smolagentsMinimalistična Python knjižnica Hugging Face za ustvarjanje AI agentov na podlagi kode v le nekaj vrsticah

Kako močni so odprti modeli za agentne tokove?

Ustvarili smo instance CodeAgent z nekaterimi vodilnimi modeli in jih primerjali na tej meritvi, ki združuje vprašanja iz več različnih meritvenih baz, da bi ponudili raznoliko kombinacijo izzivov. Kodo za meritve najdete tukaj za več podrobnosti o agentnem nastavitvi, ki je bila uporabljena, in si oglejte primerjavo uporabe LLM kodnih agentov v primerjavi z navadnimi (spoiler: kodni agenti delujejo bolje). Ta primerjava kaže, da lahko odprti modeli sedaj premikajo najboljše zaprte modele!

Asked by Diego Fernández · Feb 16, 2026

Kako je ta knjižnica smola?

Poskušali smo ohraniti abstrakcije na strogo minimum: glavni kodo v agents.py ima <1 000 vrstic kode. Kljub temu implementiramo več vrst agentov: CodeAgent zapisa svoje dejanja kot izrezke Python kode, bolj klasični ToolCallingAgent pa izkorišča vstavljene metode klicev orodij. Imamo tudi hierarhije multi-agentov, uvoz iz zbirk orodij, oddaljeno izvajanje kode, modele vizualizacije… Na kakšen način pa je smiselno uporabiti okvir? Ker je velik del tega dela nepopravljivo zapleten. Na primer, agent kode mora ohraniti konzistenten format kode po celotnem sistemskem povpraševanju, svojemu razčlenjevalniku in izvajanju. Zato naš okvir obravnava to zapletenost v vašem imenu. Vendar vas še vedno spodbujamo, da preprograzujete izvorni kodo in uporabljate le dele, ki jih potrebujete, izključujoč vse ostalo!

Asked by Ludovic Girard · Nov 27, 2025

Kako delujejo Code agenti?

Naš CodeAgent deluje večino časa kot klasični ReAct agenti – razlika je v tem, da LLM motor zapiše svoje dejanja kot izseke Python kode. Dejanja so zdaj izseki Python kode. Zato se klici orodij izvedejo kot klici funkcij v Pythonu. Na primer, agent lahko izvede iskanje po več spletnih straneh v enem samem dejanju: Zapisovanje dejanj kot izseki kode je bolj učinkovito kot trenutna industrijska praksa, kjer LLM izpiše slovar orodij, ki jih želi klicati: uporablja 30 % manj korakov (in 30 % manj klicev LLM) in doseže višjo zmogljivost pri zahtevnih benchmarkih. Pojdite na naš uvodni pregledu agentov za več informacij. Ker je izvajanje kode lahko resen varnostni problem (neobvezno izvajanje kode!), bi morali kodo agenta izvajati v sandboxu. Podprašujemo več možnosti: E2B, Blaxel, Modal – upravljani oblačni sandboxi, najpreprostejša možnost je Docker – samostojno gostovanje z izolacijo podajnika. Vgrajeni LocalPythonExecutor ni varnostni sandbox. Uporablja nekatere omejitve, vendar se jih je mogoče obtiči in ga ne sme uporabljati kot varnostne meje. Poleg CodeAgent ponujamo tudi standardni ToolCallingAgent, ki dejanja zapisuje kot JSON/tekstovne blobs. Izberete lahko kateri slog, ki najbolj ustreza vašemu primeru uporabe.

Asked by Greta Nowak · Oct 31, 2025