





Deep Research build By Smolagents FREE
Powered By Smolagents
كود آي كود سمولاجنتس | FAST&FREE
بدعم من Together AI و LlamaCoder
smolagents and tools gallery
best smolagents in huggingface
ما هم الوكلاء؟
وكلاء الذكاء الاصطناعي هم البرامج التي تتحكم فيها مخرجات LLM في سير العمل.
يوضح الجدول كيف تختلف الوكالة من نظام لآخر:
مستوى الوكالة | الوصف | كيف يسمى ذلك | مثال على النمط |
---|---|---|---|
☆☆☆ | ليس لمخرجات LLM أي تأثير على تدفق البرنامج | معالج بسيط | معالجة_المخرجات(llm_response) |
★☆☆ | تحدد مخرجات LLM تدفق التحكم الأساسي | جهاز التوجيه | إذا كان llm_decision(): المسار_a() وإلا: المسار_b() |
★★☆ | تحدد مخرجات LLM تنفيذ الدالة | استدعاء الأداة | تشغيل_وظيفة(llm_chosen_tool, llm_chosen_args) |
★★★ | مخرجات LLM تتحكم في التكرار واستمرار البرنامج | عامل متعدد الخطوات | بينما llm_should_should_continue(): تنفيذ_الخطوة_التالية() |
★★★ | يمكن أن يبدأ سير عمل وكيلي واحد سير عمل وكيلي آخر | متعدد الوكلاء | إذا كان llm_trigger(): تنفيذ_الوكيل() |
ميزة عملاء SmolAgents
🤗 سمولاجنتس هو إطار عمل بسيط لوكلاء الذكاء الاصطناعي تم تطويره من قبل فريق Hugging Face، صُمم لتمكين المطورين من نشر وكلاء أقوياء ببضعة أسطر من التعليمات البرمجية. يتبنى smolagents البساطة والكفاءة، ويُمكِّن smolagents النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) من التفاعل بسلاسة مع العالم الحقيقي.
✨ البساطة
قاعدة الرموز المدمجة: مع ما يقرب من 1,000 سطر من التعليمات البرمجية الأساسية في وكلاء.py
، smolagents يحافظ على الحد الأدنى من التجريدات إلى الحد الأدنى من أجل التطوير المباشر.
سهل الاستخدام
يمكن للمطورين تحديد الوكلاء بسرعة وتوفير الأدوات اللازمة وتشغيلها على الفور دون تكوينات معقدة.
وكلاء الرموز
تركز smolagents على وكلاء الشفراتحيث يكتب الوكلاء وينفذون مقتطفات أكواد Python البرمجية لتنفيذ الإجراءات، بدلاً من إنشاء الإجراءات على هيئة JSON أو نقاط نصية.
كفاءة عالية
بالمقارنة مع طرق استدعاء الأدوات القياسية، يوفر وكلاء التعليمات البرمجية كفاءة ودقة محسنة، مما يقلل من الخطوات واستدعاءات LLM بحوالي 30%، ويحقق أداءً فائقًا على المعايير المعقدة.
التنفيذ الآمن
لضمان تنفيذ الشيفرة البرمجية بشكل آمن، يدعم smolagents تشغيل الشيفرة البرمجية في بيئات وضع الحماية مثل E2Bتوفير مساحة تنفيذ محمية ومعزولة.
شهادات الماجستير في القانون المختلفة
تتكامل smolagents دون عناء مع أي نموذج لغوي كبير، بما في ذلك النماذج المستضافة على Hugging Face Hub عبر المحولات، بالإضافة إلى نماذج من OpenAI و Anthropic وغيرها من خلال تكامل LiteLLLLM.

عملاء SmolAgents :التكامل مع مركز تعانق الوجه
أدوات المشاركة والتحميل: يتيح التكامل العميق مع Hugging Face Hub للمطورين مشاركة الأدوات واستيرادها بسهولة، مما يعزز التعاون والمشاركة داخل المجتمع.
نمو النظام البيئي: من خلال الاستفادة من قدرات المركز، تتوسع smolagents باستمرار مع المزيد من الوظائف والأدوات، مما يوفر إمكانات غير محدودة للتطوير.
دعم وكلاء الاتصال بالأدوات التقليدية
مجموعة متنوعة من الاختيارات: بالإضافة إلى وكلاء الشفرة، يدعم smolagents أيضًا وكلاء استدعاء الأدوات، حيث تتم كتابة الإجراءات على هيئة JSON أو كتل نصية مناسبة لسيناريوهات ومتطلبات محددة.


أسباب اختيار وكلاء سمول كود سمول
التركيب الفائق: تدعم البرمجة بشكل طبيعي تداخل الدوال وإعادة استخدامها، مما يسمح بالتعبير عن المنطق المعقد.
التعامل الفعال مع الكائنات: بالمقارنة مع JSON، تبسط الشفرة إدارة ونقل الكائنات.
مرونة فائقة: يمكن أن يمثل الرمز أي عملية يمكن أن يقوم بها الكمبيوتر، مما يوفر تنوعًا هائلاً في الاستخدامات.
بيانات التدريب المكثفة: تم تدريب أخصائيي اللغة الإنجليزية على كميات هائلة من التعليمات البرمجية عالية الجودة، مما يعزز قدرتهم على توليد التعليمات البرمجية وفهمها.
مزايا الأداء من smolagents
في العديد من المعايير، طابقت smolagents التي تستخدم نماذج مفتوحة المصدر أداء الوكلاء الذين يستخدمون نماذج الملكية. بفضل كفاءة وكلاء الشفرات البرمجية والتقدم المستمر للنماذج مفتوحة المصدر، يمكن للمطورين بناء أنظمة وكلاء قوية دون الاعتماد على الخدمات مغلقة المصدر.

مثال على تطبيق SmolAgents
في Smolagents، يتم تغليف الوكلاء في فئات تسمح لهم بأداء مهام محددة. على سبيل المثال وكيل مُدار
يمكن إنشاؤها لإدارة مهام مختلفة باستخدام أنواع مختلفة من الوكلاء. وفيما يلي مثال مبسط لكيفية تنفيذ وكيلين - أحدهما للبحث على الويب والآخر لتوليد الصور - فيما يلي مثال مبسط لكيفية إنشاء أداة مخصصة تحصل على أوقات السفر من خرائط جوجل، وكيفية استخدامها في وكيل مخطط السفر:
from typing import Optional
from smolagents import CodeAgent, HfApiModel, tool
@tool
def get_travel_duration(start_location: str, destination_location: str, transportation_mode: Optional[str] = None) -> str:
"""Gets the travel time between two places.
Args:
start_location: the place from which you start your ride
destination_location: the place of arrival
transportation_mode: The transportation mode, in 'driving', 'walking', 'bicycling', or 'transit'. Defaults to 'driving'.
"""
import os # All imports are placed within the function, to allow for sharing to Hub.
import googlemaps
from datetime import datetime
gmaps = googlemaps.Client(os.getenv("GMAPS_API_KEY"))
if transportation_mode is None:
transportation_mode = "driving"
try:
directions_result = gmaps.directions(
start_location,
destination_location,
mode=transportation_mode,
departure_time=datetime(2025, 6, 6, 11, 0), # At 11, date far in the future
)
if len(directions_result) == 0:
return "No way found between these places with the required transportation mode."
return directions_result[0]["legs"][0]["duration"]["text"]
except Exception as e:
print(e)
return e
agent = CodeAgent(tools=[get_travel_duration], model=HfApiModel(), additional_authorized_imports=["datetime"])
agent.run("Can you give me a nice one-day trip around Paris with a few locations and the times? Could be in the city or outside, but should fit in one day. I'm travelling only with a rented bicycle.")
بعد بضع خطوات من تجميع أوقات السفر وإجراء الحسابات، يُرجع الوكيل هذا الاقتراح النهائي: خط سير رحلة يوم واحد بالدراجة في باريس:
1. ابدأ من برج إيفل في الساعة 9:00 صباحاً.
2. مشاهدة المعالم السياحية في برج إيفل حتى الساعة 10:30 صباحاً.
3. السفر إلى كاتدرائية نوتردام في الساعة 10:46 صباحاً.
4. مشاهدة المعالم السياحية في كاتدرائية نوتردام حتى الساعة 12:16 ظهراً.
5. سافر إلى مونمارتر في الساعة 12:41 ظهراً.
6. مشاهدة المعالم السياحية في مونمارتر حتى الساعة 2:11 مساءً.
7. السفر إلى حديقة لوكسمبورغ في الساعة 2:33 بعد الظهر.
8. زيارة المعالم السياحية في حديقة لوكسمبورغ حتى الساعة 4:03 عصراً.
9. السفر إلى متحف اللوفر في الساعة 4:12 مساءً.
10. زيارة متحف اللوفر حتى الساعة 5:42 مساءً.
11. استراحة الغداء حتى الساعة 6:12 مساءً.
12. وقت الانتهاء المقرر: 6:12 مساءً.
بعد إنشاء الأداة، تكون مشاركتها على المحور بسيطة مثل:
get_travel_duration.push_to_hub("{your_username} /get-travel-duration-tool")
موارد سمولأجنتس
ما الذي يتحدث عنه الناس عن SmolAgents على X.com
تم إصدار مكتبة smolagents الجديدة smolagents اليوم من قبل @huggingface تبدو رائعة حقاً.
- بن كليجر (@benklieger) 31 ديسمبر 2024
الجمع بين البساطة (الملف الرئيسي يتكون من حوالي 1000 سطر فقط!) والوظائف المعيارية المعتمدة على الرأي (دعم نهج التعليمات البرمجية أولاً على استدعاء الدالة المباشرة) 🔥
موضوع تعليمي (🧵) pic.twitter.com/s/sKuakggggpccM
لقد أمضيتُ عطلة نهاية الأسبوع في التعلُّم عن سير العمل الوكيل واللعب بمكتبة smolagents التي أصدرتها @huggingface. بهذا، قمت ببناء وكيل مساعد سفر رائع جدًا (أسميته تريسي).
- أرناف جيتلي (@arnitly) 6 يناير 2025
أنا أستخدم CodeLlama-34b-Instruct-hf لوكلاء LLM في الواجهة الخلفية للقيام بـ pic.twitter.com/e7GHA7rVlk
حسناً, @huggingface يمكنني القول أنه تم سحبها مع smolagents وتعريف وكيلها.
- جيرريد (@ديفجيرريد) 31 ديسمبر 2024
ربما يحتاج العملاء فقط إلى أن يكونوا طرفًا مفاوضًا ونحن بحاجة إلى مواصلة الاستثمار في أعضاء هيئة التدريس أنفسهم. أحب الوضوح الفوري لهذا الأمر. pic.twitter.com/sD6qMqpzgs
smolagents متوفرة الآن في ai-gradio
- أ.ك (@_أخاليق) 31 ديسمبر 2024
pip install ai-gradio [smolagents] = = 0.2.1
ثم ببساطة قم بما يلي
استيراد غراديو ك gr
استيراد ai_gradio
gr.load( الاسم='smolagents:meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct',
src=ai_gradio.registry).launch() pic.twitter.com/r7vvfhrW36l
قدّمت شركة Hugging Face مكتبة Smolagents، وهي مكتبة مصممة لبناء أنظمة وكيلة باستخدام نماذج لغوية كبيرة (LLMs).
- مظهر شودري (@mazrnow) 5 يناير 2025
على عكس الأنظمة التقليدية القائمة على نظام LLM...
اعرض المزيد https://t.co/EBEWPBEwAj pic.twitter.com/h2xswDLAxg
smolagents - قم ببناء وكلائك الخاصين مثل ديفين في 3 أسطر من التعليمات البرمجية مع البحث! 🔥 pic.twitter.com/PPyhbFWN5w
- فايبهاف (Vaibhav (VB) سريفاستاف (@reach_vb) 29 ديسمبر 2024
العميل 年年 52F 汹汹汹啊 一 年 3.9K نجمة ⚡️ @huggingface 式 式 式 式 smolagents🔥
- توم هوانج (@tuturetom) 8 يناير 2025
3 行代码启动一个 Agent 完成复杂工作,支持 40+ LLM,支持无缝连接 Huggingface hub 下载一些自定义模型
.لا يمكنني أن أصف لكِ ما الذي تتحدثين عنه pic.twitter.com/wJZ9ZL8nRT