smolagentsHugging Face의 Code-first AI 에이전트를 단 몇 줄로 만드는 최소한의 파이썬 라이브러리

오픈 모델이 어떻게 agentic 워크 플로를 처리할 수 있을까요?

우리는 CodeAgent 인스턴스를 만들고 leading 모델과 비교했습니다. 이 모델은 question 이 여러 개의 벤치 마크에 나와 다양한 challenge를 제공합니다. 여기서 벤치 마킹 코드를 확인하세요. 그리고 LLM의 code agent를 비교했을 때 closed 모델과 비교할 수 있습니다. 결과는 code agents 가 더 잘 동작한다는겁니다. 이는 오픈 소스 모델이 closed 모델보다 나은 결과를 보이는 겁니다.

Asked by Diego Fernández · Feb 16, 2026

이 라이브러리는 얼마나 작아요?

우리는 구현을 최소화했습니다. 대시 코드에는 1,000 줄 이하의 코드만 있습니다. 여러 종류의 에이전트를 제공합니다: CodeAgent는 자신의 동작을 파이썬 코드 스니펫으로 기록합니다. 더 klasik ToolCallingAgent는 기본적인 도구 호출 메서드를 사용합니다. 멀티 에이전트 계층구조, 도구 컬렉션을 불러오기, 원격 코드 실행, 비전 모델까지 모두 구현했습니다. 왜 프레임 워크를 사용해야 하지 않을까요? 프레임워크 없이 이것은 모든 게 복잡하게 되니까요. 코드 에이전트가 코드를 작성하고 파서, 실행까지 일관성 있게 하기가 쉽지 않으니까요. 그런데도 우리는 이것이 어렵게 되는 경우에 도움이 되는 프레임 워크를 만들었습니다. 물론 프레임 워크의 모든 부분을 사용하시는 것 보다는 필요한 부분만 가져다 사용하길 바랍니다.

Asked by Ludovic Girard · Nov 27, 2025

코드 에이전트는 어떻게 작동하나요?

나의 CodeAgent는 대체로 classical ReAct 에이전트와 비슷하게 작동합니다. 예외로 LLM 엔진은 액션을 Python 코드 스니펫으로 작성합니다. 액션은 현재 Python 코드 스니펫으로 표현됩니다. 따라서 도구 호출은 Python 함수 호출로 수행됩니다. 예를 들어, 웹 검색을 여러 웹사이트에 대해 단일 액션으로 수행하는 것은 Python 함수 호출을 수행하고 도구 호출을 하나의 함수 호출로 만든다는 점에서 코드 스니펫을 사용하여 액션을 작성하는 것이 현재 산업의 관행보다 나은 결과를 보장합니다. LLM 엔진 호출을 30% 줄이고 어렵거나 불확실한 벤치마크에서 수행할 때도 더 높은 성능을 달성할 수 있습니다. 코드 실행은 심각한 보안 위험이 될 수 있기 때문에,-agent 코드는 sand box에서 실행해야합니다. 이 곳에서 제공하는 다양한 옵션 중 하나를 선택합니다. E2B(Managed Cloud Sandboxes), Blaxel, Modal - managed cloud sandboxes 및 Docker - Docker에서 self-hosted container isolation과 같은 방법 중 하나를 선택해 보세요. 코드를 작성한 후에 실행해도 되는 방법을 사용해 보세요. Code Agent뿐만이 아니라 ToolCallingAgent도 제공합니다. 이 도구는 actions의 text blob을 json/ text blob 형태로 작성해 보세요. 따라서 사용자의 상황에 따라 선택해 보세요.

Asked by Greta Nowak · Oct 31, 2025