AI-Agents mit Hugging Face smolagents

AI-Agents verändern, wie wir mit Daten und Software arbeiten. Von der Automatisierung von Workflows bis hin zur Unterstützung bei komplexen Aufgaben können Agents in deinem Auftrag suchen, schlussfolgern und handeln. In diesem Kurs lernst du, wie du mit smolagents, einem leichtgewichtigen Python-Framework von Hugging Face, Agents entwickelst.Praktisch arbeiten mit Code-Agents und ToolsDu lernst zunächst, was Code-Agents besonders macht und warum sie so leistungsfähig sind. Danach baust du deinen ersten Agent von Grund auf und nutzt smolagents, um Python-Code zu erzeugen und auszuführen. Außerdem lernst du, integrierte Tools einzubinden und eigene Tools zu erstellen, um die Fähigkeiten deiner Agents zu erweitern.Agents mit RAG und Memory schlauer machenAls Nächstes setzt du Retrieval-Augmented Generation (RAG) ein, damit Agents Informationen aus großen Dokumentensammlungen abrufen. Du gehst noch einen Schritt weiter und baust agentische RAG-Systeme — Agents, die über mehrere Schritte hinweg schlussfolgern, um bessere Antworten zu geben. Außerdem lernst du, wie du Memory hinzufügst, damit Agents Nachfragen natürlich handhaben und bereits erledigte Schritte im Blick behalten.Multi-Agent-Systeme koordinieren und Ausgaben validierenIm letzten Kapitel baust du Multi-Agent-Systeme, die spezialisierte Agents über einen Manager koordinieren. Du fügst Planungsintervalle hinzu, nutzt Callbacks für Einblicke in das Agent-Verhalten und validierst finale Antworten, damit deine Agents verlässlich und benutzerfreundlich bleiben.Am Ende des Kurses weißt du, wie du Agents baust, die vorausdenken, zusammenarbeiten und Aufgaben erledigen.