Hugging Face Memperkenalkan Pustaka Smolagents untuk Membangun Agen AI Dengan LLM Sumber Terbuka

Hugging Face memperkenalkan pustaka kode baru minggu lalu untuk memungkinkan pengembang membangun agen kecerdasan buatan (AI) dengan mudah. Dijuluki smolagents, alat ini mendefinisikan logika dasar untuk agen AI sederhana tujuan umum yang dapat melakukan tindakan dengan menjalankannya dalam kode. Smolagent dapat dihubungkan dengan model bahasa besar (LLM) sumber terbuka atau sejumlah LLM berbasis cloud tertentu. Pengembang juga dapat membangun alat untuk menghubungkan bagian output eksternal agen. Alat-alat ini juga dapat dibagikan di platform untuk memungkinkan pengembang lain mengakses dan menggunakannya.

Pelukan Wajah Memperkenalkan Perpustakaan Smolagents untuk Agen AI

Dalam sebuah posting blog, platform AI dan pembelajaran mesin (ML) mengumumkan alat baru yang ditujukan untuk memudahkan pengembang menggunakan kemampuan agen. Pustaka ini dilengkapi dengan sekitar 1.000 baris kode yang menentukan fungsionalitas dasar agen AI. Pengembang dapat melampirkannya dengan LLM dan alat apa pun untuk mengumpulkan data eksternal atau menjalankan tindakan. Dengan hanya berfokus pada kedua elemen ini, platform mengklaim bahwa pengembang akan merasa lebih mudah untuk membuat agen baru dan menggunakannya dalam proyek dan aplikasi mereka.

Smolagents dibangun dengan mempertimbangkan agen sederhana. Ini berarti mereka dapat melakukan tugas apa pun, tetapi kemungkinan tidak akan cocok untuk fungsi multi-langkah atau multi-agen. Hugging Face menyatakan bahwa ia dapat menulis tindakan dalam kode (seperti dalam tindakan eksekusi) tetapi tidak dapat digunakan untuk menulis kode tersebut. Platform ini juga memungkinkan pengembang untuk mengeksekusi agen AI di lingkungan sandbox melalui E2B untuk menguji keandalan dan mengubah output.

Pustaka agen juga mendukung ToolCallingAgent standar yang menulis tindakan dalam JSON atau blob teks. Selain itu, setelah pengembang membuat alat untuk agen, mereka juga dapat membagikannya dengan komunitas. Pengguna dapat memilih model terbuka apa pun yang dihosting di platform melalui antarmuka pemrograman aplikasi (API) inferensi gratis atau memilih dari daftar lebih dari 100 model berbasis cloud yang berbeda.

Datang ke alat ini, Hugging Face merekomendasikan untuk membuat fungsi dengan petunjuk jenis pada input dan output serta deskripsi untuk input. Menyoroti kasus penggunaan, platform ini memamerkan kode untuk agen AI yang bisa mendapatkan waktu perjalanan dari Google Maps dan merencanakan rencana perjalanan untuk pengguna.