Hugging Face ha lanzado una nueva biblioteca de código abierto llamada "smolagents", diseñada para dotar a los modelos de lenguaje de capacidades de agentes inteligentes más robustas. Con una estructura de código simplificada, smolagents facilita a los usuarios la creación de agentes inteligentes capaces de realizar diversas tareas.
En los sistemas de inteligencia artificial modernos, los modelos de lenguaje (LLM) necesitan interactuar con el mundo real, como llamar a herramientas de búsqueda para obtener información externa o ejecutar programas específicos para completar tareas. Por lo tanto, dotar a los modelos de lenguaje de capacidades de "agente" es crucial. Los agentes inteligentes permiten que la salida del LLM controle el flujo de trabajo, impulsando el avance de las aplicaciones de IA.
Entonces, ¿cuándo se deben utilizar agentes inteligentes? Si el usuario necesita un flujo de trabajo flexible para resolver tareas de manera eficiente, los agentes inteligentes son esenciales. Por ejemplo, en un sitio web de viajes que procesa solicitudes de clientes, cuando las solicitudes son claras, un flujo de trabajo preestablecido es suficiente; pero cuando las solicitudes implican más incertidumbre, un agente inteligente proporciona la flexibilidad necesaria para ayudar al usuario a encontrar la mejor solución.
smolagents admite varios modelos de lenguaje, incluyendo la API de inferencia gratuita de Hugging Face y modelos de varias empresas como OpenAI y Anthropic. Los usuarios pueden construir fácilmente sus propios agentes inteligentes definiendo herramientas y modelos, e incluso crear herramientas personalizadas para satisfacer necesidades específicas. El código de ejemplo muestra cómo utilizar la API de Google Maps para obtener tiempos de viaje y generar planes de viaje. Después de varios cálculos, el agente inteligente proporciona finalmente al usuario una sugerencia de viaje razonable.
Además de un código simplificado y soporte para diversas herramientas, smolagents también admite la ejecución segura de código en un entorno de sandbox para garantizar la seguridad del usuario. En el futuro, smolagents reemplazará gradualmente a su predecesor, transformers.agents, convirtiéndose en la opción más popular.
Los estudios demuestran que realizar operaciones mediante código es más eficiente que el formato JSON tradicional, ofreciendo mejor composicionalidad, gestión de objetos y expresividad. Esto significa que smolagents abrirá una nueva puerta para los desarrolladores, permitiéndoles avanzar aún más en el campo de los agentes de IA.
Enlace: https://huggingface.co/blog/smolagents
Puntos clave:
🌟 smolagents es una biblioteca de código abierto recién lanzada que simplifica el proceso de creación de agentes inteligentes.
🔧 Los usuarios pueden definir herramientas y modelos para crear rápidamente agentes inteligentes que completen tareas específicas.
📈 La ejecución de operaciones mediante código es más eficiente que los métodos tradicionales, mejorando el rendimiento y la flexibilidad de los agentes de IA.
