HuggingFace近日推出了一款名为“smolagents”的开源库，这一创新工具致力于提升语言模型的智能代理能力，通过优化代码结构，使得构建多功能智能代理变得更加便捷。
在当今的AI领域，语言模型（LLM）不仅要处理文本信息，还需要与现实世界交互，比如访问搜索引擎获取数据，或者执行特定操作以完成任务。因此，将“代理”能力融入语言模型变得尤为关键。智能代理能够使LLM控制复杂的工作流程，推动AI技术的应用向更高层次发展。
那么，在什么情况下智能代理显得尤为重要呢？当用户面临需要灵活应对的工作流程时，智能代理的作用就显得尤为突出。以一个在线旅行服务平台为例，如果客户的需求非常明确，那么使用预设的工作流程即可满足需求；但如果需求包含许多不确定因素，智能代理就能提供必要的灵活性，帮助用户寻找到最佳的解决方案。
“smolagents”支持众多语言模型，包括Hugging Face提供的免费推理API，以及其他如OpenAI、Anthropic等公司的模型。用户可以轻松定义所需工具和模型，构建个性化的智能代理，甚至可以开发自定义工具来满足特定的需求。例如，通过Google Maps API获取旅行时间信息，并据此生成旅行计划。经过一系列计算后，智能代理能够为用户提供一份合理的旅行建议。
除了简化的代码和广泛的工具支持，“smolagents”还提供了沙盒环境，以确保代码执行的安全性。预计未来，“smolagents”将逐步取代其前身transformers.agents，成为更受开发者欢迎的选择。
研究显示，使用代码执行操作相较于传统的JSON格式，具有更高的效率和更好的组合性、对象管理能力以及表达力。这意味着，“smolagents”将为开发者在AI代理领域开辟新的可能性。
入口:https://huggingface.co/blog/smolagents
重点摘要：
🌟 “smolagents”是一个新近推出的开源库，旨在简化智能代理的构建过程。
🔧 用户可以定义工具和模型，快速搭建智能代理以完成特定任务。
📈 代码执行操作相较于传统方法更为高效，能够提升AI代理的性能与灵活性。
