轻量

smolagents 的设计哲学：少即是多 HuggingFace 的 smolagents 用一句话概括：1000 行代码实现一个可用的 Agent 框架。在 LangChain 动辄数万行代码、依赖链深不见底的当下，smolagents 是一股清流。 设计原则 smolagents 的做法 极简核心 基类不超过 1000 行 最小依赖 仅依赖 huggingface_hub，其他都是可选的 Code Agent 优先 Agent 输出代码而非 JSON 工具调用 HF 生态原生 与 HuggingFace Hub/Inference 深度集成 学习门槛 10 分钟读完源码 Code Agent vs Tool Agent：范式之争 这是 smolagents 最重要的设计决策。理解它，就理解了 smolagents。 Tool Agent（LangChain/CrewAI 方式） Agent 输出 JSON 格式的工具调用： { "thought": "我需要搜索天气", "action": "search_weather", "action_input": {"city": "北京"} } LLM 需要严格遵循 JSON schema，任何格式错误都会导致解析失败。而且 JSON 无法表达复杂逻辑——如果你需要"对搜索结果排序后取前3个再分别查详情"，只能拆成多轮调用。 Code Agent（smolagents 方式） Agent 直接输出 Python 代码： ...