Hugging Face는 스몰라젠트를 출시합니다. CodeAgent 패러다임을 사용하면 에이전트가 MCP 및 샌드박스 격리를 지원하는 코드 형식의 도구를 호출할 수 있습니다.
Hugging Face는 CodeAgent 패러다임을 핵심으로 하고 MCP 도구, E2B 샌드박스 격리 및 HF Hub 모델 공유를 기본적으로 지원하여 최소한의 추상화와 빠른 액세스를 강조하는 경량 에이전트 라이브러리 스몰라젠트를 출시했습니다.
smolagents, 기업 구현 효율성 향상을 위한 최신 기능 업데이트 출시
Hugging Face는 미니멀리스트 디자인과 약 1,000줄의 핵심 코드를 갖춘 오픈 소스 Python 에이전트 라이브러리인 smolagents를 출시합니다. 가장 큰 특징은 CodeAgent가 일류 시민 패러다임으로 사용된다는 점입니다. 에이전트는 JSON 설명 도구를 통해 호출되지 않고 Python 코드를 직접 작성하여 제어 흐름을 구성하고 함수 중첩, 루프 및 조건부 논리를 자연스럽게 지원합니다.
CodeAgent 대 ToolCallingAgent
CodeAgent(기본적으로 권장): 에이전트는 실행을 위해 작업을 Python 코드로 작성하고 도구 호출은 코드 조합을 통해 구현됩니다. 복잡한 논리적 작업 링크에 적합합니다.
ToolCallingAgent: 기존 JSON/텍스트 도구 호출 패러다임을 지원하며 주류 도구 설명 형식과 호환됩니다. 도구 인터페이스 표준화 시나리오에 적합합니다.
안전한 실행: 내장된 샌드박스 격리 지원
CodeAgent를 실행하려면 보안 격리가 필요하며 smolagent는 기본적으로 여러 샌드박스 솔루션에 연결됩니다.
- E2B — Firecracker microVM 격리 샌드박스
- Modal — 서버리스 컴퓨팅 플랫폼
- Docker — 로컬 격리
- Blaxel — 클라우드 에이전트 런타임
모델 독립적 × 도구 독립적
지원되는 모델: HF Inference API, OpenAI, Anthropic, LiteLLM, 네이티브 Transformers/Ollama.
지원되는 도구: MCP 서버(기본 지원), LangChain 도구, HF Hub Space 도구, 사용자 정의 Python 기능.
빠른 설치
``배쉬 pip install 'smolagents[툴킷]'
``파이썬
smolagents에서 CodeAgent, InferenceClientModel, DuckDuckGoSearchTool 가져오기
모델 = InferenceClientModel()
에이전트 = CodeAgent(도구=[DuckDuckGoSearchTool()], 모델=모델)
result = agent.run("지난 주 AI Agent의 주요 개발 사항은 무엇입니까?")HF Hub 생태적 통합
Smolagents는 Gradio Space 형태로 HF Hub에 에이전트 및 도구 업로드를 지원하며, 허브에서 커뮤니티가 공유하는 에이전트 구성을 직접 로드할 수도 있습니다. 현재 "커뮤니티 자산 공유" 기능을 갖춘 보기 드문 에이전트 프레임워크입니다.
공식 문서: https://huggingface.co/docs/smolagents | 설치: pip install smolagents
후기