Hugging Face AI Agents Course 項目介紹

項目概述

Hugging Face AI Agents Course 是一個免費的線上課程，旨在幫助學習者從初學者成長為 AI 代理專家。該課程由 Hugging Face 團隊開發，是一個活躍的開源項目，持續根據社群回饋進行改進。

主要特點

🎯 學習目標

• 理論與實踐並重：學習 AI 代理的理論、設計和實踐
• 庫和工具掌握：學習使用 established AI Agent libraries such as smolagents, LlamaIndex, and LangGraph
• 社群共享：在 Hugging Face Hub 上分享你的代理並探索社群創建的代理
• 競賽挑戰：參與挑戰，將你的代理與其他學生的代理進行比較
• 認證獲得：透過完成作業獲得完成證書

📚 課程結構

主要單元

章節	主題	描述
0	Onboarding	設置工具和平台
1	Agent Fundamentals	解釋工具、思考、行動、觀察及其格式；解釋 LLMs、消息、特殊令牌和聊天模板；使用 Python 函數作為工具展示簡單用例
2	Frameworks	理解基礎概念在熱門庫中的實現：smolagents、LangGraph、LLamaIndex
3	Use Cases	構建現實生活中的用例
4	Final Assignment	為選定的基準構建代理並在學生排行榜上證明你對代理的理解

額外獎勵單元

• Bonus Unit 1：Fine-tuning an LLM for Function-calling
• Bonus Unit 2：Agent Observability and Evaluation
• Bonus Unit 3：Agents in Games with Pokemon

🛠️ 技術要求

前置知識

• Python 基礎知識
• LLMs 基礎知識（課程中有回顧章節）

所需工具

• 有網路連接的計算機
• Hugging Face 帳戶（免費註冊）

📋 學習方式

課程組成

• 基礎單元：學習代理概念理論
• 實踐操作：學習使用 established AI Agent libraries to train your agents in unique environments. These hands-on sections will be Hugging Face Spaces with a pre-configured environment
• 用例作業：應用所學概念解決實際問題
• 挑戰賽：將你的代理與其他代理進行競爭，還有一個排行榜供你比較代理的性能

建議學習節奏

• 每章設計為 1 週完成
• 每週約 3-4 小時的學習時間
• 認證截止日期：2025 年 7 月 1 日

🏆 認證體系

認證類型

1. 基礎認證：完成 Unit 1 即可獲得
2. 完成認證：需要完成 Unit 1、一個用例作業和最終挑戰

認證要求

• 完全免費
• 所有作業必須在 2025 年 7 月 1 日前完成

👥 課程團隊

主要講師

• Joffrey Thomas：Hugging Face 機器學習工程師，在生產環境中構建和部署 AI 代理
• Ben Burtenshaw：Hugging Face 機器學習工程師，多平台課程交付經驗
• Thomas Simonini：Hugging Face 機器學習工程師，Deep RL 和 ML for games 課程創建者
• Sergio Paniego：Hugging Face 機器學習工程師，貢獻了多個單元的內容

🌟 項目特色

開源社群驅動

• GitHub 開源項目，歡迎貢獻
• Discord 社群支持和討論
• 持續根據回饋改進

實踐導向

• 預配置的 Hugging Face Spaces 環境
• 真實世界用例
• 代理性能排行榜

互動學習

• 測驗和作業
• 社群學習小組
• 實時會話和互動內容

📊 技術棧

主要框架和庫

# 主要使用的 AI 代理庫
- smolagents
- LangGraph  
- LlamaIndex

平台支持

• Hugging Face Hub
• Hugging Face Spaces
• GitHub 協作
• Discord 社群

🎮 特色內容

Pokemon 代理遊戲

在獎勵單元 3 中，學習者可以構建代理來進行 Pokemon 戰鬥，這是一個有趣的實踐項目。

生產級代理

課程不僅教授理論，還包括代理的可觀察性和評估，為生產環境做準備。

總結

Hugging Face AI Agents Course 是一個全面的、實踐導向的 AI 代理學習平台，結合了理論學習、實踐操作、社群互動和認證體系。這是一個活躍的項目，隨著你的回饋和貢獻而不斷發展。課程適合有 Python 基礎的學習者，從初學者到專家級別的 AI 代理開發都能獲得收益。