Buckets:
| # Давайте создадим нашего первого агента с помощью smolagents | |
| В прошлом разделе мы узнали, 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 большую часть тяжелой работы за вас**. | |
| В этом уроке **вы создадите своего первого агента**, способного выполнять такие действия, как генерация изображений, веб-поиск, проверка часового пояса и многое другое! | |
| Вы также опубликуете своего агента **в пространстве Hugging Face Space, чтобы вы могли поделиться им с друзьями и коллегами**. | |
| Давайте начнем! | |
| ## Что такое smolagents? | |
| Для создания этого агента мы будем использовать библиотеку `smolagents`, которая **предоставляет основу для разработки агентов с легкостью**. | |
| Эта легковесная библиотека создана для простоты, но она абстрагирует большую часть сложности создания агента, позволяя вам сосредоточиться на разработке поведения агента. | |
| В следующем разделе мы углубимся в изучение smolagents. А пока вы можете ознакомиться с этой статьей в блоге или с репозиторием библиотеки на GitHub. | |
| Вкратце, `smolagents` - это библиотека, ориентированная на **Агентов кода**, вид агента, который выполняет **"Действия"** через блоки кода, а затем **"Наблюдает"** за результатами, выполняя код. | |
| Вот пример того, что мы будем создавать! | |
| Мы предоставили нашему агенту **Инструмент генерации изображений** и попросили его сгенерировать изображение кошки. | |
| Агент внутри `smolagents` будет иметь **такое же поведение, как и пользовательский агент, который мы построили ранее**: он будет **думать, действовать и наблюдать в цикле**, пока не придет к окончательному ответу: | |
| Захватывающе, правда? | |
| ## Давайте создадим нашего агента! | |
| Для начала продублируйте это пространство (Space): https://huggingface.co/spaces/agents-course/First_agent_template | |
| > Спасибо Aymeric за этот шаблон! 🙌 | |
| Дублирование этого пространства означает **создание локальной копии в вашем собственном профиле**: | |
| На протяжении всего этого урока единственным файлом, который вам придется изменить, будет (на данный момент неполный) **"app.py »**. Здесь вы можете увидеть [оригинал в шаблоне](https://huggingface.co/spaces/agents-course/First_agent_template/blob/main/app.py). Чтобы найти свой, зайдите в свою копию пространства, затем перейдите на вкладку `Files`, а затем на `app.py` в списке каталогов. | |
| Давайте разберем код вместе: | |
| - Файл начинается с простого, но необходимого импорта библиотек | |
| ```python | |
| from smolagents import CodeAgent, DuckDuckGoSearchTool, InferenceClientModel, load_tool, tool | |
| import datetime | |
| import requests | |
| import pytz | |
| import yaml | |
| from tools.final_answer import FinalAnswerTool | |
| ``` | |
| Как уже говорилось ранее, мы будем напрямую использовать класс **CodeAgent** из **smolagents**. | |
| ### Инструменты | |
| Теперь перейдем к инструментам! Если вы хотите узнать больше об инструментах, не стесняйтесь вернуться к разделу курса [Инструменты](tools). | |
| ```python | |
| @tool | |
| def my_custom_tool(arg1:str, arg2:int)-> str: # важно указать возвращаемый тип | |
| # Сохраните этот формат для описания инструмента / описания аргументов, но не стесняйтесь модифицировать инструмент | |
| """Инструмент, который пока ничего не делает | |
| Аргументы: | |
| arg1: первый аргумент | |
| arg2: второй аргумент | |
| """ | |
| return "Какую магию вы будете создавать?" | |
| @tool | |
| def get_current_time_in_timezone(timezone: str) -> str: | |
| """Инструмент для получения текущего местного времени в указанном часовом поясе. | |
| Аргменты: | |
| timezone: Строка, представляющая действительный часовой пояс (например, 'America/New_York'). | |
| """ | |
| try: | |
| # Создание объекта timezone | |
| tz = pytz.timezone(timezone) | |
| # Получение текущего времени в заданном часовом поясе | |
| local_time = datetime.datetime.now(tz).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") | |
| return f"Текущее местное время в {timezone} составляет: {local_time}" | |
| except Exception as e: | |
| return f"Ошибка получения времени для часового пояса '{timezone}': {str(e)}" | |
| ``` | |
| Инструменты - это то, что мы призываем вас создать в этом разделе! Мы приводим два примера: | |
| 1. **нерабочий фиктивный инструмент**, который вы можете модифицировать, чтобы сделать что-то полезное. | |
| 2. **действительно работающий инструмент**, который получает текущее время в любой точке мира. | |
| Чтобы определить свой инструмент, необходимо: | |
| 1. Предоставить входной и выходной типы для вашей функции, как в `get_current_time_in_timezone(timezone: str) -> str:` | |
| 2. **Написать хорошо отформатированную строку документации**. `smolagents` ожидает, что все аргументы будут иметь **текстовое описание в строке документации**. | |
| ### Агент | |
| Он использует [`Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct`](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct) в качестве движка LLM. Это очень способная модель, к которой мы будем обращаться через бессерверный API. | |
| ```python | |
| final_answer = FinalAnswerTool() | |
| model = InferenceClientModel( | |
| max_tokens=2096, | |
| temperature=0.5, | |
| model_id='Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct', | |
| custom_role_conversions=None, | |
| ) | |
| with open("prompts.yaml", 'r') as stream: | |
| prompt_templates = yaml.safe_load(stream) | |
| # Создаем наш Кодовый Агент | |
| agent = CodeAgent( | |
| model=model, | |
| tools=[final_answer], # добавьте сюда свои инструменты (не удаляйте final_answer) | |
| max_steps=6, | |
| verbosity_level=1, | |
| grammar=None, | |
| planning_interval=None, | |
| name=None, | |
| description=None, | |
| prompt_templates=prompt_templates | |
| ) | |
| GradioUI(agent).launch() | |
| ``` | |
| Этот агент по-прежнему использует `InferenceClient`, который мы видели в предыдущем разделе за классом **InferenceClientModel**! | |
| Мы приведем более подробные примеры, когда будем представлять фреймворк в разделе 2. Пока же вам нужно сосредоточиться на **добавлении новых инструментов в список инструментов** с помощью параметра `tools` вашего Агента. | |
| Например, вы можете использовать `DuckDuckGoSearchTool`, который был импортирован в первой строке кода, или вы можете изучить `image_generation_tool`, который загружается из Hub позже в коде. | |
| **Добавление инструментов даст вашему агенту новые возможности**, попробуйте проявить творческий подход! | |
| Полная версия "app.py": | |
| ```python | |
| from smolagents import CodeAgent, DuckDuckGoSearchTool, InferenceClientModel, load_tool, tool | |
| import datetime | |
| import requests | |
| import pytz | |
| import yaml | |
| from tools.final_answer import FinalAnswerTool | |
| from Gradio_UI import GradioUI | |
| # Ниже приведен пример инструмента, который ничего не делает. Удивите нас своей креативностью! | |
| @tool | |
| def my_custom_tool(arg1:str, arg2:int)-> str: # важно указать возвращаемый тип | |
| # Сохраните этот формат для описания инструмента / описания аргументов, но не стесняйтесь модифицировать инструмент | |
| """Инструмент, который пока ничего не делает | |
| Аргументы: | |
| arg1: первый аргумент | |
| arg2: второй аргумент | |
| """ | |
| return "Какую магию вы будете создавать?" | |
| @tool | |
| def get_current_time_in_timezone(timezone: str) -> str: | |
| """Инструмент для получения текущего местного времени в указанном часовом поясе. | |
| Аргменты: | |
| timezone: Строка, представляющая действительный часовой пояс (например, 'America/New_York'). | |
| """ | |
| try: | |
| # Создание объекта timezone | |
| tz = pytz.timezone(timezone) | |
| # Получение текущего времени в заданном часовом поясе | |
| local_time = datetime.datetime.now(tz).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") | |
| return f"Текущее местное время в {timezone} составляет: {local_time}" | |
| except Exception as e: | |
| return f"Ошибка получения времени для часового пояса '{timezone}': {str(e)}" | |
| final_answer = FinalAnswerTool() | |
| model = InferenceClientModel( | |
| max_tokens=2096, | |
| temperature=0.5, | |
| model_id='Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct', | |
| custom_role_conversions=None, | |
| ) | |
| # Импорт инструмента из Hub | |
| image_generation_tool = load_tool("agents-course/text-to-image", trust_remote_code=True) | |
| with open("prompts.yaml", 'r') as stream: | |
| prompt_templates = yaml.safe_load(stream) | |
| agent = CodeAgent( | |
| model=model, | |
| tools=[final_answer], # добавьте сюда свои инструменты (не удаляйте final_answer) | |
| max_steps=6, | |
| verbosity_level=1, | |
| grammar=None, | |
| planning_interval=None, | |
| name=None, | |
| description=None, | |
| prompt_templates=prompt_templates | |
| ) | |
| GradioUI(agent).launch() | |
| ``` | |
| Ваша **Цель** - познакомиться с Пространством и Агентом. | |
| В настоящее время агент в шаблоне **не использует никаких инструментов, поэтому постарайтесь снабдить его некоторыми из готовых инструментов или даже сделать новые инструменты самостоятельно!**. | |
| Мы с нетерпением ждем ваших потрясающих выводов агентов в канале discord **#agents-course-showcase**! | |
| --- | |
| Поздравляем, вы создали своего первого агента! Не стесняйтесь поделиться им со своими друзьями и коллегами. | |
| Поскольку это ваша первая попытка, совершенно нормально, если он будет немного глючным или медленным. В следующих разделах мы узнаем, как создавать еще более совершенных агентов. | |
| Лучший способ научиться - это попробовать, поэтому не стесняйтесь обновлять его, добавлять новые инструменты, пробовать с другой моделью и т. д. | |
| В следующем разделе вы пройдете финальный тест и получите сертификат! | |
Xet Storage Details
- Size:
- 13.9 kB
- Xet hash:
- 383c63b84b2c350bb381c31a3958fb0ac0e91df1defa36424971132aaa132a88
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.