Repositório para documentar os estudos e testes com a biblioteca smol-agents, focada na criação de agentes de IA para geração de código.
Este projeto é uma exploração prática da biblioteca smolagents da Hugging Face, uma ferramenta poderosa para a criação de agentes de IA autônomos. O objetivo é dissecar e testar seus três componentes principais:
🧠 Agentes: O cérebro da operação (ex: CodeAgent), responsável por planejar e executar tarefas com base em um objetivo.
🔌 Modelos: A fonte de inteligência que alimenta o agente. Este projeto começa utilizando a API da OpenAI (OpenAIModel com GPT-4), mas a biblioteca é flexível e permite a integração com modelos open-source do Hugging Face (InferenceClientModel).
🛠️ Ferramentas: As capacidades práticas do agente. Começamos com o PythonInterpreterTool para geração e execução de código, mas o framework suporta outras ferramentas, como busca na web (WebSearchTool), para expandir as habilidades do agente.
💾 O arquivo smolagents.ipynb documenta nosso primeiro caso de uso, gerando um script para
💡 O objetivo principal deste projeto é explorar as capacidades da biblioteca smolagents da Hugging Face para automatizar tarefas de desenvolvimento. Nosso primeiro caso de uso está implementado no arquivo smolagents.ipynb, que demonstra o fluxo de trabalho gerando um script para monitorar o preço de criptomoedas.
🏢 A arquitetura da biblioteca smolagents é flexível, permitindo a conexão com diferentes provedores de modelos de linguagem (LLMs). Para este estudo inicial, utilizamos o OpenAIModel para nos conectarmos à API do GPT-4. No entanto, a biblioteca também está preparada para se conectar a outros modelos, como os disponíveis no Hugging Face, através do InferenceClientModel, bastando para isso instanciar o agente com o objeto de modelo correspondente.
- Python 3.12
- JupyterLab
- Smol-Agents
- OpenAI API (GPT-4-turbo)
Para rodar este projeto, siga os passos abaixo. Os comandos são para o terminal PowerShell no Windows.
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Clone o repositório:
git clone [https://github.com/NickoPS87/Smolagents.git](https://github.com/NickoPS87/Smolagents.git)
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Navegue para a pasta do projeto:
cd Smolagents
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Crie e ative o ambiente virtual:
python -m venv myenv .\myenv\Scripts\activate -
Instale as dependências: O arquivo
requirements.txtcontém todas as bibliotecas necessárias.pip install -r requirements.txt -
Configure sua Chave de API da OpenAI: Este comando define a chave de API apenas para a sessão atual do terminal.
$env:OPENAI_API_KEY = 'sua-chave-secreta-aqui'
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Com o ambiente virtual ativo e a chave de API configurada, inicie o JupyterLab:
jupyter lab
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No painel de navegação à esquerda, selecione o arquivo Smolagents.ipynb.
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Execute as células do notebook usando
Shift + Enter.
- Nickolas Santos → NickoPS87
- LinkedIn → https://www.linkedin.com/in/nickolas-santos-387bb936/
- E-mail para contato → djnks87@gmail.com
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