Smolagents: Hugging Face veröffentlicht minimalistisches Framework für KI-Agenten
Kurz & Knapp
- Hugging Face veröffentlicht "smolagents", eine schlanke Open-Source-Bibliothek, die es Entwicklern ermöglicht, mit wenigen Codezeilen leistungsfähige KI-Agenten zu erstellen.
- Das Herzstück ist der CodeAgent, bei dem die KI ihre Aktionen direkt in Python-Code schreibt. Das führt laut HF zu 30 Prozent weniger Arbeitsschritten und damit weniger KI-Aufrufen, während gleichzeitig bessere Ergebnisse bei schwierigen Benchmarks erzielt werden.
- "Smolagents" unterstützt zahlreiche Sprachmodelle und bietet Sicherheitsoptionen wie einen sicheren Python-Interpreter für die lokale Ausführung oder eine sandboxed Umgebung mit E2B.
Hugging Face hat mit "smolagents" eine schlanke Open-Source-Bibliothek veröffentlicht, die es Entwicklern ermöglicht, leistungsfähige KI-Agenten mit wenigen Codezeilen zu erstellen.
Laut Hugging Face kommt die Bibliothek mit nur etwa tausend Zeilen Code aus und reduziert Abstraktionen auf ein Minimum. Die Entwickler betonen, dass die Bibliothek bewusst minimalistisch gehalten wurde, aber dennoch die nicht-trivialen Aspekte der Agenten-Entwicklung abdeckt.
Die Einfachheit der Bibliothek zeigt sich im Code: Nach der Installation via pip genügen wenige Zeilen Python-Code, um einen Agenten zu erstellen und laufen zu lassen. In einem Beispiel der Entwickler wird ein Agent mit einer DuckDuckGo-Suche ausgestattet und kann damit komplexe Fragen beantworten.
Smolagents im Einsatz. | Video: Hugging Face
Das Herzstück der Bibliothek ist der sogenannte CodeAgent. Anders als bei der üblichen Industriepraxis, bei der KI-Modelle ein Wörterbuch der aufzurufenden Tools ausgeben, schreibt die KI ihre Aktionen direkt in Python-Code.
Das führt nach Angaben der Entwickler zu 30 Prozent weniger Arbeitsschritten und damit weniger KI-Aufrufen, während gleichzeitig bessere Ergebnisse bei schwierigen Benchmarks erzielt werden.
"Smolagents" implementiert neben dem CodeAgent auch einen klassischen ToolCallingAgent, der auf eingebaute Tool-Calling-Methoden setzt.
Sicherheitsoptionen
Die Bibliothek unterstützt zahlreiche Sprachmodelle, darunter Modelle von OpenAI und Anthropic sowie solche, die auf dem Hugging Face Hub gehostet werden. Die Integration erfolgt entweder über die Transformers-Bibliothek im Hub, über die HF Inference API oder über LiteLLM.
Da die Generierung und Ausführung von KI-Code durch Agenten ein Sicherheitsrisiko darstellen kann, bietet "smolagents" verschiedene Sicherheitsoptionen: Entwickler können zwischen einem sicheren Python-Interpreter für die lokale Ausführung oder einer sandboxed Umgebung mit E2B wählen.
Die Bibliothek ermöglicht es auch, Tools über den Hugging Face Hub zu teilen und zu laden. Laut den Entwicklern sollen weitere Hub-Integrationen folgen. SmolAgents steht auf GitHub zur Verfügung.
Auch OpenAI, Microsoft und AWS haben zuletzt Frameworks für agentische KI-Systeme veröffentlicht.
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