人工智能领域竞争激烈，AI Agent已成为人工智能领域最受关注的技术方向之一。HuggingFace最新发布的SmolAgent课程的Agent模块：AI Agent开发实践，将复杂的技术简化为可操作的实践指南，让开发者轻松入门，快速掌握实战技能。

一、SmolLM课程：从理论到实践的完整学习体系

SmolLM课程是HuggingFace精心打造的小型语言模型训练与应用系列课程。作为一个完整的实践导向课程体系，它帮助开发者从基础训练到高级应用，逐步掌握小型语言模型的开发技能。截至目前，课程已经发布了多个重要模块：

• 指令调优（12月3日）：如何让模型更好地理解和执行指令。
• 偏好对齐（12月6日）：通过用户偏好反馈优化模型表现。
• 参数高效微调（12月9日）：实现模型轻量级、高效更新。
• 评估方法（12月13日）：探索模型性能的评估方法。
• 视觉语言模型（12月16日）：整合视觉和语言的能力。
• 合成数据集（12月20日）：创建和使用高质量的合成数据集。
• AI Agent开发（1月13日）：最新发布！掌握检索型、代码型和自定义函数型Agent的开发技巧。

这些模块为学习者提供了从理论到实践的完整学习路径，而最新发布的 AI Agent 模块 则进一步开拓了开发者在实际应用中的可能性！

二、全新Agent模块：为AI Agent开发赋能

SmolAgent模块为开发者提供了构建AI Agent的完整路径，通过三大核心项目，让学习者在实战中掌握不同类型Agent的开发流程：

1. 检索型Agent

• 构建高效的信息检索系统，结合向量存储实现知识查询。
• 学习RAG（检索增强生成）模式，提高生成内容的可靠性。
• 整合网络搜索与自定义知识库，打造更智能的对话模型。

1. 代码Agent

• 专注于软件开发任务的自动化，帮助开发者节省时间。
• 学习代码分析与生成技术，甚至实现代码的自动重构。
• 集成开发工具和版本控制系统，实现全流程管理。

1. 自定义函数Agent

• 设计模块化的函数接口，让AI更灵活调用外部工具。
• 实现可靠的函数调用工作流，支持复杂场景。
• 构建错误处理与验证机制，提升系统的鲁棒性。

三、动手实践：JupyterNotebook提供即时体验

SmolAgent课程配备了完整的 Jupyter Notebook 实践环境，学习者可以通过 Google Colab 直接运行代码，快速上手。为了满足不同层次开发者的需求，课程提供了三种难度级别的实践项目：

• 🐢 入门级：构建基础RAG Agent，掌握简单的检索功能。
• 🐕 进阶级：实现自定义函数，如设计数学计算工具。
• 🦁 高级级：打造功能完备的研究助手，整合上下文感知和多工具协作。

这些实践项目以循序渐进的方式设计，帮助学习者从最基础的任务开始，逐步掌握开发AI Agent所需的核心技能。

四、SmolAgent课程特色：让开发更简单、更高效

1. 低门槛：课程对硬件要求极低，大部分操作可在本地设备或Google Colab完成。
2. 强实用性：基于SmolLM2系列模型，学习成果可以直接迁移到其他模型中应用。
3. 高开放性：课程源码完全开源，鼓励社区参与贡献，提交自己的优化代码。
4. 高度互动：提供完整的代码示例与练习，并鼓励开发者通过GitHub提交自己的改进建议。

参与方式

课程采用开源与同行评议的方式进行，学习者可以通过以下步骤参与：

1. 访问 SmolAgent课程GitHub仓库。
2. Fork项目仓库，下载课程材料。
3. 阅读教程并完成练习项目，将自己的示例添加到课程中。
4. 向 december_2024 分支提交PR，等待社区评审与合并。

学习建议：轻松开启AI Agent开发之旅

1. 循序渐进： 从入门模块开始，逐步深入高阶内容。
2. 动手实践： 确保完成每个练习和挑战，掌握开发技能。
3. 积极参与： 提交PR，分享你的学习成果和改进建议。

AI Agent开发从未如此简单！立即访问课程仓库，从基础到高级，开启你的AI开发新篇章吧！

仓库地址：https://github.com/huggingface/smol-course

五、完整代码演示：实战AI Agent开发

为了帮助读者更好地理解和实践课程内容，我们特别提供了课程中用到的 agents.ipynb 的完整代码讲解。

完整代码文件下载：

👉 点击这里获取完整的 agents.ipynb 文件： https://github.com/huggingface/smol-course/blob/main/8_agents/notebooks/agents.ipynb

构建AI Agent：从基础到进阶

这个Notebook包含了一系列练习，帮助你学习如何使用smolagents库构建不同类型的agent。我们会从基础实现逐步过渡到更复杂的应用。

环境配置

首先，让我们安装所需的包：

# 安装smolagents库
!pip install smolagents

# 在Google Colab中安装依赖 
# !pip install transformers datasets trl huggingface_hub

# 登录Hugging Face
from huggingface_hub import login

login()

🐢 练习1：基础代码Agent

让我们从创建一个简单的代码agent开始，它可以使用网络搜索来回答编程相关问题。

from smolagents import CodeAgent, DuckDuckGoSearchTool, HfApiModel

# 初始化agent
agent = CodeAgent(
    tools=[DuckDuckGoSearchTool()],  # 使用DuckDuckGo搜索工具
    model=HfApiModel()
)

# 测试agent
response = agent.run("Python中列表(list)和元组(tuple)有什么区别？")
print(response)

🤔 练习1挑战

尝试让agent解释不同的编程概念并评估其响应。测试它在以下方面的表现：

1. 基础语法问题
2. 特定语言特性
3. 代码示例

🐕 练习2：自定义函数Agent

现在让我们创建一个可以使用自定义函数执行特定任务的agent。我们将实现一个简单的计算器工具。

from smolagents import CodeAgent, tool
from typing import Union

@tool
def calculate(operation: str, numbers: object) -> float:
    """执行基础的数学运算。
    
    参数：
        operation: 操作类型，可选'sum'（求和）, 'average'（平均值）, 
                  'multiply'（乘积）, 'min'（最小值）, 'max'（最大值）
        numbers: 要进行运算的数字列表
    
    返回：
        float: 运算结果
    """
    if operation == 'sum':
        return sum(numbers)
    elif operation == 'average':
        return sum(numbers) / len(numbers)
    elif operation == 'multiply':
        result = 1
        for n in numbers:
            result *= n
        return result
    elif operation == 'min':
        return min(numbers)
    elif operation == 'max':
        return max(numbers)
    else:
        raise ValueError(f"未知的操作类型: {operation}")

# 创建带有自定义工具的agent
math_agent = CodeAgent(
    tools=[calculate],
    model=HfApiModel()
)

# 测试agent
response = math_agent.run("计算10、15、20、25和30的平均值")
print(response)

🤔 练习2挑战

1. 为计算器工具添加更多数学运算
2. 创建新的自定义工具（如字符串处理或日期计算）
3. 在一个agent中组合多个自定义工具

🦁 练习3：高级检索Agent

最后，让我们构建一个更复杂的agent，它结合了网络搜索和记忆功能，可以在对话中保持上下文。

from smolagents import Agent
from smolagents.tools import DuckDuckGoSearch

# 初始化带有记忆功能的agent
research_agent = Agent(
    ... # TODO: 定义agent配置
)

# 测试多轮对话
questions = [
    "机器学习的主要类型有哪些？",
    "能详细解释一下监督学习吗？",
    "这种类型有哪些常用的算法？"
]

# TODO: 实现agent测试代码

🤔 练习3挑战

1. 测试agent在不同主题之间保持上下文的能力
2. 实现自定义知识库工具（参考retrieval_agents.md示例）
3. 创建一个结合代码理解和研究能力的混合agent

参考资源

• Smolagents Documentation - smolagents库的官方文档 （https://huggingface.co/docs/smolagents）
• Building Effective Agents - Agent架构研究论文 （https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents）
• Agent Guidelines - 可靠Agent构建的最佳实践 （https://huggingface.co/docs/smolagents/tutorials/building_good_agents）
• LangChain Agents - LangChain框架下Agent实现的更多示例 （https://python.langchain.com/docs/how_to/#agents）
• Function Calling Guide - 理解LLM中的函数调用 （https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling）
• RAG Best Practices - 实现高效RAG的指南 （https://www.pinecone.io/learn/retrieval-augmented-generation/）

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