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smolagents

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代码动作能让工具流程更易表达时可选smolagents,并独立隔离执行环境。

起步价格
Apache-2.0库;运行费用另计
免费额度
库无许可费;不含推理
计费单位
软件许可及模型、工具、沙箱用量
平台
Python;本地或托管模型。图标为Hugging Face维护者标识。
核验日期
2026年10月31日

概览

你提供什么

  • 提供有限范围任务、已配置模型及明确允许的工具或数据源。

你将获得

  • Agent产生回答,以及可检查的代码动作或工具调用序列。

如何选择这个工具

smolagents让CodeAgent产生Python动作而非只用JSON工具调用,ToolCallingAgent则支持常规工具循环,适合可组合计算,但生成代码带来独立执行边界。类型化Python Agent接口可比较PydanticAI,明确有状态图编排可比较LangGraph。文档中的LocalPythonExecutor仅提供尽力限制,明确不属于安全沙箱。

选型算例

许可部分为0美元,但托管运行仍叠加推理、工具及沙箱费。未选模型、token量及沙箱费率时,无法从库许可计算单次总费用。

smolagents:执行代码及调用工具的Python Agent替代品

针对本流程比较smolagents与PydanticAI、LangGraph,包括计费单位及团队仍需承担的工作。

产品价格 / 单位免费额度输入 → 输出主要限制
smolagents查看详情官方来源 ↗Apache-2.0库;运行费用另计不附带推理额度任务驱动代码动作或工具调用。LocalPythonExecutor并非沙箱。
PydanticAI查看详情官方来源 ↗MIT软件;基础设施另计自托管软件无许可费类型化任务转为Python Agent结果。模型服务及可观测性需另选。
LangGraph官方来源 ↗MIT软件;基础设施另计自托管软件无许可费状态及节点形成可控Agent图。状态、持久化及执行策略需自行设计。

使用流程

  1. 安装文档所列工具包并运行有限计算示例。
  2. 为实际流程选择代码动作或常规工具调用。
  3. 连接敏感系统前检查轨迹并隔离相关执行。
环境要求与安装
  • 使用兼容Python环境、安装工具包扩展,并在添加工具前配置模型访问。
pip install "smolagents[toolkit]"

限制与复核

  • 内置本地执行器不是安全边界;未规定通用模型内存要求,本地硬件需求取决于所选模型及上下文。

你的部分

  • 审核工具权限及生成代码,并选择适合相关数据和命令的隔离执行器。
来源与核验6

本页依据官方资料整理,尚非产品实测。

厂商描述与演示说明其宣称的功能,本页的选择建议依据这些资料整理。