Перейти к основному содержимому
ГлавнаяPython

Курс

AI Agents with Hugging Face smolagents

Продвинутый уровеньУровень навыков
Обновлено 09.2025
Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.
Начать курс бесплатно
PythonArtificial Intelligence
3 ч
10 видео
30 Упражнений
2,300 XP
2,320
Справка об успешном завершении

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через GoogleПоказать больше вариантов

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и соглашаетесь с тем, что ваши данные хранятся в США.

Любимая обучающимися из тысяч компаний

Group

Обучаете команду?

Попробуйте для бизнеса

Описание курса

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.

Необходимые условия

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.
Начать главу
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.
Начать главу
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.
Начать главу
AI Agents with Hugging Face smolagents
Курс
завершён

Получить сертификат об окончании

Добавьте эту квалификацию в профиль LinkedIn, резюме или CV
Поделитесь в социальных сетях и в обзоре эффективностиЗаписаться сейчас

Присоединяйтесь к более чем 19 миллионам обучающихся и начните AI Agents with Hugging Face smolagents уже сегодня!

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через GoogleПоказать больше вариантов

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и соглашаетесь с тем, что ваши данные хранятся в США.

Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.

Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.