Faites connaissance avec l'équipe : coordination des agents

Imaginez que vous avez créé un CodeAgent nommé application_manager, qui délègue des tâches aux deux sous-agents nommés que vous avez créés plus tôt :

school_research_agent : « Expert en recherche sur les universités, les programmes et les exigences d'admission »
essay_writing_agent : « Expert en rédaction d'essais de candidature et d'énoncés personnels percutants »

Le gestionnaire a les instructions suivantes : « Vous coordonnez l'aide aux candidatures universitaires. Utilisez school_research_agent pour l'information sur les universités et essay_writing_agent pour les essais de candidature. Combinez leur expertise pour offrir des conseils complets. »

Vous donnez maintenant au gestionnaire l'invite suivante :

"I'd like to know which Canadian universities have strong data science programs, and I need help writing a personal statement."

Quels agents seront impliqués dans la génération de la réponse finale ?

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Agents IA avec Hugging Face smolagents

Exercice interactif pratique

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Agents IA avec Hugging Face smolagents

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Découvrez ce qui rend les agents de code uniques et comment ils utilisent Python pour raisonner et agir. Créez votre premier agent avec smolagents, ajoutez des outils intégrés et communautaires pour l'accès au Web, et concevez des outils personnalisés pour relier les agents aux données.

Exercise 1: Introduction à Hugging Face smolagents Exercise 2: Laissez l'agent faire le calcul : aperçu des dépenses Exercise 3: Attendez, vous n'avez écrit aucune fonction?Exercise 4: Créer un agent avec des outils Exercise 5: Écrire du code à partir d'invites : intérêts composés Exercise 6: Permettre aux agents de chercher sur le Web Exercise 7: Créer un agent avec des outils personnalisés Exercise 8: Ajoutez simplement @tool : créer un outil personnalisé Exercise 9: L'addition, s'il vous plaît ! Donner accès aux données aux agents Exercise 10: Une invite, plusieurs outils

Transformez votre pipeline RAG traditionnel en un système agentique qui récupère l'information de façon itérative et raisonne sur plusieurs étapes. Créez des outils à état pour soutenir une recherche avancée, guidez les agents avec des intervalles de planification pour améliorer les résultats, et utilisez des rappels pour suivre et personnaliser le comportement des agents à l'exécution.

Exercise 1: Rappel sur le RAG Exercise 2: RAG en ordre : des manuels aux réponses Exercise 3: Alors, que se passe-t-il vraiment dans RAG?Exercise 4: L'étape qui ajoute du sens Exercise 5: Introduction à l'Agentic RAG Exercise 6: Pensé pour conserver l'état : créer un outil de recherche RAG Exercise 7: Connecter l'outil et activer l'Agentic RAG Exercise 8: Travailler avec des agents en plusieurs étapes Exercise 9: Suivre les étapes de l'agent et surveiller l'action Exercise 10: C'est l'heure du jeu : exécuter l'agent au complet

Abordez des flux de travail complexes en orchestrant des équipes d'agents spécialisés sous la coordination d'un gestionnaire. Ajoutez de la mémoire pour conserver le contexte entre les interactions, déboguez le comportement des agents à l'aide de traces d'exécution et d'étapes de raisonnement, et mettez en place des stratégies de validation robustes pour garantir des réponses fiables et de haute qualité.

Exercise 1: Introduction aux systèmes multiagents Exercise 2: Diviser pour régner : créer des agents spécialistes Exercise 3: Faites connaissance avec l'équipe : coordination des agents

Exercice en cours

Exercise 4: Gérer la mémoire de l'agent Exercise 5: À ne pas oublier : conserver la mémoire entre les appels Exercise 6: Tracer l'exécution du code de l'agent Exercise 7: Validation de la réponse finale de l'agent Exercise 8: Dites-en plus, agent : imposer une longueur de réponse Exercise 9: Des agents plus futés : valider et réessayer Exercise 10: Félicitations !