{"id":2642,"date":"2025-02-15T16:05:34","date_gmt":"2025-02-15T15:05:34","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.idethloff.de\/wordpress\/?p=2642"},"modified":"2025-02-15T16:05:34","modified_gmt":"2025-02-15T15:05:34","slug":"hugging-face-ai-agents-course","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.idethloff.de\/wordpress\/?p=2642","title":{"rendered":"Hugging Face AI Agents Course"},"content":{"rendered":"

AI Agents sind DAS Thema derzeit. Regelm\u00e4\u00dfig gute Links dazu bietet \u00fcbrigens George Siemens „SAIL“-Newsletter https:\/\/buttondown.com\/SAIL\/archive<\/a>
\nSo bin ich auch auf den am 10.2.2025 gestarteten kostenlosen „AI Agents“-Kurs von Hugging Face gesto\u00dfen:<\/strong>
\nhttps:\/\/huggingface.co\/agents-course<\/a>
\nhttps:\/\/huggingface.co\/learn\/agents-course\/unit0\/introduction<\/a><\/p>\n

Die Hugging Face Empfehlung f\u00fcr Teilnehmende ohne Python-Kenntnisse lautet, sich (evtl. nur) mit Unit1 „Introduction to Agents“ zu befassen und ein kleines Zertifikat zu erwerben. Am Ende des Unit1-Theorieteils gibt es die M\u00f6glichkeit, ein fertiges AI-Agent-Beispiel online in einem eigenen Hugging Face Space auszuprobieren und dabei lediglich in einer Python-Datei kleinere Anpassungen zu machen. Verwendet wurde daf\u00fcr „Smolagents“, das AI Agent Framework von Hugging Face.<\/p>\n

\"HF<\/a><\/p>\n

Meine Tests mit dem in Unit1 angebotenen AI-Agent-Beispiel<\/strong>
\nWegen \u00dcberlastung des eingebundenen Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-LLM habe ich schnell auf die im Skript aktivierbare technische Alternative zur\u00fcckgreifen m\u00fcssen. Dann klappte es gut mit Anfragen und Ergebnissen mit Darlegung der Agent-„Thoughts“ bis hin zur „Final Answer“.
\nBzgl. eigenen Anpassungen der Python-Beispieldatei habe ich 2 Dinge getestet:
\na) Aktivieren des bereits vorbereiteten Image-Generators durch Eintrag in der Zeile tools=[final_answer, image_generation_tool],<\/em>
\nb) Eintragen eines kleinen Lottozahlen-Skripts als Tool
\nWieder einmal war die Nutzung von ChatGPT hilfreich, um mir ggf. Code erkl\u00e4ren bzw. generieren zu lassen, da meine Python-Kenntnisse sich in Grenzen halten \ud83d\ude42<\/p>\n

F\u00fcr mich interessant: Der bereits im AI-Agent-Beispiel referenzierte Image-Generator greift auf „model_sdxl = „black-forest-labs\/FLUX.1-schnell“ zur\u00fcck und lieferte ziemlich gute Bilder.<\/p>\n

Chatverlauf Screenshot 1<\/a> | Chatverlauf Screenshot 2<\/a> | Chatverlauf Screenshot 3<\/a><\/p>\n

\"Ergebnisbild<\/a> | \"Ergebnisbild<\/a> | \"Ergebnisbild<\/a>|<\/p>\n

 <\/p>\n

***************************<\/p>\n

Abschlie\u00dfend noch eine Erkl\u00e4rung aus dem Kurs, was ein AI Agent ist \ud83d\ude42<\/strong><\/p>\n

„To summarize, an Agent is a system that uses an AI Model (typically an LLM) as its core reasoning engine, to:<\/p>\n

Understand natural language<\/strong>: Interpret and respond to human instructions in a meaningful way.<\/p>\n

Reason and plan<\/strong>: Analyze information, make decisions, and devise strategies to solve problems.<\/p>\n

Interact with its environment<\/strong>: Gather information, take actions, and observe the results of those actions.“<\/p><\/blockquote>\n

(Quelle: https:\/\/huggingface.co\/learn\/agents-course\/unit1\/what-are-agents<\/a>)<\/p>\n

 <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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