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Curso

Agentes de IA com Hugging Face smolagents

Avançado3 h

Aprenda a criar agentes inteligentes que raciocinam, agem e resolvem tarefas do mundo real usando Python.

Python3 h10 vídeos30 exercícios2,300 XP2,529Declaração de aproveitamento

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Descrição do curso

Agentes de IA estão mudando a forma como trabalhamos com dados e software. De automatizar fluxos de trabalho a ajudar usuários em tarefas complexas, agentes podem pesquisar, raciocinar e agir em seu nome. Neste curso, você vai aprender a criar agentes usando o smolagents, um framework leve de Python desenvolvido pela Hugging Face.Mão na massa com Code Agents e ferramentasVocê vai começar entendendo o que diferencia os code agents e por que eles são tão poderosos. Em seguida, vai criar seu primeiro agente do zero, usando o smolagents para gerar e executar código em Python. Você também vai aprender a integrar ferramentas nativas e criar ferramentas personalizadas para ampliar o que seus agentes conseguem fazer.Deixe os agentes mais inteligentes com RAG e memóriaDepois, você vai usar retrieval-augmented generation (RAG) para ajudar agentes a buscar informações em grandes coleções de documentos. Você irá além construindo sistemas de agentic RAG — agentes que raciocinam em várias etapas para obter respostas melhores. Você também vai aprender a adicionar memória para que os agentes lidem naturalmente com perguntas de acompanhamento e acompanhem o que já foi feito.Coordene sistemas multiagente e valide as saídasNo capítulo final, você vai construir sistemas multiagente que coordenam agentes especialistas por meio de um gerente. Você vai adicionar intervalos de planejamento, usar callbacks para ter visibilidade do comportamento do agente e validar as respostas finais, garantindo que seus agentes sejam confiáveis e fáceis de usar.Ao final do curso, você saberá como criar agentes que planejam com antecedência, trabalham em conjunto e fazem o trabalho acontecer.

Pré-requisitos

Programa de estudos

Conteúdo do curso

2

Agentic RAG e agentes de múltiplas etapas

Transforme sua pipeline de RAG tradicional em um sistema agentic que recupera informações de forma iterativa e raciocina em múltiplas etapas. Construa ferramentas com estado para dar suporte a recuperações avançadas, guie agentes com intervalos de planejamento para melhorar os resultados e use callbacks para acompanhar e personalizar o comportamento do agente em tempo de execução.
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3

Sistemas multiagente, memória e validação

Enfrente fluxos de trabalho complexos orquestrando equipes de agentes especializados sob a coordenação de um gerente. Adicione memória para manter o contexto entre interações, depure o comportamento do agente usando rastros de execução e etapas de raciocínio e implemente estratégias robustas de validação para garantir respostas confiáveis e de alta qualidade.
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