smolagents：Hugging Face 開源的Agent框架，用代碼驅動 Agent 的新思路精華

發布于 2025-1-10 13:38

瀏覽

0收藏

近日，Hugging Face 最近開源的一個Agent項目：smolagents。相較于其它框架，它的理念和實現都比較簡單。基于python開發，核心設計理念是 “少即是多”。相比市面上動輒幾萬行代碼的 Agent 框架，它保持了極簡的風格，核心代碼僅有數千行，但功能卻毫不遜色。Hugging Face 團隊希望通過這種方式，降低 Agent 開發的門檻，讓更多開發者能夠快速上手。

smolagents：Hugging Face 開源的Agent框架，用代碼驅動 Agent 的新思路-AI.x社區

設計亮點

smolagents：Hugging Face 開源的Agent框架，用代碼驅動 Agent 的新思路-AI.x社區

smolagents 的最大亮點在于其對“代碼 Agent” 的原生支持。這意味著 Agent 的行為將直接通過 Python 代碼來表達，而非傳統的 JSON 或者文本指令。這種設計思路有以下幾點優勢：

執行效率更高：代碼 Agent 可以減少 LLM 的調用次數，從而提高整體的執行效率。
表達能力更強：代碼本身就是一種清晰、簡潔的表達方式，更適合描述復雜的 Agent 行為。
復用性更好：代碼的模塊化設計，能夠更好地復用和擴展 Agent 的功能。
避免 JSON 的復雜性：省去了 JSON 結構定義、解析等環節，讓 Agent 開發回歸本質。

關鍵特性解讀：

極簡架構：核心代碼簡潔，易于理解和定制，避免了不必要的框架抽象。
安全沙箱：集成 E2B 等沙箱環境，確保代碼執行的安全性，降低潛在的安全風險。
Hub 集成：無縫對接 Hugging Face Hub，方便工具和模型的共享與復用。
模型兼容性：支持 Hugging Face Hub 上的開源模型，以及 OpenAI、Anthropic 等主流 LLM。

代碼示例

smolagents 的上手門檻非常低，以下是一個簡單的代碼示例：

from smolagents import CodeAgent, DuckDuckGoSearchTool, HfApiModel

agent = CodeAgent(tools=[DuckDuckGoSearchTool()], model=HfApiModel())

agent.run("How many seconds would it take for a leopard at full speed to run through Pont des Arts?")

可以看到，開發者只需要幾行代碼，就能創建一個可以執行網絡搜索任務的 Agent。

更復雜的例子：

from typing import Optional
from smolagents import CodeAgent, HfApiModel, tool

@tool
def get_travel_duration(start_location: str, destination_location: str, departure_time: Optional[int] = None) -> str:
    """Gets the travel time in car between two places.
    
    Args:
        start_location: the place from which you start your ride
        destination_location: the place of arrival
        departure_time: the departure time, provide only a `datetime.datetime` if you want to specify this
    """
    import googlemaps # All imports are placed within the function, to allow for sharing to Hub.
    import os

    gmaps = googlemaps.Client(os.getenv("GMAPS_API_KEY"))

    if departure_time is None:
        from datetime import datetime
        departure_time = datetime(2025, 1, 6, 11, 0)

    directions_result = gmaps.directions(
        start_location,
        destination_location,
        mode="transit",
        departure_time=departure_time
    )
    return directions_result[0]["legs"][0]["duration"]["text"]

agent = CodeAgent(tools=[get_travel_duration], model=HfApiModel(), additional_authorized_imports=["datetime"])

agent.run("Can you give me a nice one-day trip around Paris with a few locations and the times? Could be in the city or outside, but should fit in one day. I'm travelling only via public transportation.")