Час игры: запускаем полноценного агента
Ваш агент-тренер по баскетболу почти готов выйти на площадку. Вы уже написали функцию обратного вызова, которая отображает номер шага и количество использованных токенов.
Теперь пора собрать всё воедино: вы настроите CodeAgent, который будет использовать этот коллбэк.
Вам уже доступны:
basketball_tool— инструмент для поиска по скаутским отчётам- переменная
modelс вашей языковой моделью - функция обратного вызова:
action_callback
Ваша задача — завершить настройку агента.
Это упражнение является частью курса
ИИ-агенты с Hugging Face smolagents
Инструкции к упражнению
- Импортируйте класс
ActionStep, чтобы зарегистрировать коллбэк действия. - Зарегистрируйте функцию
action_callbackдля классаActionStep, чтобы агент отображал свои действия в процессе выполнения.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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)