smolagentsBiblioteca Python minimalistă de la Hugging Face pentru construirea de agenți AI bazați pe cod în câteva linii

Cât de puternice sunt modelele deschise pentru fluxuri de lucru agentice?

Am creat instanțe CodeAgent cu unele modele de top și le-am comparat pe acest benchmark care adună întrebări din mai multe benchmarkuri pentru a propune un amestec variat de provocări. Găsește codul de benchmarking aici pentru mai multe detalii despre configurarea agentică utilizată și vezi o comparație a utilizării agenților de cod LLM în comparație cu versiunea vanilla (spoiler: agenții de cod funcționează mai bine). Această comparație arată că modelele open-source pot acum să facă față celor mai bune modele închise!

Asked by Diego Fernández · Feb 16, 2026

Cât de mică este această bibliotecă?

Am încercat să păstrăm abrevierile la minimum: codul principal din agents.py are <1.000 de linii. Totuși, implementăm mai multe tipuri de agenți: CodeAgent scrie acțiunile sale ca fragmente de cod Python, iar cel mai clasic ToolCallingAgent utilizează metodele încorporate de apel de instrumente. De asemenea, avem ierarhii multi-agent, import din colecții de instrumente, execuție de cod la distanță, modele de viziune... Apropo, de ce să folosești un framework în primul rând? Ei bine, pentru că o mare parte a acestor lucruri este non-trivială. De exemplu, agentul de cod trebuie să mențină un format coerent pentru cod pe tot parcursul promptului său de sistem, parserul și execuția. Deci, frameworkul nostru gestionează această complexitate pentru tine. Dar, bineînțeles, îți încurajăm să te penetrezi în codul sursă și să folosești doar părțile de care ai nevoie, excluzând restul!

Asked by Ludovic Girard · Nov 27, 2025

Cum funcționează agenții de codare?

Agenții noștri de cod (CodeAgent) funcționează în mare parte ca agenții ReAct clasică - excepția constă în faptul că motorul LLM scrie acțiunile sale ca bucăți de cod Python. Acțiunile sunt acum bucăți de cod Python. Prin urmare, apelurile la instrumente vor fi efectuate ca apeluri la funcții Python. De exemplu, iată cum agentul poate efectua o căutare pe web în mai multe site-uri într-o singură acțiune: scrierea acțiunilor ca bucăți de cod este demonstrată a funcționa mai bine decât practica curentă din industrie de a permite LLM-ului să genereze un dicționar cu instrumentele pe care vrea să le apeleze: folosește cu 30% mai puține pași (astfel, 30% mai puține apeluri LLM) și obține performanțe mai bune la benchmark-uri dificile. Accesați introducerea noastră de înalt nivel despre agenți pentru a afla mai multe. Deoarece execuția codului poate fi o problemă serioasă de securitate (execuția de cod arbitrar!), ar trebui să rulați codul agentului într-un sandbox. Sprijinim mai multe opțiuni: E2B, Blaxel, Modal — sandbox-uri cloud gestionate, cea mai simplă de configurat este Docker — izolare a containerului self-hosted. Executorul LocalPythonExecutor încorporat nu este un sandbox de securitate. Aplică unele restricții, dar poate fi bypassat și nu trebuie folosit ca limită de securitate. Alături de CodeAgent, oferim și standardul ToolCallingAgent care scrie acțiunile ca blocuri JSON/text. Puteți alege stilul care se potrivește cel mai bine cazului dumneavoastră de utilizare.

Asked by Greta Nowak · Oct 31, 2025