原文出处：Hugging Face Agents Course · units/zh-CN/unit1/tutorial.mdx 原作者：Hugging Face · 许可证：Apache-2.0 License 本篇为课程官方中文译文（Hugging Face 社区翻译），诸葛AI学院仅做格式整理（去除图片与交互组件），版权归原作者所有。

使用 smolagents 创建我们的第一个智能体

在上一节中，我们学习了如何使用 Python 代码从头开始创建智能体，并且我们看到了这个过程是多么繁琐。幸运的是，许多智能体库通过为你处理大量繁重的工作来简化这项工作。

在本教程中，你将创建你的第一个智能体，它能够执行图像生成、网络搜索、时区检查等更多操作！

你还将把你的智能体发布到 Hugging Face Space 上，以便与朋友和同事分享。

让我们开始吧！

什么是 smolagents？

为了创建这个智能体，我们将使用 smolagents，这是一个提供轻松开发智能体框架的库。

这个轻量级库设计简洁，但它抽象了构建智能体的许多复杂性，使你能够专注于设计智能体的行为。

我们将在下一个单元中深入了解 smolagents。同时，你也可以查看这篇博客文章或该库的GitHub 仓库。

简而言之，smolagents 是一个专注于 codeAgent 的库，codeAgent 是一种通过代码块执行“操作”，然后通过执行代码“观察”结果的智能体。

以下是我们将构建的一个示例！

我们为我们的智能体提供了一个图像生成工具，并要求它生成一张猫的图片。

smolagents 中的智能体将具有与我们之前构建的自定义智能体相同的行为：它将以循环的方式思考、行动和观察，直到得出最终答案：

很令人兴奋，对吧？

让我们来构建我们的智能体！

首先，复制这个 Space：https://huggingface.co/spaces/agents-course/First_agent_template

感谢 Aymeric 提供的这个模板！🙌

复制这个 Space 意味着在你的个人资料中创建一个本地副本：

复制这个 Space 之后，你需要添加你的 Hugging Face API token，以便你的智能体可以调用模型 API。

1. 首先，从 https://hf.co/settings/tokens 获取一个具有推理权限的 token，第 4 步需要用到。如果你已经有了，可以跳过此步。
2. 进入你的主页，找到刚才复制的空间，点击设置按钮。
3. 向下滚动到变量和密钥部分，点击新建密钥。
4. 创建一个名为HF_TOKEN的密钥，值为第一步获取到的 token。
5. 点击保存。

在整个课程中，你唯一需要修改的文件是当前不完整的"app.py"。你可以在这里查看模板中的原始文件。要找到你的文件，请进入你复制的 Space，然后点击 Files 选项卡，再在目录列表中点击 app.py。

让我们一起分解代码：

• 文件开头是一些简单但必要的库导入

python from smolagents import CodeAgent, DuckDuckGoSearchTool, InferenceClientModel, load_tool, tool import datetime import requests import pytz import yaml from tools.final_answer import FinalAnswerTool

正如之前所述，我们将直接使用 smolagents 中的 CodeAgent 类。

Tool（工具）

现在让我们来了解一下工具！如果你需要回顾一下工具的相关内容，请随时回到课程的工具部分。

```python @tool def my_custom_tool(arg1:str, arg2:int)-> str: # it's important to specify the return type # Keep this format for the tool description / args description but feel free to modify the tool """A tool that does nothing yet Args: arg1: the first argument arg2: the second argument """ return "What magic will you build ?"

@tool def get_current_time_in_timezone(timezone: str) -> str: """A tool that fetches the current local time in a specified timezone. Args: timezone: A string representing a valid timezone (e.g., 'America/New_York'). """ try: # Create timezone object tz = pytz.timezone(timezone) # Get current time in that timezone local_time = datetime.datetime.now(tz).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") return f"The current local time in {timezone} is: {local_time}" except Exception as e: return f"Error fetching time for timezone '{timezone}': {str(e)}" ```

这些工具是我们在这个部分鼓励你构建的东西！我们给你两个例子：

1. 一个不工作的虚拟工具，你可以修改它来制作一些有用的东西。
2. 一个实际工作的工具，它可以获取世界某地的当前时间。

要定义你的工具，重要的是：

1. 为你的函数提供输入和输出类型，例如 get_current_time_in_timezone(timezone: str) -> str:
2. 格式良好的文档字符串。smolagents 期望所有参数在文档字符串中都有文字描述。

The Agent（智能体）

它使用 Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 作为 LLM 引擎。这是一个非常强大的模型，我们将通过无服务器 API 访问它。

```python final_answer = FinalAnswerTool() model = InferenceClientModel( max_tokens=2096, temperature=0.5, model_id='Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct', custom_role_conversions=None, )

with open("prompts.yaml", 'r') as stream: prompt_templates = yaml.safe_load(stream)

We're creating our CodeAgent

agent = CodeAgent( model=model, tools=[final_answer], # add your tools here (don't remove final_answer) max_steps=6, verbosity_level=1, grammar=None, planning_interval=None, name=None, description=None, prompt_templates=prompt_templates )

GradioUI(agent).launch() ```

这个智能体仍在使用我们在前面部分中看到的InferenceClient，它位于InferenceClientModel类的背后！

当我们介绍 Unit 2 中的框架时，我们会给出更深入的例子。目前，你需要专注于通过智能体的tools参数向工具列表中添加新工具。

例如，你可以使用代码第一行导入的DuckDuckGoSearchTool，或者你可以检查稍后从 Hub 加载的image_generation_tool。

添加工具将赋予你的智能体新的能力，在这里尝试发挥创意吧！

完整的"app.py"：

```python from smolagents import CodeAgent, DuckDuckGoSearchTool, InferenceClientModel, load_tool, tool import datetime import requests import pytz import yaml from tools.final_answer import FinalAnswerTool

from Gradio_UI import GradioUI

Below is an example of a tool that does nothing. Amaze us with your creativity!

@tool def my_custom_tool(arg1:str, arg2:int)-> str: # it's important to specify the return type # Keep this format for the tool description / args description but feel free to modify the tool """A tool that does nothing yet Args: arg1: the first argument arg2: the second argument """ return "What magic will you build ?"

@tool def get_current_time_in_timezone(timezone: str) -> str: """A tool that fetches the current local time in a specified timezone. Args: timezone: A string representing a valid timezone (e.g., 'America/New_York'). """ try: # Create timezone object tz = pytz.timezone(timezone) # Get current time in that timezone local_time = datetime.datetime.now(tz).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") return f"The current local time in {timezone} is: {local_time}" except Exception as e: return f"Error fetching time for timezone '{timezone}': {str(e)}"

final_answer = FinalAnswerTool() model = InferenceClientModel( max_tokens=2096, temperature=0.5, model_id='Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct', custom_role_conversions=None, )

Import tool from Hub

image_generation_tool = load_tool("agents-course/text-to-image", trust_remote_code=True)

with open("prompts.yaml", 'r') as stream: prompt_templates = yaml.safe_load(stream)

agent = CodeAgent( model=model, tools=[final_answer], # add your tools here (don't remove final_answer) max_steps=6, verbosity_level=1, grammar=None, planning_interval=None, name=None, description=None, prompt_templates=prompt_templates )

GradioUI(agent).launch() ```

你的目标是熟悉 Space 和智能体。

目前，模板中的智能体没有使用任何工具，所以尝试为它提供一些预制的工具，甚至自己动手制作一些新工具！

我们非常期待在 Discord 频道 #agents-course-showcase 中看到你的精彩智能体成果！

恭喜你，你已经构建了你的第一个智能体！不要犹豫，与你的朋友和同事分享吧。

由于这是你的第一次尝试，如果有点小问题或速度有点慢，这是完全正常的。在未来的单元中，我们将学习如何构建更好的智能体。

最好的学习方法是尝试，所以不要犹豫，去更新它，添加更多工具，尝试使用另一个模型，等等。

在下一节中，你将完成最后的测验并获得证书！