<CourseFloatingBanner chapter={2}
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  notebooks={[
    {label: "Google Colab", value: "https://colab.research.google.com/#fileId=https://huggingface.co/agents-course/notebooks/blob/main/unit2/smolagents/tool_calling_agents.ipynb"},
]} />

# 将操作编写为代码片段或 JSON 结构

> [!TIP]
> 您可以通过 <a href="https://huggingface.co/agents-course/notebooks/blob/main/unit2/smolagents/tool_calling_agents.ipynb" target="_blank">此 Notebook</a> 跟随代码实践，该文件支持在 Google Colab 中运行。

工具调用智能体（Tool Calling Agents）是 `smolagents` 中提供的第二种智能体类型。与使用 Python 代码片段的代码智能体（Code Agents）不同，这类智能体**利用 LLM 提供商的内置工具调用能力**来生成 **JSON 结构**的工具调用指令。这是 OpenAI、Anthropic 等主流提供商采用的标准方法。

当 Alfred 想要搜索餐饮服务和派对创意时，`CodeAgent` 会生成并运行如下 Python 代码：

```python
for query in [
    "Best catering services in Gotham City", 
    "Party theme ideas for superheroes"
]:
    print(web_search(f"Search for: {query}"))
```

而 `ToolCallingAgent` 则会创建 JSON 结构：

```python
[
    {"name": "web_search", "arguments": "Best catering services in Gotham City"},
    {"name": "web_search", "arguments": "Party theme ideas for superheroes"}
]
```

该 JSON 结构随后会被用于执行工具调用。

尽管 `smolagents` 主要专注于 `CodeAgents`（因为[它们整体表现更好](https://huggingface.co/papers/2402.01030)），但对于不需要变量处理或复杂工具调用的简单系统，`ToolCallingAgents` 仍然可以高效工作。

![代码操作与 JSON 操作对比](https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/code_vs_json_actions.png)

## 工具调用智能体的工作原理

工具调用智能体遵循与代码智能体相同的多步骤工作流程（详见[前一章节](./code_agents)）。关键区别在于**操作结构方式**：智能体不再生成可执行代码，而是**生成指定工具名称和参数的 JSON 对象**，系统随后**解析这些指令**来执行相应工具。

## 示例：运行工具调用智能体

让我们重新审视 Alfred 开始筹备派对的示例，这次使用 `ToolCallingAgent` 来展示区别。我们将构建一个能够使用 DuckDuckGo 进行网页搜索的智能体，与代码智能体示例的唯一区别在于智能体类型——框架会处理其他所有细节：

```python
from smolagents import ToolCallingAgent, DuckDuckGoSearchTool, InferenceClientModel

agent = ToolCallingAgent(tools=[DuckDuckGoSearchTool()], model=InferenceClientModel())

agent.run("Search for the best music recommendations for a party at the Wayne's mansion.")
```

当查看智能体的执行跟踪时，您将看到类似以下内容而非 `Executing parsed code:`：

```text
╭─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ Calling tool: 'web_search' with arguments: {'query': "best music recommendations for a party at Wayne's         │
│ mansion"}                                                                                                       │
╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
```  

智能体生成结构化的工具调用指令，系统通过处理这些指令来生成输出，而非像 `CodeAgent` 那样直接执行代码。

现在我们已经了解两种智能体类型，可以根据需求选择合适的一种。让我们继续探索 `smolagents`，让 Alfred 的派对大获成功！🎉

## 资源
- [ToolCallingAgent 文档](https://huggingface.co/docs/smolagents/v1.8.1/en/reference/agents#smolagents.ToolCallingAgent) - ToolCallingAgent 的官方文档
