轻松实现推理智能体，基于Smolagents框架和DeepSeek-R1

最新推荐文章于 2025-10-22 16:23:17 发布

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#人工智能 #deepseek #大语言模型

大家好，现在 AI 智能体在处理复杂推理任务上越来越强大。Smolagents作为Hugging Face 开发的轻量级框架，能让大语言模型（LLMs）与现实数据处理无缝对接。DeepSeek-R1 是开源大语言模型里的 “性价比担当”，用 Ollama 部署到本地，运行效率超高。借助这两个智能框架，结合网页抓取和数据导出工具，搭建超厉害的推理智能体。

1.Smolagents：轻量高效的智能体框架

Smolagents是个极简风格的AI智能体框架，专为开发者高效构建、部署智能体而生。

Smolagents在关键特性上十分出众，代码库约1000行，开发起来比较简单，并且能执行Python代码片段，结果更精准。在沙盒环境运行代码，同时支持很多大语言模型，例如Hugging Face系和OpenAI的GPT，工具共享也很方便，能从Hugging Face Hub共享、导入工具。

其具有很多优势，嵌套函数调用，复杂逻辑也能轻松表达；比起JSON，对象管理流程大幅简化；不管哪种计算操作，都能运用。

2.DeepSeek-R1：开源界的“潜力股”大模型

DeepSeek-R1是DeepSeek AI开发的开源大语言模型，优点很多：

性价比超高：花更少的成本，就能获得先进的推理能力。
文本处理高效：处理文本任务效率一流。
百搭框架集成：和Smolagents这类智能体框架能完美集成。

3.实战：构建超实用推理智能体

带大家实操一波，用Smolagents和DeepSeek-R1打造一个超实用的推理智能体。这个智能体有三大厉害功能：

数据抓取：能从realtor.com网站精准抓取房地产经纪人数据，轻松获取一手信息。
数据存储：抓取完的数据，会自动保存到CSV文件里，方便后续整理和分析。
推理任务执行：借助DeepSeek-R1强大的能力，执行各种推理任务，挖掘数据背后的价值。

（1）导入所需库

from typing import Optional, Dict
from smolagents import CodeAgent, tool, LiteLLMModel , GradioUI, OpenAIServerModel
import requests
import os
import time
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

Smolagents模块： - CodeAgent：定义和管理人工智能智能体。 - tool：用于定义智能体工具的装饰器。 - LiteLLMModel：集成各种大语言模型。 - OpenAIServerModel：连接外部模型。

其他库： - requests：用于发送HTTP请求。 - BeautifulSoup：解析HTML，用于网页抓取。 - pandas：处理结构化数据。

（2）网页抓取工具

@tool
def scrape_real_estate_agents(state: str, city_name: str, num_pages: Optional[int] = 2) -> Dict[str, any]:
    """Scrapes realtor.com for real estate agent information in specified city and state

    Args:
        state: State abbreviation (e.g., 'CA', 'NY')
        city_name: City name with hyphens instead of spaces (e.g., 'buffalo')
        num_pages: Number of pages to scrape (default: 2)
    """
    try:
        # Initialize results
        agent_names = []         # Names
        agent_phones = []        # Phone numbers
        agent_offices = []       # Office names
        pages_scraped = 0

        # Set up headers
        headers = {
        &