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Pequeño Quiz (no calificado)

¡Vamos a poner a prueba tu comprensión de `smolagents` con un quiz rápido! Recuerda, ponerte a prueba ayuda a reforzar el aprendizaje e identificar áreas que pueden necesitar revisión.

Este es un quiz opcional y no está calificado.

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P1: ¿Cuál es una de las principales ventajas de elegir smolagents sobre otros frameworks?

¿Qué afirmación captura mejor una fortaleza central del enfoque de `smolagents`?

Utiliza archivos de configuración altamente especializados y una curva de aprendizaje pronunciada para garantizar que solo los desarrolladores expertos puedan usarlo Admite un enfoque centrado en el código con abstracciones mínimas, permitiendo que los agentes interactúen directamente a través de llamadas a funciones de Python Se centra en acciones basadas en JSON, eliminando la necesidad de que los agentes escriban cualquier código Se integra profundamente con un único proveedor de LLM y hardware especializado

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P2: ¿En qué escenario probablemente te beneficiarías más al usar smolagents?

¿Qué situación se alinea bien con lo que smolagents hace mejor?

Crear prototipos o experimentar rápidamente con la lógica de agentes, particularmente cuando tu aplicación es relativamente sencilla Construir un sistema empresarial a gran escala donde necesitas docenas de microservicios y canales de datos en tiempo real Necesitar un framework que solo admita LLMs basados en la nube y prohíba la inferencia local Un escenario que requiere orquestación avanzada, percepción multimodal y características a escala empresarial listas para usar

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P3: smolagents ofrece flexibilidad en la integración de modelos. ¿Qué afirmación refleja mejor su enfoque?

Elige la descripción más precisa de cómo smolagents interopera con LLMs.

Solo proporciona un único modelo integrado y no permite integraciones personalizadas Requiere que implementes tu propio conector de modelo para cada uso de LLM Solo se integra con LLMs de código abierto pero no con APIs comerciales Se puede utilizar con una amplia gama de LLMs, ofreciendo clases predefinidas como TransformersModel, InferenceClientModel y LiteLLMModel

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P4: ¿Cómo maneja smolagents el debate entre acciones basadas en código y acciones basadas en JSON?

¿Qué afirmación caracteriza correctamente la filosofía de smolagents sobre los formatos de acción?

Solo permite acciones basadas en JSON para todas las tareas de agentes, requiriendo un analizador para extraer las llamadas a herramientas Se centra en acciones basadas en código a través de un CodeAgent pero también admite llamadas a herramientas basadas en JSON con un ToolCallingAgent Prohíbe cualquier llamada a funciones externas, requiriendo en cambio que toda la lógica resida completamente dentro del LLM Requiere que los usuarios conviertan manualmente cada fragmento de código en un objeto JSON antes de ejecutar el agente

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P5: ¿Cómo se integra smolagents con Hugging Face Hub para obtener beneficios adicionales?

¿Qué afirmación describe con precisión una de las ventajas principales de la integración con Hub?

Actualiza automáticamente todos los modelos públicos a niveles de licencia comercial Deshabilita completamente la inferencia local, forzando únicamente el uso de modelos remotos Te permite subir y compartir agentes o herramientas, haciéndolos fácilmente descubribles y reutilizables por otros desarrolladores Almacena permanentemente todos tus agentes basados en código, impidiendo cualquier actualización o versionado

¡Felicidades por completar este quiz! 🎉 Si te equivocaste en alguna pregunta, considera revisar la sección Por qué usar smolagents para una comprensión más profunda. Si te fue bien, ¡estás listo para explorar temas más avanzados en smolagents!

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