Przejdź do głównej treści
Strona głównaPython

Kurs

AI Agents with Hugging Face smolagents

ZaawansowanyPoziom umiejętności
Zaktualizowano 09.2025
Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.
Zacznij kurs za darmo
PythonArtificial Intelligence
3 godz.
10 filmów
30 Ćwiczeń
2,300 XP
2,327
Zaświadczenie o ukończeniu

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub

Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.

Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm

Group

Szkolisz zespół?

Wypróbuj dla firm

Opis kursu

AI agents are changing how we work with data and software. From automating workflows to helping users navigate complex tasks, agents can search, reason, and act on your behalf. In this course, you’ll learn how to build agents using smolagents, a lightweight Python framework developed by Hugging Face.Get Hands-On With Code Agents and ToolsYou’ll start by understanding what makes code agents different and why they're so powerful. Then, you’ll build your first agent from scratch, using smolagents to generate and execute Python code. You’ll also learn how to plug in built-in tools and create custom tools to extend what your agents can do.Make Agents Smarter With RAG and MemoryNext, you’ll use retrieval-augmented generation (RAG) to help agents pull info from large document collections. You’ll take things further by building agentic RAG systems—agents that reason over multiple steps to get better answers. You’ll also learn how to add memory so agents can handle follow-up questions naturally and keep track of what’s already been done.Coordinate Multi-Agent Systems and Validate OutputsIn the final chapter, you’ll build multi-agent systems that coordinate specialist agents through a manager. You’ll add planning intervals, use callbacks for insight into agent behavior, and validate final answers, so your agents stay reliable and user-friendly.By the end of the course, you’ll know how to build agents that think ahead, work together, and get things done.

Wymagania wstępne

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.
Zacznij rozdział
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.
Zacznij rozdział
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.
Zacznij rozdział
AI Agents with Hugging Face smolagents
Kurs
ukończony

Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu

Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysu
Udostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracyZapisz się teraz

Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij AI Agents with Hugging Face smolagents już dziś!

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub

Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.