SmolAgents Dynamic Tools — это библиотека Python, расширяющая фреймворк SmolAgents, позволяющая агентам с языковыми моделями динамически решать и вызывать инструменты во время выполнения. Она включает встроенные утилиты, такие как веб-поиск, арифметические вычисления, дата/время, доступ к файловой системе и интеграцию с внешними API. Агенты могут регистрировать и загружать инструменты в зависимости от контекста диалога, что обеспечивает гибкие рабочие процессы и эффективную оркестрацию инструментов внутри приложений на базе LLM.
SmolAgents Dynamic Tools — это библиотека Python, расширяющая фреймворк SmolAgents, позволяющая агентам с языковыми моделями динамически решать и вызывать инструменты во время выполнения. Она включает встроенные утилиты, такие как веб-поиск, арифметические вычисления, дата/время, доступ к файловой системе и интеграцию с внешними API. Агенты могут регистрировать и загружать инструменты в зависимости от контекста диалога, что обеспечивает гибкие рабочие процессы и эффективную оркестрацию инструментов внутри приложений на базе LLM.
SmolAgents Dynamic Tools расширяет открытый исходный код фреймворка Python SmolAgents, чтобы дать агентам на базе LLM возможность динамически вызывать инструменты. Агенты могут беспрепятственно использовать множество предварительно созданных инструментов — таких как веб-поиск через SerpAPI, математические калькуляторы, получение даты и времени, операции с файловой системой и обработчики пользовательских HTTP-запросов — в зависимости от пользовательских намерений и цепочек размышлений. Разработчики могут регистрировать дополнительные инструменты или настраивать существующие, что позволяет агентам заниматься получением данных, созданием контента, вычислениями и интеграцией внешних API в едином интерфейсе. Оценивая доступность инструментов во время выполнения, SmolAgents Dynamic Tools оптимизирует рабочие процессы, уменьшая жестко прописанную логику и повышая модульность в различных сценариях, таких как исследовательская помощь, автоматическая генерация отчетов и расширение чат-ботов.
Кто будет использовать SmolAgents Dynamic Tools?
Исследователи ИИ
Python-разработчики, создающие LLM-агенты
Инженеры-программисты, интегрирующие LLM
Учёные данных, ищущие автоматизацию
Как использовать SmolAgents Dynamic Tools?
Шаг 1: Установите библиотеку через pip install smolagents-dynamic-tools
Шаг 2: Импортируйте и зарегистрируйте нужные инструменты для вашего экземпляра агента SmolAgents
Шаг 3: Передайте контекст диалога агенту
Шаг 4: Агент автоматически выбирает и вызывает подходящие инструменты
Шаг 5: Обрабатывайте ответы, улучшенные инструментами, в вашем приложении
Платформа
mac
windows
linux
Ключевые Особенности и Преимущества SmolAgents Dynamic Tools
Основные функции
Динамическая регистрация и загрузка инструментов
Встроенный веб-поиск, калькулятор, дата/время, операции с файлами и HTTP-инструменты
Выбор инструмента во время выполнения на основе цепочек размышлений
Интеграция пользовательских инструментов через простой интерфейс
Бесшовное управление рабочими процессами на базе LLM
Преимущества
Повышение модульности за счет разъединения логики инструментов
Легко расширять пользовательскими инструментами
Уменьшение шаблонного кода в агенте
Расширение возможностей LLM за счет внешних данных и операций
Гибкое внедрение в различных сценариях
Основные Сценарии Использования и Приложения SmolAgents Dynamic Tools
Автоматизированная поддержка исследований и получение данных
Чат-боты с интеграцией внешних API
Автоматическая генерация отчетов и вычислений
Настраиваемое управление рабочими процессами на базе LLM
Динамическое управление файлами и обработка данных
Часто Задаваемые Вопросы о SmolAgents Dynamic Tools
Как установить SmolAgents Dynamic Tools?
Какие версии Python поддерживаются?
Могу ли я добавить настраиваемые инструменты?
Поддерживаются ли асинхронные инструменты?
Как настроить ключи API для поиска в интернете?
Совместим ли он с Windows?
Какова лицензия?
Как зарегистрировать инструменты в моем агенте?
Могу ли я использовать его с другими фреймворками LLM?
Где я могу оставить отчет о проблеме или запросить функцию?
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
Фреймворк на базе Python, реализующий алгоритмы стайного поведения для многопользовательского моделирования, позволяющий агентам ИИ координироваться и динамично навигировать.
Открытая платформа, реализующая автономных агентов LLM с поддержкой генерации на основе поиска, векторных баз данных, интеграции инструментов и настраиваемых рабочих процессов.
Pipe Pilot — это框架 на Python, который управляет конвейерами агентов, управляемыми LLM, позволяя легко выполнять сложные многошаговые рабочие процессы ИИ.
Репозиторий с открытым исходным кодом, предоставляющий практические примеры кода для создания агентов ИИ с использованием возможностей Google Gemini по рассуждению и использованию инструментов.
RModel — это открытая платформа для агентов ИИ, которая координирует LLM, интеграцию инструментов и память для продвинутых диалоговых и задачных приложений.
Agentic Workflow — это фреймворк на Python для проектирования, оркестровки и управления многопроцессорными рабочими потоками AI для сложных автоматизированных задач.
Демонстрационный проект на GitHub, показывающий SmolAgents — легкий Python-фреймворк для оркестрации мультиагентных рабочих процессов на базе LLM с интеграцией инструментов.
pyafai — это модульная рамочная структура на Python для создания, обучения и запуска автономных ИИ-агентов с поддержкой плагинов памяти и инструментов.
Agent Adapters предоставляет модульное промежуточное ПО для бесшовной интеграции агентов на базе LLM с различными внешними фреймворками и инструментами.
Java-Action-Storage — это модуль LightJason, который регистрирует, хранит и извлекает действия агентов для распределённых многопользовательских приложений.