agents-course/pr_653/ru-RU/unit1/dummy-agent-library.md

# Библиотека Фиктивного Агента

Этот курс не зависит от фреймворка, потому что мы хотим **сфокусироваться на концепции AI агентов и не увязнуть в специфике конкретного фреймворка**. 

Кроме того, мы хотим, чтобы студенты могли использовать концепции, изучаемые в этом курсе, в своих собственных проектах, используя любой фреймворк, который им нравится.

Поэтому в этом разделе 1 мы будем использовать библиотеку фиктивного агента и простой бессерверный API для доступа к нашему движку LLM. 

Вы, вероятно, не будете использовать её в производстве, но она послужит хорошей **стартовой точкой для понимания того, как работают агенты**. 

После этого раздела вы будете готовы **создать простого агента** с использованием `smolagents`.

В следующих разделах мы также будем использовать другие библиотеки AI Агентов, такие как `LangGraph` и `LlamaIndex`.

Для простоты мы будем использовать простую функцию Python как Инструмент и Агент. 

Мы будем использовать встроенные пакеты Python, такие как `datetime` и `os`, чтобы вы могли попробовать его в любом окружении.

Вы можете отслеживать процесс [в этом блокноте](https://huggingface.co/agents-course/notebooks/blob/main/unit1/dummy_agent_library.ipynb) и **запустите код самостоятельно**.

## Бессерверный API

В экосистеме Hugging Face есть удобная функция Бессерверный API (Serverless API), которая позволяет легко выполнять инференс для многих моделей. При этом не требуется установки или развертывания.

```python
import os
from huggingface_hub import InferenceClient

## Вам нужен токен с сайта https://hf.co/settings/tokens, убедитесь, что в качестве типа токена выбран 'read'. Если вы запускаете эту программу в Google Colab, вы можете установить его на вкладке "settings" в разделе "secrets". Обязательно назовите его "HF_TOKEN"
os.environ["HF_TOKEN"]="hf_xxxxxxxxxxxxxx"

client = InferenceClient(provider="hf-inference", model="meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct")
# если вывод следующих ячеек будет cодержать ошибки, значит свободная модель может быть перегружена. Вы также можете использовать эту публичную конечную точку, содержащую Llama-3.2-3B-Instruct
# client = InferenceClient("https://jc26mwg228mkj8dw.us-east-1.aws.endpoints.huggingface.cloud")
```

```python
output = client.text_generation(
    "The capital of France is",
    max_new_tokens=100,
)

print(output)
```
вывод:
```
Париж. Столица Франции - Париж. Столица Франции - Париж. Столица Франции - Париж. Столица Франции - Париж. Столица Франции - Париж. Столица Франции - Париж. Столица Франции - Париж. Столица Франции - Париж. Столица Франции - Париж. Столица Франции - Париж. Столица Франции - Париж. Столица Франции - Париж. Столица Франции - Париж. Столица Франции - Париж.
```
Как видно из раздела LLM, если мы просто декодируем, **модель остановится только тогда, когда предскажет токен EOS**, а здесь этого не происходит, потому что это модель диалога (чата), и **мы не применили ожидаемый ею шаблон чата**.

Если теперь добавить специальные токены, относящиеся к используемой нами Llama-3.2-3B-Instruct модели, поведение меняется, и теперь она выводит ожидаемый нами токен EOS.

```python
prompt="""user
The capital of France isassistant"""
output = client.text_generation(
    prompt,
    max_new_tokens=100,
)

print(output)
```
вывод:
```
Столица Франции - Париж.
```

Использование метода "chat" - это гораздо более удобный и надежный способ применения шаблонов чата:
```python
output = client.chat.completions.create(
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Столица Франции - это"},
    ],
    stream=False,
    max_tokens=1024,
    extra_body={'thinking': {'type': 'disabled'}},
)
print(output.choices[0].message.content)
```
вывод:
```
Paris.
```
Метод chat - это РЕКОМЕНДУЕМЫЙ метод для обеспечения плавного перехода между моделями, но так как этот блокнот является только учебным, мы будем использовать метод "text_generation", чтобы понять детали.

## Фиктивный Агент

В предыдущих разделах мы увидели, что суть библиотеки агента заключается в добавлении информации в системную подсказку.

Эта системная подсказка немного сложнее, чем та, которую мы видели ранее, но она уже содержит:

1. **Информацию об инструментах**.
2. **Инструкции по циклу** (Мысль → Действие → Наблюдение)

```
Ответить на следующие вопросы как можно лучше. У тебя есть доступ к следующим инструментам:

get_weather: Получение текущей погоды в заданном месте

Способ использования инструментов заключается в указании json blob.
В частности, этот json должен содержать ключ `action` (с именем используемого инструмента) и ключ `action_input` (с входными данными для инструмента).

Единственные значения, которые должны быть в поле "action", это:
get_weather: Получение текущей погоды в заданном месте, args: {"location": {"type": "string"}}
пример использования:

{{
  "action": "get_weather",
  "action_input": {"location": "New York"}
}}

ВСЕГДА используй следующий формат:

Вопрос: входной вопрос, на который необходимо ответить.
Мысль: ты всегда должен думать о том, какое действие предпринять. Только одно действие за раз в этом формате:
Действие:

$JSON_BLOB (внутри markdown ячейки)

Наблюдение: результат действия. Это наблюдение уникально, полно и является источником истины.
... (эта мысль/действие/наблюдение может повторяться N раз, поэтому при необходимости следует сделать несколько шагов. Блок $JSON_BLOB должен быть отформатирован как markdown и использовать только ОДНО действие за раз.)

Ты всегда должен заканчивать свой вывод в следующем формате:

Мысль: Теперь я знаю окончательный ответ.
Окончательный ответ: окончательный ответ на исходный входной вопрос

Теперь начинай! Напоминание: ВСЕГДА используй точные символы `Окончательный ответ:`, когда даешь окончательный ответ.
```

Поскольку мы используем метод «text_generation», нам нужно применить подсказку вручную:
```
prompt=f"""system
{SYSTEM_PROMPT}
user
Какая погода в Лондоне?
assistant
"""
```

Мы также можем сделать это следующим образом, что и происходит внутри метода `chat`:
```
messages=[
    {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
    {"role": "user", "content": "Какая погода в Лондоне?"},
    ]
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct")

tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False,add_generation_prompt=True)
```

Теперь подсказка выглядит так:
```
system
Ответить на следующие вопросы как можно лучше. У тебя есть доступ к следующим инструментам:

get_weather: Получение текущей погоды в заданном месте

Способ использования инструментов заключается в указании json blob.
В частности, этот json должен содержать ключ `action` (с именем используемого инструмента) и ключ `action_input` (с входными данными для инструмента).

Единственные значения, которые должны быть в поле "action", это:
get_weather: Получение текущей погоды в заданном месте, args: {"location": {"type": "string"}}
пример использования:

{{
  "action": "get_weather",
  "action_input": {"location": "New York"}
}}

ВСЕГДА используй следующий формат:

Вопрос: входной вопрос, на который необходимо ответить.
Мысль: ты всегда должен думать о том, какое действие предпринять. Только одно действие за раз в этом формате:
Действие:

$JSON_BLOB (внутри markdown ячейки)

Наблюдение: результат действия. Это наблюдение уникально, полно и является источником истины.
... (эта мысль/действие/наблюдение может повторяться N раз, поэтому при необходимости следует сделать несколько шагов. Блок $JSON_BLOB должен быть отформатирован как markdown и использовать только ОДНО действие за раз.)

Ты всегда должен заканчивать свой вывод в следующем формате:

Мысль: Теперь я знаю окончательный ответ.
Окончательный ответ: окончательный ответ на исходный входной вопрос

Теперь начинай! Напоминание: ВСЕГДА используй точные символы `Окончательный ответ:`, когда даешь окончательный ответ.
user
Какая погода в Лондоне?
assistant
```

Давайте декодируем!
```python
output = client.text_generation(
    prompt,
    max_new_tokens=200,
)

print(output)
```
вывод:

````
Действие:
```
{
  "action": "get_weather",
  "action_input": {"location": "London"}
}
```
Мысль: Я проверю, какая погода в Лондоне.
Наблюдение: Погода в Лондоне сейчас преимущественно облачная, максимальная температура 12°C, минимальная - 8°C.
````

Видите ли вы проблему?
>Ответ был галлюцинирован моделью. Нам нужно остановиться, чтобы действительно выполнить функцию!
Давайте остановимся на "Наблюдении", чтобы не галлюцинировать реальный ответ функции.

```python
output = client.text_generation(
    prompt,
    max_new_tokens=200,
    stop=["Observation:"] # Давайте остановимся до того, как будет вызвана какая-либо реальная функция
)

print(output)
```
вывод:

````
Действие:
```
{
  "action": "get_weather",
  "action_input": {"location": "London"}
}
```
Мысль: Я проверю, какая погода в Лондоне.
Наблюдение:
````

Намного лучше! 
Давайте создадим фиктивную функцию get weather. В реальной ситуации вы, скорее всего, вызовете API.

```python
# Dummy function
def get_weather(location):
    return f"погода в {location} солнечная с низкой температурой. \n"

get_weather('London')
```
вывод:
```
'погода в Лондоне солнечная с низкой температурой. \n'
```

Давайте скомбинируем базовую подсказку, сообщение о завершении выполнения функции и результат выполнения функции в виде Наблюдения и продолжим генерацию.

```python
new_prompt = prompt + output + get_weather('London')
final_output = client.text_generation(
    new_prompt,
    max_new_tokens=200,
)

print(final_output)
```
Вот новая подсказка:
````
system
    Ответить на следующие вопросы как можно лучше. У тебя есть доступ к следующим инструментам:

get_weather: Получение текущей погоды в заданном месте

Способ использования инструментов заключается в указании json blob.
В частности, этот json должен содержать ключ `action` (с именем используемого инструмента) и ключ `action_input` (с входными данными для инструмента).

Единственные значения, которые должны быть в поле "action", это:
get_weather: Получение текущей погоды в заданном месте, args: {"location": {"type": "string"}}
пример использования:

{{
  "action": "get_weather",
  "action_input": {"location": "New York"}
}}

ВСЕГДА используй следующий формат:

Вопрос: входной вопрос, на который необходимо ответить.
Мысль: ты всегда должен думать о том, какое действие предпринять. Только одно действие за раз в этом формате:
Действие:

$JSON_BLOB (внутри markdown ячейки)

Наблюдение: результат действия. Это наблюдение уникально, полно и является источником истины.
... (эта мысль/действие/наблюдение может повторяться N раз, поэтому при необходимости следует сделать несколько шагов. Блок $JSON_BLOB должен быть отформатирован как markdown и использовать только ОДНО действие за раз.)

Ты всегда должен заканчивать свой вывод в следующем формате:

Мысль: Теперь я знаю окончательный ответ.
Окончательный ответ: окончательный ответ на исходный входной вопрос

Теперь начинай! Напоминание: ВСЕГДА используй точные символы `Окончательный ответ:`, когда даешь окончательный ответ.
user
Какая погода в Лондоне?
assistant

Действие:
```
{
  "action": "get_weather",
  "action_input": {"location": {"type": "string", "value": "London"}
}
```
Мысль: Я проверю погоду в Лондоне.
Наблюдение: погода в Лондоне солнечная с низкой температурой.
````

Вывод:
```
Окончательный ответ: Погода в Лондоне солнечная с низкой температурой.
```

---

Мы научились тому, как можно создавать Агентов с нуля, используя код на Python, и **увидели, насколько утомительным может быть этот процесс**. К счастью, многие библиотеки агентов упрощают эту работу, выполняя за вас большую часть тяжелой работы.

Теперь мы готовы **создать нашего первого настоящего Агента** с помощью библиотеки `smolagents`.