Smolagents 是一个库，使您能够用几行代码运行强大的代理！

该库提供：

简单：代理逻辑只需几千行代码即可实现。我们将抽象保持在原始代码之上的最小形式！

支持任何 LLM：它支持在其版本中或通过我们的推理 API 加载的 Hub 上托管的模型transformers，还支持通过我们的 LiteLLM 集成加载来自 OpenAI、Anthropic 等的模型。

对代码代理提供一流的支持，即以代码形式编写其操作的代理（而不是“用于编写代码的代理”），请在此处阅读更多信息。

Hub 集成：您可以与 Hub 共享工具并加载工具，未来还将有更多功能！

代码代理？

我们构建了代理，其中 LLM 引擎将其操作写入代码中。事实证明，这种方法比当前行业惯例（让 LLM 输出其要调用的工具的字典）效果更好：使用的步骤减少了 30%（因此 LLM 调用减少了 30%），并且在困难的基准测试中获得了更高的性能。前往 [
./conceptual_guides/intro_agents.md] 了解更多信息。

特别是，由于代码执行可能是一个安全问题（任意代码执行！），我们在运行时提供了选项：

• 一个安全的 Python 解释器，可以在你的环境中更安全地运行代码
• 沙盒环境。

它有多轻？

我们努力将抽象保持在最低限度，主要代码agents.py大约有 1,000 行，但仍然相当完整，并且实现了几种类型的代理：CodeAgent在代码片段中编写其操作，以及ToolCallingAgent利用内置工具调用方法的更经典的代理。

很多人会问：为什么要使用框架？因为其中很大一部分内容并不简单。例如，代码代理必须在其系统提示符、解析器和执行过程中保持一致的代码格式。因此，我们的框架会为您处理这种复杂性。但当然，我们仍然鼓励您破解源代码并仅使用您需要的部分，而排除其他所有内容！

Github:https://github.com/huggingface/agents