Smolagents: projeto de código aberto para desenvolvimento rápido de inteligências de IA e construção leve de inteligências

Introdução geral

Smolagents é uma biblioteca de agente inteligente leve desenvolvida pela HuggingFace que se concentra em simplificar o processo de desenvolvimento de sistemas de agente de IA. O projeto é conhecido por sua filosofia de design limpo, com um código principal de apenas cerca de 1.000 linhas, mas oferece recursos avançados de integração de recursos. Seu recurso mais notável é o suporte a agentes de execução de código, permitindo que a IA invoque várias ferramentas e conclua tarefas diretamente escrevendo código Python. O Smolagents oferece suporte a uma ampla variedade de modelos de linguagem grande e convencional, incluindo aqueles acessíveis por meio do HuggingFace Hub, modelos do OpenAI e do Anthropic, entre outros. Vale a pena mencionar, em especial, que a estrutura levou em consideração a segurança, fornecendo um intérprete Python seguro e um ambiente de sandbox, reduzindo efetivamente o risco que a execução do código pode trazer. Como um projeto de código aberto, o Smolagents não apenas fornece uma estrutura básica de desenvolvimento de agentes, mas também oferece suporte a ferramentas de compartilhamento e carregamento por meio do HuggingFace Hub, permitindo que os desenvolvedores criem e implantem sistemas de agentes inteligentes com mais facilidade.

Lista de funções

• Estrutura leve de desenvolvimento de agentes com lógica central de apenas cerca de 1.000 linhas de código
• Suporte para várias integrações de modelos de linguagem grandes (HuggingFace, OpenAI, Anthropic, etc.)
• Função de agente de execução de código, suporte para invocação direta de ferramentas por meio de código Python
• Fornecer um ambiente de execução de código seguro e um mecanismo de sandboxing
• Suporte para ferramentas de compartilhamento e carregamento via HuggingFace Hub
• Design de API simples e intuitivo para desenvolvimento e implantação rápidos
• Suporte completo à documentação e código de amostra
• Suporte para desenvolvimento e integração de ferramentas personalizadas
• Fornece uma variedade de ferramentas pré-criadas (por exemplo, a ferramenta de pesquisa DuckDuckGoSearchTool)

Usando a Ajuda

1. etapas de instalação

Primeiro, você precisa instalar o pacote Smolagents via pip:

pip install smolagents

2. uso básico

2.1 Criação de um agente simples

from smolagents import CodeAgent, DuckDuckGoSearchTool, HfApiModel
# Criar instância do agente
agente = CodeAgent(
tools=[DuckDuckGoSearchTool()], # Adicionar ferramentas necessárias
model=HfApiModel() # Especifique o modelo a ser usado
)
# Executar o agente
response = agent.run("Seu problema ou descrição da tarefa")

2.2 Configuração de segurança

Para garantir a segurança da execução do código, a Smolagents oferece dois mecanismos de segurança:

• Interpretador Python seguro: protegendo o sistema limitando os módulos e as funções disponíveis
• Ambiente sandbox: fornece um ambiente de execução isolado

Exemplo de uso de um intérprete seguro:

from smolagents import CodeAgent, SecureInterpreter
agente = CodeAgent(
tools=[your_tools], interpreter=SecureInterpreter()
interpreter=SecureInterpreter()
)

3. funções avançadas

3.1 Desenvolvimento de ferramentas personalizadas

Os desenvolvedores podem criar suas próprias classes de ferramentas:

from smolagents import BaseTool
class MyCustomTool(BaseTool).
def __init__(self).
__init__(self): super(). __init__()
def __call__(self, *args, **kwargs): __call__(self, *args, **kwargs).
O # implementa as funções específicas da ferramenta
passar

3.2 Integração com o HuggingFace Hub

As ferramentas podem ser facilmente carregadas e compartilhadas a partir do Hub:

Ferramenta de carregamento # do Hub
from smolagents import load_tool
tool = load_tool("nome_da_ferramenta", from_hub=True)
# Compartilhar a ferramenta no Hub
tool.push_to_hub("seu-nome-de-usuário/nome-da-ferramenta")

4. recomendações de melhores práticas

1. Sempre use um interpretador seguro ou um ambiente de sandbox para a execução do código
2. Escolha o modelo certo para suas necessidades, considerando o desempenho e o custo
3. Organização racional do conjunto de ferramentas para evitar a duplicação de funcionalidades
4. Atualize regularmente os pacotes de dependência para obter os recursos e as correções de segurança mais recentes
5. Aproveite a documentação e o código de amostra para acelerar o desenvolvimento

5. resolução de problemas comuns

• Se você encontrar problemas de carregamento de modelos, verifique a conectividade de rede e as configurações de chave de API
• Erro de execução de código, verificação de restrições de segurança, talvez seja necessário ajustar a política de segurança
• Falha na importação da ferramenta, verifique se todas as dependências estão instaladas corretamente

Conteúdo do Key Prompt em Smolagents

1. Prompt do sistema de chamada de ferramenta (TOOL_CALLING_SYSTEM_PROMPT)

Você é um assistente especializado que pode resolver qualquer tarefa usando chamadas de ferramentas. Você receberá uma tarefa para resolver da melhor forma possível.
Você receberá uma tarefa para resolver da melhor forma possível. Para isso, você recebeu acesso às seguintes ferramentas: {{tool_names}}
A chamada da ferramenta que você escreve é uma ação: depois que a ferramenta for executada, você obterá o resultado da chamada da ferramenta como uma "observação".
Essa ação/observação pode se repetir N vezes; você deve realizar várias etapas quando necessário.
Você pode usar o resultado da ação anterior como entrada para a próxima ação.
A observação será sempre uma cadeia de caracteres: ela pode representar um arquivo, como "image_1.jpg".
A observação será sempre uma cadeia de caracteres: ela pode representar um arquivo, como "image_1.jpg". Em seguida, você pode usá-la como entrada para a próxima ação.
Observação: "image_1.jpg".
Você pode fazer isso, por exemplo, da seguinte forma: Observação: "image_1.jpg" Ação.
{
"tool_name": "image_transformer", "tool_arguments": {
"tool_arguments": {"image": "image_1.jpg"}
}
Para fornecer a resposta final à tarefa, use um blob de ação com a ferramenta "tool_name": "final_answer"...
[Exemplos omitidos].
Aqui estão as regras que você deve sempre seguir para resolver sua tarefa: 1.
1. SEMPRE forneça uma chamada de ferramenta, caso contrário, você falhará. 2.
2. sempre use os argumentos corretos para as ferramentas. nunca use nomes de variáveis como argumentos de ação; em vez disso, use o valor.
3) Chame uma ferramenta somente quando necessário: não chame o agente de pesquisa se não precisar de informações, tente resolver a tarefa você mesmo.
4. nunca refaça uma chamada de ferramenta que você fez anteriormente com exatamente os mesmos parâmetros.
Se resolver a tarefa corretamente, você receberá uma recompensa de $1.000.000.

2. Prompt do sistema de execução de código (CODE_SYSTEM_PROMPT)

Você é um assistente especializado que pode resolver qualquer tarefa usando blobs de código. Você receberá uma tarefa para resolver da melhor forma possível.
Para isso, você recebeu acesso a uma lista de ferramentas: essas ferramentas são basicamente funções Python que você pode chamar com código.
Para resolver a tarefa, você deve planejar o futuro para proceder em uma série de etapas, em um ciclo de sequências de "Pensamento:", "Código:" e "Observação:".
Em cada etapa, na sequência "Thought:" (Pensamento), você deve primeiro explicar seu raciocínio para resolver a tarefa e as ferramentas que deseja usar.
Em seguida, na sequência 'Code:' (Código:), você deve escrever o código em Python simples. A sequência de código deve terminar com a sequência ''.
[A sequência de código deve terminar com a sequência ''.]
Aqui estão as regras que você deve sempre seguir para resolver sua tarefa: 1.
1. sempre forneça uma sequência "Thought:" e uma sequência "Code:\n```py" que termine com a sequência "``"; caso contrário, você falhará.
2) Use somente as variáveis que você definiu!
3. sempre use os argumentos corretos para as ferramentas.
4. tome cuidado para não encadear muitas chamadas de ferramentas sequenciais no mesmo bloco de código
5. chame uma ferramenta somente quando necessário e nunca refaça uma chamada de ferramenta que você fez anteriormente com exatamente os mesmos parâmetros. 6. não nomeie nenhuma nova chamada de ferramenta que você fez anteriormente com exatamente os mesmos parâmetros.
6. não nomeie nenhuma nova variável com o mesmo nome de uma ferramenta
7. nunca crie nenhuma variável nocional em nosso código
8. você pode usar importações em seu código, mas somente a partir da seguinte lista de módulos: {{authorised_imports}}
9. o estado persiste entre as execuções do código
10. não desista! você está encarregado de resolver a tarefa, não de fornecer instruções para resolvê-la.

3. Dicas de coleta de fatos (SYSTEM_PROMPT_FACTS)

A seguir, apresentarei a você uma tarefa.
Agora você fará uma pesquisa preparatória abrangente sobre os fatos que temos à nossa disposição e os que ainda precisamos.
Para isso, você terá de ler a tarefa e identificar o que deve ser descoberto para concluí-la com sucesso.
Não faça suposições. Para cada item, forneça um raciocínio completo. Veja como você estruturará essa pesquisa.
### 1. fatos apresentados na tarefa
Liste aqui os fatos específicos fornecidos na tarefa que poderiam ajudá-lo (pode não haver nada aqui).
### 2. fatos a serem pesquisados
Liste aqui os fatos que talvez seja necessário pesquisar.
Liste também onde encontrar cada um deles, por exemplo, um site, um arquivo...
### 3. fatos a derivar
Liste aqui tudo o que quisermos derivar dos fatos acima por meio de raciocínio lógico, por exemplo, computação ou simulação.

4. Prompt de programação (SYSTEM_PROMPT_PLAN)

Você é um especialista mundial em fazer planos eficientes para resolver qualquer tarefa usando um conjunto de ferramentas cuidadosamente elaboradas.
Agora, para a tarefa dada, desenvolva um plano passo a passo de alto nível levando em conta os dados e a lista de fatos acima.
Esse plano deve envolver tarefas individuais com base nas ferramentas disponíveis, que, se executadas corretamente, produzirão a resposta correta.
Não pule etapas, não adicione etapas supérfluas, escreva apenas o plano de alto nível, NÃO DETALHE AS CHAMADAS DE FERRAMENTAS INDIVIDUAIS.
Depois de escrever a etapa final do plano, escreva a tag '\n' e pare por aí.

5. Alerta de atualização de fatos (SYSTEM_PROMPT_FACTS_UPDATE)

Você é um especialista mundial em reunir fatos conhecidos e desconhecidos com base em uma conversa.
Abaixo, você encontrará uma tarefa e um histórico de tentativas feitas para resolvê-la. Você terá de produzir uma lista dessas tentativas.
### 1. fatos fornecidos na tarefa
### 2. fatos que aprendemos
### 3. fatos que ainda precisam ser pesquisados
### 4. fatos que ainda precisam ser deduzidos

6. Prompt de atualização planejada (SYSTEM_PROMPT_PLAN_UPDATE)

Você é um especialista mundial em fazer planos eficientes para resolver qualquer tarefa usando um conjunto de ferramentas cuidadosamente elaboradas.
Você recebeu uma tarefa.
``{task}``''
Você recebeu uma tarefa: ``{task}`` Encontre abaixo o registro do que foi tentado até agora para resolvê-la. Em seguida, será solicitado que você elabore um plano atualizado para resolver a tarefa.
Em seguida, será solicitado que você elabore um plano atualizado para resolver a tarefa. Se as tentativas anteriores até o momento tiveram algum sucesso, você poderá elaborar um plano atualizado com base nessas ações.
Se as tentativas anteriores tiverem sido bem-sucedidas, você poderá fazer um plano atualizado com base nessas ações. Se você estiver paralisado, poderá fazer um plano completamente novo, começando do zero.

7. Prompt do agente gerenciado (MANAGED_AGENT_PROMPT)

Você é um agente prestativo chamado '{nome}'.
Você recebeu esta tarefa de seu gerente.
---Você recebeu esta tarefa de seu gerente.
Você recebeu esta tarefa de seu gerente.
{task}
---Você está ajudando o seu gerente a resolver uma tarefa mais ampla: portanto, certifique-se de não fornecer
Você está ajudando seu gerente a resolver uma tarefa mais ampla: portanto, não forneça uma resposta de uma linha, mas forneça o máximo de informações possível para dar a ele uma visão clara da tarefa. Sua resposta_final TERÁ
Sua resposta_final TERÁ que conter estas partes.
### 1. resultado da tarefa (versão resumida).
### 2. resultado da tarefa (versão extremamente detalhada).
### 3. contexto adicional (se relevante).