강의
Hugging Face smolagents로 AI 에이전트 만들기
고급기술 수준
업데이트됨 2025. 9.
PythonArtificial Intelligence3시간10 동영상30 연습 문제2,300 XP2,324성취 증명서
무료 계정 만들기
Google에서 계속 진행더 많은 옵션 보기또는
수천 개 기업의 학습자들이 사랑하는
팀을 교육하시나요?
비즈니스용으로 체험해 보세요강의 설명
선수 조건
Working with Hugging FaceRetrieval Augmented Generation (RAG) with LangChain1
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.
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.
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.
Hugging Face smolagents로 AI 에이전트 만들기
강의 완료
19백만 명 이상의 학습자와 함께 Hugging Face smolagents로 AI 에이전트 만들기을(를) 시작하세요!
무료 계정 만들기
Google에서 계속 진행더 많은 옵션 보기또는
DataCamp for Mobile을 통해 데이터 분석 능력을 향상시키세요.
모바일 강좌와 매일 5분 코딩 챌린지를 통해 이동 중에도 학습 효과를 높이세요.