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@huggingface/tiny-agents
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开始使用
@huggingface/tiny-agents
一套基于 Hugging Face 推理客户端和 MCP 堆栈构建的轻量级可组合 AI 应用程序。
安装
npm install @huggingface/tiny-agents
# or
pnpm add @huggingface/tiny-agents命令行界面使用
npx @huggingface/tiny-agents [command] "agent/id"Usage:
tiny-agents [flags]
tiny-agents run "agent/id"
tiny-agents serve "agent/id"
Available Commands:
run Run the Agent in command-line
serve Run the Agent as an OpenAI-compatible HTTP server您可以直接从 Hugging Face Hub 的 tiny-agents 数据集加载代理，或指定您自己的本地代理配置路径。
定义您自己的代理
创建您自己的代理最简单的方法是创建一个包含 `agent.json` 文件的文件夹
mkdir my-agent
touch my-agent/agent.json{
"model": "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",
"provider": "nebius",
"servers": [
{
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": ["@playwright/mcp@latest"]
}
]
}或使用本地或远程端点 URL
{
"model": "Qwen/Qwen3-32B",
"endpointUrl": "https://:1234/v1",
"servers": [
{
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": ["@playwright/mcp@latest"]
}
]
}
其中 `servers` 是 MCP 服务器列表（我们支持 Stdio、SSE 和 HTTP 服务器）。
您可以选择添加一个 `PROMPT.md` 文件来覆盖默认的代理提示。
然后只需将 tiny-agents 指向您的本地文件夹
npx @huggingface/tiny-agents run ./my-agent
瞧！🔥
Tiny Agents 合集
在 https://huggingface.co/datasets/tiny-agents/tiny-agents 浏览我们精选的 Tiny Agents 合集。每个代理都存储在自己的子目录中，遵循上述结构。从 Hub 运行代理就像使用其 `agent_id` 一样简单。例如，要运行 `julien-c/flux-schnell-generator` 代理
npx @huggingface/tiny-agents run "julien-c/flux-schnell-generator"[!注意] 想与社区分享您自己的代理吗？向 Hub 上的 Tiny Agents 仓库提交 PR。您的提交必须包含一个 `agent.json` 文件，并且您可以选择添加一个 `PROMPT.md` 文件。为了帮助其他人了解您的代理的功能，请考虑包含一个带有示例提示和用例的 `EXAMPLES.md` 文件。
高级：程序化使用
import { Agent } from '@huggingface/tiny-agents';
const HF_TOKEN = "hf_...";
// Create an Agent
const agent = new Agent({
provider: "auto",
model: "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",
apiKey: HF_TOKEN,
servers: [
{
// Playwright MCP
command: "npx",
args: ["@playwright/mcp@latest"],
},
],
});
await agent.loadTools();
// Use the Agent
for await (const chunk of agent.run("What are the top 5 trending models on Hugging Face?")) {
if ("choices" in chunk) {
const delta = chunk.choices[0]?.delta;
if (delta.content) {
console.log(delta.content);
}
}
}许可证
MIT
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