Hugging Face社は、大型言語モデル（LLMs）を活用したエージェントを構築するためのライブラリ「Smolagents」を開発しました。このライブラリは、簡潔さとLLMに依存しない設計が目指されており、セキュアなコード書き込みエージェントのサポートに注力しています。また、Hugging Face Hubとの統合も実現しています。
エージェントシステムは、従来の狭義のタスクに向けたワークフローから一歩踏み出し、より複雑な実世界の問題に取り組む可能性を拡大します。Hugging Faceのエンジニアたちは、エージェントがLLMsに外界へのアクセスを提供すると述べています。
Smolagentsでは、アクションを記述するための新たな方法として、JSONではなくコードを採用しています。これにより、より高度な組成性、データ管理、汎用性を実現しています。エージェントを構築するためには、エージェントの出力を解析し、前回のイテレーションに基づいたプロンプトの合成などの課題があり、これらはSmolagentsが提供する主要な機能の一つです。
Hugging Faceは他にもモデルを用いたベンチマークテストを実施し、オープンモデルが閉鎖モデルと競合することを発見しました。Smolagentsだけでなく、OpenAIの「Swarm」やMicrosoftの「Magentic-One」など、他の企業もエージェントシステムの開発を進めています。
出典 : Hugging Face Smolagents is a Simple Library to Build LLM-Powered Agents https://www.infoq.com/news/2025/01/hugging-face-smolagents-agents/
