إطار عمل وكيل الذكاء الاصطناعي للذكاء الاصطناعي

 إطار عمل وكيل HuggingFace الجديد , إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي أقوياء بأقل جهد ممكن

وكلاء SmolAgents - وكلاء ذكاء اصطناعي أقوياء، بأقل قدر من التعليمات البرمجية، على إطار عمل عناق الوجه | Product Hunt

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 الوكالةالوصفكيف يسمى ذلكمثال على النمط
☆☆☆ليس لمخرجات LLM أي تأثير على تدفق البرنامجمعالج بسيطمعالجة_المخرجات(llm_response)
★☆☆تحدد مخرجات LLM تدفق التحكم الأساسيجهاز التوجيهإذا كان llm_decision(): المسار_a() وإلا: المسار_b()
★★☆تحدد مخرجات LLM تنفيذ الدالةاستدعاء الأداةتشغيل_وظيفة(llm_chosen_tool, llm_chosen_args)
★★★مخرجات LLM تتحكم في التكرار واستمرار البرنامجعامل متعدد الخطواتبينما llm_should_should_continue(): تنفيذ_الخطوة_التالية()
★★★يمكن أن يبدأ سير عمل وكيلي واحد سير عمل وكيلي آخرمتعدد الوكلاءإذا 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

الأسئلة المتداولة حول smolagents

smolagents هي مكتبة وكلاء ذكاء اصطناعي بسيطة طورها فريق Hugging Face. وهي تتيح للمطورين إنشاء وتشغيل وكلاء ذكاء اصطناعي أقوياء بأقل قدر من التعليمات البرمجية. من خلال التركيز على البساطة والكفاءة، تتيح smolagents لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) التفاعل بسلاسة مع مهام العالم الحقيقي.

على عكس العديد من أطر عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي التي تحتوي على تجريدات وتكوينات معقدة، يحتفظ smolagents بقاعدة كود مضغوطة من حوالي 1000 سطر. وهو يركز على سهولة الاستخدام ويدعم وكلاء التعليمات البرمجية، حيث يقوم الوكلاء بتنفيذ مقتطفات التعليمات البرمجية من لغة بايثون مباشرة، مما يعزز الكفاءة ويقلل من عدد الخطوات المطلوبة واستدعاءات LLM.

 وكلاء التعليمات البرمجية هي ميزة رئيسية في smolagents. فبدلاً من توليد الإجراءات على هيئة JSON أو نقاط نصية، يقوم وكلاء التعليمات البرمجية بكتابة وتنفيذ مقتطفات من تعليمات Python البرمجية لأداء المهام. ويستفيد هذا النهج من قدرة LLM على توليد وفهم التعليمات البرمجية، مما يوفر قابلية أفضل للتركيب والمرونة في التعبير عن المنطق المعقد.

يمكنك تثبيت smolagents باستخدام الأمر pip:

pip install smolagents

للبدء، قم بتعريف وكيل من خلال استيراد الفئات اللازمة، وتوفير الأدوات المطلوبة ونموذج LLM، وتشغيل مهامك. على سبيل المثال:

بايثون复من smolagents استيراد CodeAgent, DuckDuckGoSearchTool, HfApiModel

الوكيل = CodeAgent(الأدوات=[DuckDuckDuckGoSearchTool()]، النموذج=HfApiModel())
agent.run("مهمتك هنا")

 تم تصميم smolagents للتوافق الواسع مع LLMs. فهو يتكامل بسلاسة مع النماذج المستضافة على Hugging Face Hub عبر المحولات، وكذلك مع النماذج من OpenAI و Anthropic وغيرها من خلال تكامل LiteLLLM. تتيح لك هذه المرونة اختيار LLM الأنسب لاحتياجات مشروعك.

 نعم، بالإضافة إلى وكلاء التعليمات البرمجية، يدعم smolagents وكلاء استدعاء الأدوات التقليدية. في هذا الوضع، تتم كتابة الإجراءات على شكل JSON أو نقاط نصية، والتي يمكن أن تكون مناسبة لسيناريوهات محددة قد لا يكون فيها تنفيذ مقتطفات التعليمات البرمجية مثاليًا.

 يعطي smolagents الأولوية لتنفيذ التعليمات البرمجية الآمنة من خلال دعم بيئات وضع الحماية. على سبيل المثال، يمكن أن يستخدم E2B (التنفيذ إلى ثنائي)، والذي يوفر بيئة آمنة ومعزولة لتشغيل مقتطفات التعليمات البرمجية. ويضمن ذلك عدم تعريض تنفيذ التعليمات البرمجية للخطر أمن النظام المضيف.

 يقدم وكلاء الشفرات العديد من المزايا:

  • قابلية التركيب أفضل: تسمح البرمجة بشكل طبيعي بتداخل الدوال وإعادة استخدامها، مما يسهل التعبير عن المنطق المعقد.
  • الإدارة الفعالة للكائنات: تعد إدارة وتمرير الكائنات أكثر وضوحًا في التعليمات البرمجية مقارنةً بـ JSON.
  • مرونة عالية: يمكن أن يمثل الرمز أي عملية حسابية، مما يوفر تنوعًا هائلاً في الاستخدامات.
  • استخدام بيانات التدريب الغنية: نظرًا لأن أخصائيي LLM يتم تدريبهم على كميات كبيرة من التعليمات البرمجية، فهم بارعون في توليد مقتطفات التعليمات البرمجية وفهمها.

 تتكامل منصة smolagents تكاملاً عميقاً مع منصة Hugging Face Hub، مما يتيح للمطورين مشاركة الأدوات وتحميلها بسهولة. وهذا يعزز نظامًا بيئيًا تعاونيًا حيث يمكن للمجتمع المساهمة بالأدوات والموارد والوصول إليها، مما يعزز وظائف smolagents ومدى انتشارها.

يمكنك استكشاف الموارد التالية لمعرفة المزيد عن smolagents:

  • الوثائق الرسمية: تفضل بزيارة وثائق smolagents على موقع عناق الوجه الإلكتروني.
  • إرشادات البدء اطلع على الأدلة التمهيدية والبرامج التعليمية التي يقدمها فريق Hugging Face.
  • أمثلة على المشاريع: استكشف نماذج من المشاريع وأمثلة التعليمات البرمجية على GitHub لرؤية smolagents أثناء العمل.
  • المنتديات المجتمعية: تفاعل مع مجتمع المطورين من خلال المنتديات والمناقشات للحصول على الرؤى والدعم.

Choose from Your languange