我们刚刚在小型课程（smol course）中增加了关于智能体（agents）的一章。当然，会用到smolagents！该课程涵盖以下主题：编写代码解决问题的代码智能体、提供基础上下文的检索智能体、做任何你需要之事的自定义功能智能体。如果你正在构建智能体应用程序，这门课程应该会有所帮助。课程位于小型课程中的[https://github.com/huggingface/smol - course/tree/main/8_agents]
讨论总结
这个讨论围绕Hugging Face发布的免费代理课程展开。部分人表达了对课程发布的感激之情，还有不少人关注课程的先修要求、模型加载等技术细节，并对课程中的某些准则提出自己的看法，整体氛围较为积极，充满对课程内容的探讨和对技术问题的交流。
主要观点
- 👍 对Hugging Face发布课程表示感激
- 支持理由：课程符合需求，内容有帮助。
- 反对声音：无。
- 🔥 课程先修要求是关注重点
- 正方观点：有助于提前准备学习课程。
- 反方观点：无。
- 💡 减少LLM调用的准则对复杂用例不完全正确
- 解释：代理工作流执行特定任务时需要大量短LLM调用，研究任务等成本不是首要考虑因素。
- 🤔 关注课程是否局限于SmolLM
- 解释：若局限想知道版本，不局限想了解加载其他模型方法。
- 😎 在smolagents和ollama使用上遇到问题
- 解释：使用huggingface演示代码无法调用工具或生成代码，但在LM Studio切换入口可正常生成。
金句与有趣评论
- “😂 gaztrab：Thank you. Exactly what I need right now!”
- 亮点：简洁地表达出课程与自身需求的高度契合。
- “🤔 Minato_the_legend: What are the pre - requisites for this course?”
- 亮点：引出关于课程先修要求的讨论。
- “👀 One of the main guidelines re: Reduce LLM calls whenever possible, is somewhat incorrect for most complex use - cases.”
- 亮点：对课程中的准则提出质疑，引发深入讨论。
- “😎 I find that it can load hf models by…”
- 亮点：提供了关于模型加载的一种可能方法。
- “💪 smolagents is awesome 😤😤”
- 亮点：对课程相关内容给予高度评价。
情感分析
总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于课程中的某些准则（如减少LLM调用）是否正确，可能的原因是不同用户的使用场景和需求不同，对于复杂用例和研究任务等有不同的考量。
趋势与预测
- 新兴话题：关于课程在特定应用场景（如可视化项目）中的应用。
- 潜在影响：可能促使Hugging Face对课程内容进一步优化完善，也可能影响用户在相关技术领域（如代理、大型语言模型使用）的实践操作。
详细内容：
《Hugging Face 推出免费的代理课程引发热烈讨论》
近日，Reddit 上一则关于“Hugging Face 发布免费的代理课程”的帖子引发了众多关注。该帖子提到，Hugging Face 为代理课程新增了一个章节，课程涵盖了通过代码解决问题的代码代理、提供基础上下文的检索代理以及能满足各种需求的自定义功能代理等主题。此贴获得了较高的关注度，众多用户纷纷参与讨论。
讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人表示这正是自己当下所需，并分享了个人经历。有用户询问该课程的前置要求，有人回复称对于此章节，只需具备 Python 知识和通过 API 使用大语言模型的理解即可。还有用户指出文档中存在的代码不可运行的问题，随后有人更新了相关页面。有人探讨了代码加载模型的问题，包括是否限于特定模型、如何加载其他模型等。有人认为对于大多数复杂用例，减少大语言模型调用的主要准则在某些情况下并不准确。
有人提出是否有在学习此课程前值得推荐的免费课程，有人推荐了相关链接。也有用户分享了个人使用课程的经历，称其非常有用。
核心的争议点在于课程的适用性和技术实现的具体细节。比如，对于课程的前置要求，不同用户有着不同的看法。而在模型的调用和代码的实现方面，大家也各抒己见。
讨论中的共识在于大家普遍认为该课程具有一定的价值和帮助。特别有见地的观点如关于复杂用例中减少大语言模型调用准则的讨论，丰富了对课程技术层面的理解。
希望这一课程能够不断完善和优化，为更多学习者提供有效的帮助。
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