Hugging Face 推出 smol-course 教程，特别是其中的 8_agents 模块，它将手把手教你利用 smolagents 这个轻量级框架，打造属于你自己的 AI 智能体！全程无需搭建环境，colab一键运行
什么是 AI 智能体？
简单来说，AI 智能体就是能够自主执行任务的系统。它们可以理解你的自然语言请求，将其拆解成多个步骤，并利用各种工具和外部功能与周围环境交互，最终达成目标
smol-course 的 8_agents 模块：
这个模块深入浅出地介绍了构建强大 AI 智能体的三大核心要素：
1. 检索型智能体 (Retrieval Agents)：信息获取的利器
检索型智能体可以连接到各种知识库，利用向量检索等先进技术，快速找到你需要的信息。更厉害的是，它们还能将网络搜索和你的私有知识库结合起来，并通过记忆系统保持对话的连贯性。该模块还介绍了如何设置信息检索失败时的备选方案，让你的智能体更加可靠
2. 代码型智能体 (Code Agents)：你的专属编程助手
代码型智能体是专门为软件开发而生的。它们可以帮你分析代码、自动生成代码、重构代码，甚至可以与 GitHub 等版本控制系统无缝对接。该模块将分享构建代码型智能体的最佳实践，让你轻松打造高效稳定的编程助手
3. 自定义函数型智能体 (Custom Functions)：无限扩展你的智能体能力
想要让你的智能体执行各种个性化任务？自定义函数型智能体可以帮你实现！通过定义各种模块化、可扩展的函数接口，你可以让智能体与你的应用逻辑深度集成。该模块将教你如何进行参数校验和错误处理，构建稳定可靠的函数驱动工作流，让你的智能体能够与各种外部工具和服务进行交互
动手实践：构建你的专属研究助手 (Colab 教程助你快速上手！)
理论结合实践才能学得更快！该模块提供了一个名为“构建研究型智能体”的实战练习，带你一步步创建一个能够执行研究任务的智能体。你将亲手实现一个简单的 RAG (检索增强生成) 智能体，添加自定义搜索功能，并最终打造出一个功能齐全的研究助手
最棒的是，所有练习都提供了 Jupyter Notebook 代码，并且可以直接通过 “https://colab.research.google.com/github/huggingface/smol-course” 链接在 Google Colab 平台上一键运行！无需配置环境
更多资源
除了课程本身，Hugging Face 还贴心地准备了丰富的学习资源：
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• SmoLAgents 官方文档： 深入了解 smolagents 库的方方面面
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• 构建有效的智能体论文： 了解智能体架构的前沿研究
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• 智能体指南： 掌握构建可靠智能体的最佳实践
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• LangChain Agents 示例： 探索更多智能体实现的灵感
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• 函数调用指南： 深入理解 LLM 中函数调用的奥秘
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• RAG 最佳实践： 学习如何构建高效的检索增强生成系统
结语：
AI 智能体时代已经到来，掌握构建智能体的技术将让你在未来的科技浪潮中占得先机。Hugging Face 的 smol-course 教程为你提供了绝佳的学习机会
参考：
https://github.com/huggingface/smol-course/tree/main/8_agents
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（文：AI寒武纪）