Трасування виконання коду агентом

Ви додали пам'ять до свого агента‑помічника з планування подорожей, і він успішно запам'ятав ваш номер підтвердження рейсу. Тепер вам цікаво, як саме він обчислив або зберіг цю інформацію.

Щоб з'ясувати це, ви переглянете повний код, який агент виконав на обох кроках, використовуючи його вбудовану пам'ять.

Ця вправа є частиною курсу

AI-агенти з Hugging Face smolagents

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Викличте метод .return_full_code() для пам'яті агента, щоб отримати весь виконаний код.
Виведіть отриманий код, щоб побачити все, що агент запускав під час сесії.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Inspect the code executed by the agent
executed_code = travel_agent.memory.____()

print("Executed code during session:")
print("=" * 50)
print(executed_code)

Редагувати та запускати код

Ця вправа є частиною курсу

AI-агенти з Hugging Face smolagents

SkillTag.level.advancedSkillTag.label

4.8+

Почніть курс безкоштовно

Дізнайтеся, що робить агентів коду особливими та як вони використовують Python для міркувань і дій. Створіть свого першого агента зі smolagents, додайте вбудовані та спільнотні інструменти для доступу до вебу й створіть власні інструменти, щоб підключати агентів до даних.

Exercise 1: Вступ до Hugging Face smolagents Exercise 2: Нехай агент порахує: аналіз витрат Exercise 3: Зачекайте, ви ж не писали жодних функцій?Exercise 4: Створення агента з інструментами Exercise 5: Написання коду через підказки: складні відсотки Exercise 6: Дозвольте агентам шукати в інтернеті Exercise 7: Створення агента з кастомними інструментами Exercise 8: Просто додайте @tool: створюємо власний інструмент Exercise 9: Рахунок, будь ласка! Надаємо агентам доступ до даних Exercise 10: Один запит — багато інструментів

Перетворіть традиційний конвеєр RAG на agentic‑систему, яка ітеровано вилучає інформацію та міркує в кілька кроків. Створіть станні інструменти для підтримки просунутого пошуку, скеровуйте агентів інтервалами планування для кращих результатів і використовуйте зворотні виклики (callbacks), щоб відстежувати та налаштовувати поведінку агентів під час виконання.

Exercise 1: Оновлення знань про RAG Exercise 2: RAG по порядку: від інструкцій до відповідей Exercise 3: То що ж насправді відбувається в RAG?Exercise 4: Крок, що додає зміст Exercise 5: Вступ до агентного RAG Exercise 6: Становість за задумом: створіть інструмент пошуку RAG Exercise 7: Під'єднайте інструмент — розблокуйте Agentic RAG Exercise 8: Робота з багатокроковими агентами Exercise 9: Відстежуйте кроки агента, контролюйте дії Exercise 10: Час гри: запустіть повного агента

Опановуйте складні робочі процеси, оркеструючи команди спеціалізованих агентів під керуванням координуючого менеджера. Додайте пам'ять для збереження контексту між взаємодіями, налагоджуйте поведінку агентів за допомогою трас виконання та кроків міркування, а також упроваджуйте надійні стратегії валідації, щоб гарантувати якісні й стабільні відповіді.

Exercise 1: Вступ до мультиагентних систем Exercise 2: Розділяй і володарюй: створення спеціалізованих агентів Exercise 3: Знайомство з командою: координація агентів Exercise 4: Керування пам'яттю агента Exercise 5: Не забудьте: збереження памʼяті між викликами Exercise 6: Трасування виконання коду агентом

Поточна вправа

Exercise 7: Валідація фінальної відповіді агента Exercise 8: Скажіть більше, агенте: контроль довжини відповідей Exercise 9: Розумніші агенти: валідація та повторна спроба Exercise 10: Вітаємо!