게임 시간: 전체 에이전트 실행
농구 코칭 에이전트가 코트에 나설 준비가 거의 끝났어요. 단계 번호와 토큰 사용량을 보여주는 콜백 함수를 작성하셨습니다.
이제 모든 것을 조립할 차례예요. 해당 콜백을 사용하는 CodeAgent를 설정해 보세요.
이미 다음에 접근할 수 있어요:
- 에이전트가 스카우팅 리포트를 검색할 수 있게 하는
basketball_tool - 여러분의 언어 모델이 들어 있는
model변수 - 콜백 함수:
action_callback
목표는 에이전트를 완전히 연결해 마무리하는 것입니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Hugging Face smolagents로 AI 에이전트 만들기
연습 안내
- 액션 콜백을 등록할 수 있도록
ActionStep클래스를 임포트하세요. - 에이전트가 실행 중에 수행한 액션을 표시하도록
ActionStep클래스에 대해action_callback함수를 등록하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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)