Framework Python para criar agentes de IA autônomos que pesquisam, planejam, programam e executam tarefas, com memória, RAG e mais de 100 provedores de LLM.
huggingface/smolagents
Uma biblioteca Python minimalista para criar agentes de IA que escrevem e executam suas ações como código Python.
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- Último commit
- há 14 dias
O que é?
smolagents é uma pequena biblioteca Python para criar agentes com tecnologia de LLMs. Seu CodeAgent central escreve cada ação como um trecho de código Python, transformando chamadas de ferramentas em chamadas de função comuns e permitindo que o agente encadeie várias ferramentas em uma única etapa. A lógica dos agentes é mantida deliberadamente compacta: o módulo principal de agentes tem menos de 1.000 linhas, para que desenvolvedores possam ler e modificar o código-fonte diretamente.
A biblioteca não depende de um modelo específico. Ela pode executar modelos locais de transformers ou Ollama, modelos disponibilizados por provedores de inferência da Hugging Face, endpoints compatíveis com OpenAI e centenas de modelos por meio do LiteLLM, incluindo Azure OpenAI e Amazon Bedrock. As ferramentas podem vir de servidores MCP, LangChain, Hugging Face Spaces ou do Hub, e é possível enviar agentes e ferramentas para o Hub e carregá-los de lá.
Como o código gerado pelos agentes pode ser perigoso, o projeto recomenda executá-lo em um sandbox, como E2B, Modal, Blaxel ou Docker. O executor local de Python incluído na biblioteca não é, explicitamente, uma barreira de segurança. Também há um ToolCallingAgent que usa chamadas de ferramentas no estilo JSON, e o pacote inclui as ferramentas de linha de comando `smolagent` e `webagent`.
Recursos principais
- 01CodeAgent escreve ações como código Python, com chamadas de ferramentas feitas como chamadas de função.
- 02Dá suporte a modelos locais de transformers e Ollama, provedores da Hugging Face, APIs compatíveis com OpenAI e LiteLLM.
- 03Executa o código gerado em sandboxes como E2B, Modal, Blaxel ou Docker.
- 04Importa ferramentas de servidores MCP, LangChain e Hugging Face Spaces.
- 05Compartilha agentes e ferramentas pelo Hugging Face Hub.
- 06Inclui as interfaces de linha de comando smolagent e webagent.
Casos de uso
- Prototipar um agente que chama várias ferramentas da Web ou APIs em uma única execução.
- Criar um assistente de pesquisa ou navegação que precise de raciocínio em várias etapas.
- Experimentar modelos open source em fluxos de trabalho agênticos.
- Ensinar ou estudar as diferenças entre agentes baseados em código e agentes que chamam ferramentas com JSON.
Início rápido
- 1
Instale o pacote com o toolkit padrão
pip install "smolagents[toolkit]" - 2
Defina um CodeAgent com ferramentas e um modelo e, em seguida, execute-o
Antes de usar
- Para executar o código do agente com segurança, é necessário um sandbox externo, como E2B, Blaxel, Modal ou Docker; o LocalPythonExecutor integrado não é uma barreira de segurança.
- O modelo de demonstração padrão é hospedado no Hugging Face, então normalmente é necessária uma conta do provedor ou uma chave de API.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é smolagents?
- Uma biblioteca Python minimalista para criar agentes de IA que escrevem e executam suas ações como código Python. smolagents é uma pequena biblioteca Python para criar agentes com tecnologia de LLMs. Seu CodeAgent central escreve cada ação como um trecho de código Python, transformando chamadas de ferramentas em chamadas de função comuns e permitindo que o agente encadeie várias ferramentas em uma única etapa. A lógica dos agentes é mantida deliberadamente compacta: o módulo principal de agentes tem menos de 1.000 linhas, para que desenvolvedores possam ler e modificar o código-fonte diretamente.
- smolagents é gratuito? Qual é a licença?
- smolagents é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- smolagents ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de smolagents foi em 6 de out. de 2026.
- Para que posso usar smolagents?
- Prototipar um agente que chama várias ferramentas da Web ou APIs em uma única execução. Criar um assistente de pesquisa ou navegação que precise de raciocínio em várias etapas. Experimentar modelos open source em fluxos de trabalho agênticos. Ensinar ou estudar as diferenças entre agentes baseados em código e agentes que chamam ferramentas com JSON.
- Como instalar smolagents?
- Instale o pacote com o toolkit padrão: pip install "smolagents[toolkit]" Defina um CodeAgent com ferramentas e um modelo e, em seguida, execute-o
- Onde consigo smolagents?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/huggingface/smolagents
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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