ИИ-агенты с Hugging Face smolagents

ИИ-агенты меняют подход к работе с данными и программным обеспечением. Они способны автоматизировать задачи, помогать пользователям в сложных сценариях, а также выполнять поиск, рассуждать и действовать от вашего имени. В этом курсе вы научитесь создавать агентов с помощью smolagents — лёгкого Python-фреймворка от Hugging Face.Практика: агенты на основе кода и инструментыДля начала вы разберётесь, чем агенты на основе кода отличаются от других и почему они столь эффективны. Затем создадите своего первого агента с нуля, используя smolagents для генерации и выполнения Python-кода. Вы также узнаете, как подключать встроенные инструменты и разрабатывать собственные, расширяя возможности агентов.Умные агенты: RAG и памятьДалее вы применёте retrieval-augmented generation (RAG), чтобы агенты могли извлекать информацию из больших коллекций документов. Вы пойдёте дальше и создадите агентные RAG-системы — агентов, которые выстраивают рассуждения в несколько шагов для получения более точных ответов. Кроме того, вы научитесь добавлять память, чтобы агенты естественно обрабатывали уточняющие вопросы и отслеживали уже выполненные действия.Мультиагентные системы и валидация результатовВ заключительной главе вы построите мультиагентные системы, в которых менеджер координирует работу специализированных агентов. Вы добавите интервалы планирования, настроите колбэки для отслеживания поведения агентов и реализуете валидацию итоговых ответов — всё это сделает ваших агентов надёжными и удобными для пользователей.По завершении курса вы будете знать, как создавать агентов, которые планируют наперёд, работают сообща и эффективно решают задачи.