《Hugging Face 代理课程》链接

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课程内容

课程分为4个单元。这些单元将引导您从代理的基础知识到带有基准的最终作业。

在这里报名（免费）👉 https://bit.ly/hf-learn-agents

您可以在这里访问课程👉 https://hf.co/learn/agents-course

单元	主题	描述
0	欢迎来到课程	欢迎词、指南、必备工具及课程概述。
1	代理简介	代理的定义、LLM、模型族谱及特殊令牌。
1 附加	为函数调用微调LLM	学习如何为函数调用微调LLM。
2	AI代理框架	smolagents、LangGraph和LlamaIndex的概述。
2.1	Smolagents框架	学习如何使用smolagents库构建有效的代理，这是一个轻量级的能力强大的AI代理创建框架。
2.2	LlamaIndex框架	学习如何使用LlamaIndex工具包在您的数据上构建LLM驱动的代理及索引和工作流。
2.3	LangGraph框架	学习如何使用LangGraph框架构建生产就绪的应用程序，它为您提供了控制代理流程的工具。
2 附加	可观察性和评估	学习如何追踪和评估您的代理。
3	Agentic RAG应用案例	学习如何使用Agentic RAG帮助代理使用各种框架响应不同的应用案例。
4	最终项目 - 创建、测试和认证您的代理	自动评估代理和学生结果的排行榜。
3 附加	游戏中的代理与宝可梦	探索AI代理和游戏之间的令人兴奋的交汇点。

课程要求

• Python基础知识
• LLM基础知识

贡献指南

如果您想为这个课程做出贡献，我们欢迎您的参与。您可以随时提出问题或在Discord中参与讨论。以下是具体贡献的一些指南：

小型拼写和语法修正

如果您发现小型的拼写或语法错误，请自行修正并提交一个pull request。这对学生非常有帮助。

新单元

如果您想添加一个新单元，请在仓库中创建一个issue，描述这个单元及为什么需要添加它。我们将讨论它，如果是一个好的补充，我们可以合作完成它。

引用项目

在出版物中引用这个仓库：

@misc{agents-course,
  author = {Burtenshaw, Ben and Thomas, Joffrey and Simonini, Thomas and Paniego, Sergio},
  title = {The Hugging Face Agents Course},
  year = {2025},
  howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/agents-course}},
  note = {GitHub repository},
}

当然，我会按照您的要求进行翻译。请您提供需要翻译的英文文本。