Smolagents

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Aperçu

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Prérequis

1. Pour utiliser Smolagents avec Weave, vous devez d’abord installer les bibliothèques requises ou les mettre à niveau vers leurs dernières versions. La commande suivante installe ou met à niveau smolagents, openai et weave, sans afficher de sortie :
   pip install -U smolagents openai weave -qqq
   
2. Smolagents prend en charge plusieurs fournisseurs de LLM, tels qu’OpenAI, Hugging Face Transformers et Anthropic. Définissez la clé API du fournisseur choisi pour permettre à Smolagents de s’authentifier lors de l’appel au modèle. Pour cela, définissez la variable d’environnement correspondante :
   import os
   import getpass
   
   os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your OpenAI API key: ")
   

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Traçage de base

• Vous définissez un modèle de langage (gpt-4o d’OpenAI) à l’aide de la classe OpenAIServerModel de Smolagents.
• Vous configurez un outil de recherche (DuckDuckGoSearchTool) que l’agent peut invoquer au besoin.
• Vous construisez un ToolCallingAgent en lui transmettant l’outil et le modèle.
• Vous exécutez via l’agent une requête qui déclenche l’outil de recherche.
• Weave journalise chaque invocation de fonction et de modèle, que vous pouvez ensuite inspecter dans son interface web.

import weave
from smolagents import DuckDuckGoSearchTool, OpenAIServerModel, ToolCallingAgent

# Initialiser Weave
weave.init(project_name="smolagents")

# Définir votre fournisseur de LLM pris en charge par Smolagents
model = OpenAIServerModel(model_id="gpt-4o")

# Définir un outil de recherche web DuckDuckGo basé sur votre requête
search_tool = DuckDuckGoSearchTool()

# Définir un agent capable d’appeler des outils
agent = ToolCallingAgent(tools=[search_tool], model=model)
answer = agent.run(
    "Get me just the title of the page at url 'https://forge.coreweave.com/wandb/geekyrakshit/story-illustration/reports/Building-a-GenAI-assisted-automatic-story-illustrator--Vmlldzo5MTYxNTkw'?"
)

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Traçage des outils personnalisés

• Vous définissez une fonction personnalisée get_weather et la décorez avec @tool de Smolagents, ce qui permet à l’agent de l’appeler au cours de son processus de raisonnement.
• La fonction accepte un emplacement et un indicateur facultatif pour obtenir une sortie en degrés Celsius.
• Vous instanciez un modèle de langage à l’aide de OpenAIServerModel.
• Vous créez un ToolCallingAgent avec l’outil personnalisé et le modèle.
• Lorsque l’agent exécute la requête, il sélectionne et appelle l’outil get_weather.
• Weave journalise à la fois l’inférence du modèle et l’invocation de l’outil personnalisé, y compris les arguments et les valeurs de retour.

from typing import Optional

import weave
from smolagents import OpenAIServerModel, ToolCallingAgent, tool

weave.init(project_name="smolagents")

@tool
def get_weather(location: str, celsius: Optional[bool] = False) -> str:
    """
    Get the weather in the next few days for a given location.
    Args:
        location: The location.
        celsius: Whether to use Celsius for temperature.
    """
    return f"The weather in {location} is sunny with temperatures around 7°C."

model = OpenAIServerModel(model_id="gpt-4o")
agent = ToolCallingAgent(tools=[get_weather], model=model)
answer = agent.run("What is the weather in Tokyo?")