效的工具调用。

如何使用Smolagents？

使用Smolagents非常简单，主要步骤如下：

1. 安装：使用pip命令pip install smolagents安装Smolagents。
2. 导入：导入必要的类，例如CodeAgent、工具函数和LLM模型类。
3. 定义代理：创建CodeAgent实例，传入工具列表和LLM模型。
4. 编写工具：编写Python函数作为工具，实现具体功能。
5. 运行代理：调用代理的run方法，传入任务描述，代理会自动执行并返回结果。
6. 分享工具（可选）：使用push_to_hub方法将自定义工具分享到Hugging Face Hub。

Smolagents产品价格

Smolagents本身是开源免费的。但是，使用Smolagents可能会产生与所选LLM模型相关的费用（例如，使用OpenAI或Anthropic的模型）。

Smolagents常见问题

Smolagents支持哪些大型语言模型？ Smolagents支持Hugging Face Hub上的许多模型，以及通过LiteLLM集成的OpenAI和Anthropic等平台的模型。

如果我的代码在Smolagents中出错怎么办？ Smolagents支持在沙箱环境（如E2B）中运行代码，以确保安全。如果代码出错，Smolagents会返回错误信息，帮助你调试代码。

如何将我的自定义工具分享给其他人？ 你可以使用push_to_hub方法将你的自定义工具函数分享到Hugging Face Hub，方便其他人使用和贡献。

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