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构建并集成智能体工具

节将为 Alfred 赋予网络访问能力，使其能够获取实时新闻与全球资讯。 同时还将集成天气数据和 Hugging Face Hub 模型下载统计功能，帮助其进行时效性话题交流。

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赋予智能体网络访问能力

请记住，我们希望 Alfred 能够展现出一位真正的文艺复兴主持人的风采，并对世界有着深刻的了解。

为此，我们需要确保 Alfred 能够获取有关世界的最新新闻和信息。

让我们从为 Alfred 创建一个网络搜索工具开始吧！

smolagents
llama-index
langgraph

    from smolagents import DuckDuckGoSearchTool

    # 初始化 DuckDuckGo 搜索工具
    search_tool = DuckDuckGoSearchTool()

    # 示例用法
    results = search_tool("Who's the current President of France?")
    print(results)

预期输出:

    法国现任总统为 Emmanuel Macron。

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创建天气信息工具（烟花调度）

完美的庆典应该在晴朗的天空下燃放烟花，我们需要确保烟花不会因为恶劣天气而取消。

让我们创建一个自定义工具，用于调用外部天气 API 并获取指定位置的天气信息。

为了简单起见，我们在本例中使用了一个虚拟的天气 API。如果您想使用真实的天气 API，您可以实现一个使用 OpenWeatherMap API 的天气工具，就像Unit 1中提到的那样。
smolagents
llama-index
langgraph

    from smolagents import Tool
    import random

    class WeatherInfoTool(Tool):
        name = "weather_info"
        description = "Fetches dummy weather information for a given location."
        inputs = {
            "location": {
                "type": "string",
                "description": "The location to get weather information for."
            }
        }
        output_type = "string"

        def forward(self, location: str):
            # 虚拟天气数据
            weather_conditions = [
                {"condition": "Rainy", "temp_c": 15},
                {"condition": "Clear", "temp_c": 25},
                {"condition": "Windy", "temp_c": 20}
            ]
            # 随机选择一种天气状况
            data = random.choice(weather_conditions)
            return f"Weather in {location}: {data['condition']}, {data['temp_c']}°C"

    # 初始化工具
    weather_info_tool = WeatherInfoTool()

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为有影响力的 AI 开发者创建 Hub 统计工具

出席此次盛会的都是 AI 开发者的精英。Alfred 希望通过讨论他们最受欢迎的模型、数据集和空间来给他们留下深刻印象。我们将创建一个工具，根据用户名从 Hugging Face Hub 获取模型统计数据。

smolagents
llama-index
langgraph

    from smolagents import Tool
    from huggingface_hub import list_models

    class HubStatsTool(Tool):
        name = "hub_stats"
        description = "Fetches the most downloaded model from a specific author on the Hugging Face Hub."
        inputs = {
            "author": {
                "type": "string",
                "description": "The username of the model author/organization to find models from."
            }
        }
        output_type = "string"

        def forward(self, author: str):
            try:
                # 列出指定作者的模型，按下载次数排序
                models = list(list_models(author=author, sort="downloads", direction=-1, limit=1))

                if models:
                    model = models[0]
                    return f"The most downloaded model by {author} is {model.id} with {model.downloads:,} downloads."
                else:
                    return f"No models found for author {author}."
            except Exception as e:
                return f"Error fetching models for {author}: {str(e)}"

    # 初始化工具
    hub_stats_tool = HubStatsTool()

    # 示例用法
    print(hub_stats_tool("facebook")) # Example: Get the most downloaded model by Facebook

预期输出:

    Facebook 下载次数最多的模型是 facebook/esmfold_v1，下载次数为 12,544,550 次。

借助 Hub Stats 工具，Alfred 现在可以通过讨论他们最受欢迎的模型来打动有影响力的 AI 开发者。

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将工具与 Alfred 集成

现在我们已经拥有了所有工具，让我们将它们集成到 Alfred 的智能体中：

smolagents
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langgraph

    from smolagents import CodeAgent, InferenceClientModel

    # 初始化 Hugging Face 模型
    model = InferenceClientModel()

    # 使用所有工具创建 Alfred
    alfred = CodeAgent(
        tools=[search_tool, weather_info_tool, hub_stats_tool],
        model=model
    )

    # Alfred 在庆典期间可能会收到的示例查询
    response = alfred.run("What is Facebook and what's their most popular model?")

    print("🎩 Alfred's Response:")
    print(response)

预期输出:

    🎩 Alfred's Response:
    Facebook 是一个社交网站，用户可以在这里互相联系、分享信息并互动。Facebook 在 Hugging Face Hub 上下载次数最多的模型是 ESMFold_v1。

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结论

通过集成这些工具，Alfred 现在可以处理各种任务，从网页搜索到天气更新和模型统计。这确保他始终是晚会上最了解情况、最有魅力的主持人。

尝试实现一个可用于获取特定主题最新消息的工具。

完成后，在 `tools.py` 文件中实现您的自定义工具。

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