いよいよ実践：エージェントを完全に動かしましょう
バスケットボールのコーチングエージェントは、もうすぐ実戦投入できる状態です。ステップ番号とトークン使用量を表示するコールバック関数はすでに作成済みです。
次は、すべてを組み合わせましょう。そのコールバックを使用する CodeAgent を設定します。
以下のものはすでに利用可能です。
- エージェントがスカウティングレポートを検索するための
basketball_tool - 言語モデルを格納した変数
model - コールバック関数
action_callback
エージェントの最終的な接続を完成させましょう。
この演習はコースの一部です
Hugging Face smolagents で学ぶ AI エージェント
演習の手順
ActionStepクラスをインポートして、アクションコールバックを登録できるようにします。- エージェントが実行中にアクションを表示できるよう、
ActionStepクラスに対してaction_callback関数を登録します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import ActionStep to register a callback for it
from smolagents import ____
coach_agent = CodeAgent(
tools=[basketball_tool],
model=model,
verbosity_level=0,
# Register a callback that runs when an ActionStep is triggered
step_callbacks={ActionStep: ____}
)
# Run a question through the agent
result = coach_agent.run("What defensive strategy should we use to stop their point guard who averages 25 points per game?")
print(result)