+
+
+
+以下是一个推理代码智能体如何处理以下问题的示例：
+
+```py3
+>>> agent.run(
+... "How many more blocks (also denoted as layers) in BERT base encoder than the encoder from the architecture proposed in Attention is All You Need?",
+... )
+=====New task=====
+How many more blocks (also denoted as layers) in BERT base encoder than the encoder from the architecture proposed in Attention is All You Need?
+====Agent is executing the code below:
+bert_blocks = search(query="number of blocks in BERT base encoder")
+print("BERT blocks:", bert_blocks)
+====
+Print outputs:
+BERT blocks: twelve encoder blocks
+
+====Agent is executing the code below:
+attention_layer = search(query="number of layers in Attention is All You Need")
+print("Attention layers:", attention_layer)
+====
+Print outputs:
+Attention layers: Encoder: The encoder is composed of a stack of N = 6 identical layers. Each layer has two sub-layers. The first is a multi-head self-attention mechanism, and the second is a simple, position- 2 Page 3 Figure 1: The Transformer - model architecture.
+
+====Agent is executing the code below:
+bert_blocks = 12
+attention_layers = 6
+diff = bert_blocks - attention_layers
+print("Difference in blocks:", diff)
+final_answer(diff)
+====
+
+Print outputs:
+Difference in blocks: 6
+
+Final answer: 6
+```
+
+### 如何构建智能体？
+
+要初始化一个智能体，您需要以下参数：
+
+- **一个 LLM** 来驱动智能体——智能体本身并不是 LLM，而是一个使用 LLM 作为引擎的程序。
+- **一个系统提示**：告诉 LLM 引擎应该如何生成输出。
+- **一个工具箱**，智能体可以从中选择工具执行。
+- **一个解析器**，从 LLM 输出中提取出哪些工具需要调用，以及使用哪些参数。
+
+在智能体系统初始化时，工具属性将生成工具描述，并嵌入到智能体的系统提示中，告知智能体可以使用哪些工具，并且为什么使用它们。
+
+**安装依赖**
+
+首先，您需要安装**智能体**所需的额外依赖：
+
+```bash
+pip install transformers[agents]
+```
+**创建LLM引擎**
+
+定义一个 `llm_engine` 方法，该方法接受一系列[消息](./chat_templating)并返回文本。该 `callable` 还需要接受一个 `stop` 参数，用于指示何时停止生成输出。
+
+```python
+from huggingface_hub import login, InferenceClient
+
+login("")
+
+client = InferenceClient(model="meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct")
+
+def llm_engine(messages, stop_sequences=["Task"]) -> str:
+ response = client.chat_completion(messages, stop=stop_sequences, max_tokens=1000)
+ answer = response.choices[0].message.content
+ return answer
+```
+
+您可以使用任何符合以下要求的 `llm_engine` 方法：
+1. [输入格式](./chat_templating)为 (`List[Dict[str, str]]`)，并且返回一个字符串。
+2. 它在 `stop_sequences` 参数传递的序列处停止生成输出。
+
+此外，`llm_engine` 还可以接受一个 `grammar` 参数。如果在智能体初始化时指定了 `grammar`，则该参数将传递给 `llm_engine` 的调用，以允许[受限生成](https://huggingface.co/docs/text-generation-inference/conceptual/guidance)，以强制生成格式正确的智能体输出。
+
+您还需要一个 `tools` 参数，它接受一个 `Tools` 列表 —— 可以是空列表。您也可以通过定义可选参数 `add_base_tools=True` 来将默认工具箱添加到工具列表中。
+
+现在，您可以创建一个智能体，例如 [`CodeAgent`]，并运行它。您还可以创建一个 [`TransformersEngine`]，使用 `transformers` 在本地机器上运行预初始化的推理管道。 为了方便起见，由于智能体行为通常需要更强大的模型，例如 `Llama-3.1-70B-Instruct`，它们目前较难在本地运行，我们还提供了 [`HfApiEngine`] 类，它在底层初始化了一个 `huggingface_hub.InferenceClient`。
+
+```python
+from transformers import CodeAgent, HfApiEngine
+
+llm_engine = HfApiEngine(model="meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct")
+agent = CodeAgent(tools=[], llm_engine=llm_engine, add_base_tools=True)
+
+agent.run(
+ "Could you translate this sentence from French, say it out loud and return the audio.",
+ sentence="Où est la boulangerie la plus proche?",
+)
+```
+
+当你急需某个东西时这将会很有用!
+您甚至可以将 `llm_engine` 参数留空，默认情况下会创建一个 [`HfApiEngine`]。
+
+```python
+from transformers import CodeAgent
+
+agent = CodeAgent(tools=[], add_base_tools=True)
+
+agent.run(
+ "Could you translate this sentence from French, say it out loud and give me the audio.",
+ sentence="Où est la boulangerie la plus proche?",
+)
+```
+
+请注意，我们使用了额外的 `sentence` 参数：您可以将文本作为附加参数传递给模型。
+
+您还可以使用这个来指定本地或远程文件的路径供模型使用：
+
+```py
+from transformers import ReactCodeAgent
+
+agent = ReactCodeAgent(tools=[], llm_engine=llm_engine, add_base_tools=True)
+
+agent.run("Why does Mike not know many people in New York?", audio="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/recording.mp3")
+```
+
+系统提示和输出解析器会自动定义，但您可以通过调用智能体的 `system_prompt_template` 来轻松查看它们。
+
+```python
+print(agent.system_prompt_template)
+```
+
+尽可能清楚地解释您要执行的任务非常重要。 每次 [`~Agent.run`] 操作都是独立的，并且由于智能体是由 LLM 驱动的，提示中的细微变化可能会导致完全不同的结果。
+您还可以连续运行多个任务，每次都会重新初始化智能体的 `agent.task` 和 `agent.logs` 属性。
+
+
+#### 代码执行
+
+Python 解释器在一组输入和工具上执行代码。 这应该是安全的，因为只能调用您提供的工具（特别是 Hugging Face 的工具）和 print 函数，因此您已经限制了可以执行的操作。
+
+Python 解释器默认不允许导入不在安全列表中的模块，因此大多数明显的攻击问题应该不成问题。 您仍然可以通过在 [`ReactCodeAgent`] 或 [`CodeAgent`] 初始化时通过 `additional_authorized_imports` 参数传递一个授权的模块列表来授权额外的导入：
+
+```py
+>>> from transformers import ReactCodeAgent
+
+>>> agent = ReactCodeAgent(tools=[], additional_authorized_imports=['requests', 'bs4'])
+>>> agent.run("Could you get me the title of the page at url 'https://huggingface.co/blog'?")
+
+(...)
+'Hugging Face – Blog'
+```
+
+如果有任何代码尝试执行非法操作，或者生成的代码出现常规 Python 错误，执行将停止。
+
+> [!WARNING]
+> 在使用大语言模型（LLM）生成代码时，生成的代码会被执行，避免导入或使用任何不安全的库或模块。
+
+### 系统提示
+
+智能体，或者说驱动智能体的 LLM，根据系统提示生成输出。系统提示可以定制并根据目标任务进行调整。例如，检查 [`ReactCodeAgent`] 的系统提示（以下版本经过简化）。
+
+```text
+You will be given a task to solve as best you can.
+You have access to the following tools:
+<>
+
+To solve the task, you must plan forward to proceed in a series of steps, in a cycle of 'Thought:', 'Code:', and 'Observation:' sequences.
+
+At each step, in the 'Thought:' sequence, you should first explain your reasoning towards solving the task, then the tools that you want to use.
+Then in the 'Code:' sequence, you should write the code in simple Python. The code sequence must end with '/End code' sequence.
+During each intermediate step, you can use 'print()' to save whatever important information you will then need.
+These print outputs will then be available in the 'Observation:' field, for using this information as input for the next step.
+
+In the end you have to return a final answer using the `final_answer` tool.
+
+Here are a few examples using notional tools:
+---
+{examples}
+
+Above example were using notional tools that might not exist for you. You only have acces to those tools:
+<>
+You also can perform computations in the python code you generate.
+
+Always provide a 'Thought:' and a 'Code:\n```py' sequence ending with '```' sequence. You MUST provide at least the 'Code:' sequence to move forward.
+
+Remember to not perform too many operations in a single code block! You should split the task into intermediate code blocks.
+Print results at the end of each step to save the intermediate results. Then use final_answer() to return the final result.
+
+Remember to make sure that variables you use are all defined.
+
+Now Begin!
+```
+
+系统提示包括：
+- 解释智能体应该如何工作以及工具的**介绍**。
+- 所有工具的描述由 `<>` 标记在运行时动态替换，这样智能体就知道可以使用哪些工具及其用途。
+ - 工具的描述来自工具的属性,`name`、`description`、`inputs` 和 `output_type`，以及一个简单的 `jinja2` 模板，您可以根据需要进行调整。
+- 期望的输出格式。
+
+您可以通过向 `system_prompt` 参数传递自定义提示来最大程度地提高灵活性，从而覆盖整个系统提示模板。
+
+```python
+from transformers import ReactJsonAgent
+from transformers.agents import PythonInterpreterTool
+
+agent = ReactJsonAgent(tools=[PythonInterpreterTool()], system_prompt="{your_custom_prompt}")
+```
+
+> [WARNING]
+> 必须在`template`中定义 `<>` 这个变量，以便智能体能够正确地识别并使用可用的工具
+
+
+### 检查智能体的运行
+
+以下是检查运行后发生了什么的一些有用属性：
+- `agent.logs` 存储了智能体的详细日志。每一步的所有内容都会存储在一个字典中，然后附加到 `agent.logs`。
+- 运行 `agent.write_inner_memory_from_logs()` 会从日志中创建智能体的内存，以便 LLM 查看，作为一系列聊天消息。此方法会遍历日志的每个步骤，只保存其感兴趣的消息：例如，它会单独保存系统提示和任务，然后为每个步骤保存 LLM 输出的消息，以及工具调用输出的消息。如果您想要更高层次的查看发生了什么，可以使用此方法 —— 但并不是每个日志都会被此方法转录。
+
+## 工具
+
+工具是智能体使用的基本功能。
+
+例如，您可以检查 [`PythonInterpreterTool`]：它有一个名称、描述、输入描述、输出类型和 `__call__` 方法来执行该操作。
+
+当智能体初始化时，工具属性会用来生成工具描述，然后将其嵌入到智能体的系统提示中，这让智能体知道可以使用哪些工具以及为什么使用它们。
+
+### 默认工具箱
+
+Transformers 提供了一个默认工具箱，用于增强智能体，您可以在初始化时通过 `add_base_tools=True` 参数将其添加到智能体中：
+
+- **文档问答**：给定一个文档（如图像格式的 PDF），回答关于该文档的问题([Donut](./model_doc/donut))
+- **图像问答**：给定一张图片，回答关于该图像的问题([VILT](./model_doc/vilt))
+- **语音转文本**：给定一个人讲述的音频录音，将其转录为文本（Whisper）
+- **文本转语音**：将文本转换为语音([SpeechT5](./model_doc/speecht5))
+- **翻译**：将给定的句子从源语言翻译为目标语言
+- **DuckDuckGo 搜索**：使用 `DuckDuckGo` 浏览器进行网络搜索
+- **Python 代码解释器**：在安全环境中运行 LLM 生成的 Python 代码。只有在初始化 [`ReactJsonAgent`] 时将 `add_base_tools=True` 时，代码智能体才会添加此工具，因为基于代码的智能体已经能够原生执行 Python 代码
+
+
+您可以通过调用 [`load_tool`] 函数来手动使用某个工具并执行任务。
+
+
+```python
+from transformers import load_tool
+
+tool = load_tool("text-to-speech")
+audio = tool("This is a text to speech tool")
+```
+
+
+### 创建新工具
+
+您可以为 `Hugging Face` 默认工具无法涵盖的用例创建自己的工具。
+例如，假设我们要创建一个返回在 `Hugging Face Hub` 上某个任务中下载次数最多的模型的工具。
+
+您将从以下代码开始：
+
+```python
+from huggingface_hub import list_models
+
+task = "text-classification"
+
+model = next(iter(list_models(filter=task, sort="downloads", direction=-1)))
+print(model.id)
+```
+
+这段代码可以很快转换为工具，只需将其包装成一个函数，并添加 `tool` 装饰器：
+
+
+```py
+from transformers import tool
+
+@tool
+def model_download_tool(task: str) -> str:
+ """
+ This is a tool that returns the most downloaded model of a given task on the Hugging Face Hub.
+ It returns the name of the checkpoint.
+
+ Args:
+ task: The task for which
+ """
+ model = next(iter(list_models(filter="text-classification", sort="downloads", direction=-1)))
+ return model.id
+```
+
+该函数需要：
+- 一个清晰的名称。名称通常描述工具的功能。由于代码返回某个任务中下载次数最多的模型，因此我们将其命名为 `model_download_tool`。
+- 对输入和输出进行类型提示
+- 描述，其中包括 "`Args`:" 部分，描述每个参数（这次不需要类型指示，它会从类型提示中获取）。
+
+所有这些将自动嵌入到智能体的系统提示中，因此请尽量使它们尽可能清晰！
+
+> [TIP]
+> 这个定义格式与 apply_chat_template 中使用的工具模式相同，唯一的区别是添加了 tool 装饰器：可以在我们的工具使用 API 中[了解更多](https://huggingface.co/blog/unified-tool-use#passing-tools-to-a-chat-template).
+
+然后，您可以直接初始化您的智能体：
+```py
+from transformers import CodeAgent
+agent = CodeAgent(tools=[model_download_tool], llm_engine=llm_engine)
+agent.run(
+ "Can you give me the name of the model that has the most downloads in the 'text-to-video' task on the Hugging Face Hub?"
+)
+```
+
+您将得到以下输出：
+```text
+======== New task ========
+Can you give me the name of the model that has the most downloads in the 'text-to-video' task on the Hugging Face Hub?
+==== Agent is executing the code below:
+most_downloaded_model = model_download_tool(task="text-to-video")
+print(f"The most downloaded model for the 'text-to-video' task is {most_downloaded_model}.")
+====
+```
+
+输出：
+`"The most downloaded model for the 'text-to-video' task is ByteDance/AnimateDiff-Lightning."`
+
+### 管理智能体的工具箱
+
+如果您已经初始化了一个智能体，但想添加一个新的工具，重新初始化智能体会很麻烦。借助 Transformers，您可以通过添加或替换工具来管理智能体的工具箱。
+
+让我们将 `model_download_tool` 添加到一个仅初始化了默认工具箱的现有智能体中。
+
+```python
+from transformers import CodeAgent
+
+agent = CodeAgent(tools=[], llm_engine=llm_engine, add_base_tools=True)
+agent.toolbox.add_tool(model_download_tool)
+```
+现在，我们可以同时使用新工具和之前的文本到语音工具：
+
+```python
+agent.run(
+ "Can you read out loud the name of the model that has the most downloads in the 'text-to-video' task on the Hugging Face Hub and return the audio?"
+)
+```
+
+
+| **Audio** |
+|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
+|
+