在本模块中,我们将探讨使用 smolagents 的优缺点,帮助您做出明智的决策,判断它是否是满足您需求的正确框架。
smolagents
是一个简单而强大的框架,用于构建 AI 智能体。它为 LLM 提供了与现实世界互动的能力,例如搜索或生成图像。
正如我们在第 1 单元中学到的,AI 智能体是使用 LLM 基于 ‘观察’ 生成 ‘思考’ 并执行 ‘操作’ 的程序。接下来我们来探讨这在 smolagents 中是如何实现的。
考虑到这些优势,我们应该在什么情况下选择 smolagents 而不是其他框架?
smolagents 在以下情况下是最理想的:
与其他框架中的智能体以 JSON 形式编写操作不同,smolagents
专注于代码中的工具调用,简化了执行过程。这是因为无需解析 JSON 来构建调用工具的代码:输出可以直接执行。
下图展示了这种差异:
要回顾代码与 JSON 操作之间的区别,您可以重新访问 第 1 单元的操作部分。
smolagents
中的智能体作为 多步骤智能体 运行。
每个 MultiStepAgent
执行:
除了使用 CodeAgent 作为主要类型的智能体外,smolagents 还支持 ToolCallingAgent,后者以 JSON 形式编写工具调用。
我们将在接下来的部分中更详细地探讨每种智能体类型。
@tool
装饰器包装 Python 函数或 Tool
类定义的。smolagents
支持灵活的 LLM 集成,允许使用符合 某些标准 的任何可调用模型。该框架提供了多个预定义类以简化模型连接:
transformers
管道以实现无缝集成。这种灵活性确保开发人员可以选择最适合其特定用例的模型和服务,并允许轻松进行实验。
现在我们已经了解了何时以及为何使用 smolagents,让我们深入探讨这个强大的库吧!