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Corso

Agenti AI con Hugging Face smolagents

AvanzatoLivello di competenza
Aggiornato 09/2025
Impara a creare agenti intelligenti che ragionano, agiscono e risolvono problemi del mondo reale usando Python.
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Descrizione del corso

Gli agenti AI stanno cambiando il modo in cui lavoriamo con dati e software. Dall’automazione dei flussi di lavoro all’aiuto per svolgere attività complesse, gli agenti possono cercare, ragionare e agire al tuo posto. In questo corso imparerai a creare agenti usando smolagents, un framework Python leggero sviluppato da Hugging Face.Metti le mani in pasta con Code Agent e strumentiInizierai capendo cosa rende speciali i code agent e perché sono così potenti. Poi costruirai il tuo primo agente da zero, usando smolagents per generare ed eseguire codice Python. Imparerai anche a collegare strumenti integrati e a creare strumenti personalizzati per estendere le capacità dei tuoi agenti.Rendi gli agenti più intelligenti con RAG e memoriaSuccessivamente userai la retrieval-augmented generation (RAG) per aiutare gli agenti a recuperare informazioni da grandi raccolte di documenti. Farai un passo oltre costruendo sistemi di agentic RAG—agenti che ragionano su più passaggi per ottenere risposte migliori. Imparerai anche ad aggiungere memoria, così gli agenti gestiscono in modo naturale le domande di follow-up e tengono traccia di ciò che è già stato fatto.Coordina sistemi multi-agente e valida i risultatiNel capitolo finale creerai sistemi multi-agente che coordinano agenti specialisti tramite un manager. Aggiungerai intervalli di pianificazione, userai callback per approfondire il comportamento degli agenti e validerai le risposte finali, in modo che i tuoi agenti restino affidabili e facili da usare.Alla fine del corso saprai creare agenti che pensano in anticipo, collaborano e portano a termine i compiti.

Prerequisiti

Working with Hugging FaceRetrieval Augmented Generation (RAG) with LangChain
1

Introduction to Hugging Face smolagents

Discover what makes code agents special and how they use Python to reason and act. Build your first agent with smolagents, add built-in and community tools for web access, and create custom tools to connect agents with data.
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2

Agentic RAG and Multi-Step Agents

Transform your traditional RAG pipeline into an agentic system that retrieves information iteratively and reasons across multiple steps. Build stateful tools to support advanced retrieval, guide agents with planning intervals to improve outcomes, and use callbacks to track and customize agent behavior at runtime.
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3

Multi-Agent Systems, Memory and Validation

Tackle complex workflows by orchestrating teams of specialized agents under a coordinating manager. Add memory to retain context across interactions, debug agent behavior using execution traces and reasoning steps, and implement robust validation strategies to ensure high-quality, reliable responses.
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