Hugging Face 推出 smol-course 教程，特別是其中的 8_agents 模塊，它將手把手教你利用 smolagents 這個輕量級框架，打造屬于你自己的 AI 智能體！全程無需搭建環境，colab一鍵運行

什么是 AI 智能體？

簡單來說，AI 智能體就是能夠自主執行任務的系統。它們可以理解你的自然語言請求，將其拆解成多個步驟，并利用各種工具和外部功能與周圍環境交互，最終達成目標

smol-course 的 8_agents 模塊：

這個模塊深入淺出地介紹了構建強大 AI 智能體的三大核心要素：

1. 檢索型智能體 (Retrieval Agents)：信息獲取的利器

檢索型智能體可以連接到各種知識庫，利用向量檢索等先進技術，快速找到你需要的信息。更厲害的是，它們還能將網絡搜索和你的私有知識庫結合起來，并通過記憶系統保持對話的連貫性。該模塊還介紹了如何設置信息檢索失敗時的備選方案，讓你的智能體更加可靠

2. 代碼型智能體 (Code Agents)：你的專屬編程助手

代碼型智能體是專門為軟件開發而生的。它們可以幫你分析代碼、自動生成代碼、重構代碼，甚至可以與 GitHub 等版本控制系統無縫對接。該模塊將分享構建代碼型智能體的最佳實踐，讓你輕松打造高效穩定的編程助手

3. 自定義函數型智能體 (Custom Functions)：無限擴展你的智能體能力

想要讓你的智能體執行各種個性化任務？自定義函數型智能體可以幫你實現！通過定義各種模塊化、可擴展的函數接口，你可以讓智能體與你的應用邏輯深度集成。該模塊將教你如何進行參數校驗和錯誤處理，構建穩定可靠的函數驅動工作流，讓你的智能體能夠與各種外部工具和服務進行交互

動手實踐：構建你的專屬研究助手 (Colab 教程助你快速上手！)

理論結合實踐才能學得更快！該模塊提供了一個名為“構建研究型智能體”的實戰練習，帶你一步步創建一個能夠執行研究任務的智能體。你將親手實現一個簡單的 RAG (檢索增強生成) 智能體，添加自定義搜索功能，并最終打造出一個功能齊全的研究助手

最棒的是，所有練習都提供了 Jupyter Notebook 代碼，并且可以直接通過 "https://colab.research.google.com/github/huggingface/smol-course" 鏈接在 Google Colab 平臺上一鍵運行！無需配置環境

更多資源

除了課程本身，Hugging Face 還貼心地準備了豐富的學習資源：

? SmoLAgents 官方文檔： 深入了解 smolagents 庫的方方面面

? 構建有效的智能體論文： 了解智能體架構的前沿研究

? 智能體指南： 掌握構建可靠智能體的最佳實踐

? LangChain Agents 示例： 探索更多智能體實現的靈感

? 函數調用指南： 深入理解 LLM 中函數調用的奧秘

? RAG 最佳實踐： 學習如何構建高效的檢索增強生成系統

結語：

AI 智能體時代已經到來，掌握構建智能體的技術將讓你在未來的科技浪潮中占得先機。Hugging Face 的 smol-course 教程為你提供了絕佳的學習機會