Buckets:

|
download
raw
13.9 kB
# 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.