Hugging Face anunció el lanzamiento de una nueva biblioteca de código abierto llamada smolagents, cuyo objetivo es simplificar el proceso de creación de agentes inteligentes y brindar a los modelos de lenguaje capacidades de ejecución más sólidas. Smolagents tiene una estructura de código simplificada y admite múltiples modelos de lenguaje, incluida la API de inferencia gratuita de Hugging Face y modelos de compañías como OpenAI y Anthropic. Los usuarios pueden definir fácilmente herramientas y modelos y crear herramientas personalizadas para satisfacer necesidades específicas. La biblioteca también admite la ejecución segura de código en un entorno sandbox, manteniendo a los usuarios seguros. smolagents reemplazará gradualmente a sus predecesores, transformadores.agents, y se convertirá en una herramienta de creación de agentes inteligentes más popular.
HuggingFace ha lanzado una nueva biblioteca de código abierto llamada "smolagents", cuyo objetivo es brindar a los modelos de lenguaje capacidades de agentes inteligentes más sólidas. A través de una estructura de código simplificada, los smolagents facilitan a los usuarios la creación de agentes inteligentes que puedan realizar una variedad de tareas.
En los sistemas modernos de inteligencia artificial, los modelos de lenguaje (LLM) necesitan interactuar con el mundo real, como llamar a herramientas de búsqueda para obtener información externa o ejecutar programas específicos para completar tareas. Por lo tanto, es particularmente importante dotar a los modelos de lenguaje de capacidades de “agente”. Los agentes inteligentes permiten que los resultados de LLM controlen los flujos de trabajo, impulsando la aplicación de la IA.
Entonces, ¿cuándo debería utilizar agentes inteligentes? Si los usuarios necesitan un flujo de trabajo flexible para resolver tareas de manera eficiente, los agentes inteligentes son cruciales. Tomemos como ejemplo un sitio web de viajes que maneja las solicitudes de los clientes. Cuando la solicitud es relativamente clara, es suficiente utilizar un flujo de trabajo preestablecido; cuando la solicitud involucra factores más inciertos, un agente inteligente puede proporcionar la flexibilidad y la ayuda necesarias. solución más adecuada.
smolagents admite varios modelos de lenguaje, incluida la API de inferencia gratuita de Hugging Face y modelos de muchas empresas como OpenAI y Anthropic. Los usuarios pueden crear fácilmente sus propios agentes inteligentes definiendo herramientas y modelos, e incluso crear herramientas personalizadas para satisfacer necesidades específicas. El código de muestra muestra cómo utilizar la API de Google Maps para obtener tiempos de viaje y generar planes de viaje. Después de varios cálculos, el agente inteligente finalmente proporciona al usuario una recomendación de viaje razonable.
Además del código simplificado y la compatibilidad con diversas herramientas, smolagents también admite la ejecución segura de código en un entorno sandbox para garantizar la seguridad del usuario. En el futuro, los smolagents reemplazarán gradualmente a sus transformadores predecesores y se convertirán en la opción más popular.
Las investigaciones muestran que usar código para realizar operaciones es más eficiente que el formato JSON tradicional, con mejor componibilidad, capacidades de gestión de objetos y expresividad. Esto significa que los smolagents abrirán una nueva puerta para que los desarrolladores den un paso más en el campo de los agentes de IA.
Entrada: https://huggingface.co/blog/smolagents
Reflejos:
smolagents es una biblioteca de código abierto recientemente lanzada y diseñada para simplificar el proceso de creación de agentes inteligentes.
Los usuarios pueden crear rápidamente agentes inteligentes para completar tareas específicas definiendo herramientas y modelos.
Usar código para realizar operaciones es más eficiente que los métodos tradicionales y puede mejorar el rendimiento y la flexibilidad de los agentes de IA.
En definitiva, smolagents proporciona a los desarrolladores una herramienta potente y fácil de usar que simplifica el proceso de creación de agentes inteligentes y mejora su rendimiento y flexibilidad. Vale la pena esperar el desarrollo futuro. Se espera que las nuevas bibliotecas de código abierto impulsen mayores avances en el campo de la inteligencia artificial.