Przejdź do treści głównej
DomPython

course

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.
Rozpocznij Kurs Za Darmo
PythonArtificial Intelligence3 godz.10 videos30 Exercises2,300 PD2,048Oświadczenie o osiągnięciu

Utwórz bezpłatne konto

Lub

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

Uwielbiany przez pracowników tysięcy firm

Group

Szkolenie 2 lub więcej osób?

Wypróbuj DataCamp for Business

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.
Rozpocznij 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.
Rozpocznij 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.
Rozpocznij Rozdział
AI Agents with Hugging Face smolagents
Kurs
ukończony

Zdobądź oświadczenie o osiągnięciach

Dodaj te dane uwierzytelniające do swojego profilu na LinkedIn, CV lub życiorysu
Udostępnij w mediach społecznościowych i w swojej ocenie okresowejZapisz Się Teraz

Dołącz do nas 19 milionów uczniów i zacznij AI Agents with Hugging Face smolagents już dziś!

Utwórz bezpłatne konto

Lub

Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz fakt, 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.