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[Feature Request] Add integration to smolagents

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I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
35/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
ai, machine-learning

Direzione di ricerca

Inizia leggendo l’integrazione LangGraph esistente a cui fa riferimento la issue e confronta i suoi punti di ingresso con le API proposte art.smolagents.init_chat_model e wrap_rollout. Verifica il supporto asincrono di Smolagents e definisci il comportamento del wrapper prima di aggiungere il modulo di integrazione, la documentazione e gli esempi; il lavoro è completato quando il workflow di esempio viene eseguito con l’addestramento ART.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

enhancement

Proposal

Hello OpenPipe Team! Thanks for creating such a cool project for agent RL.

I recently saw the LangGraph integration announcement and tested it, and it works great :)
I'd like to propose adding Smolagents integration as well.

I believe Smolagents is fit for ART for several reasons:

  • Simplicity: Smolagents follows a philosophy of simplicity, making it accessible while maintaining capabilities
  • Community: Like LangGraph, it provides diverse community examples and recipes. Particularly, recipes like open_deep_research are ideal use cases where ART's RL techniques can provide significant value
  • Integration-friendly: Smolagents' class architecture (ReACT, Memory, Message, Logging, etc.) is well-structured and easily accessible, making it straightforward to integrate with ART

Example

from art.smolagents import init_chat_model
from smolagents import CodeAgent, WebSearchTool
import art
import weave

@weave.op
async def rollout(model: art.Model, scenario: ResearchScenario) -> art.Trajectory:
    chat_model = init_chat_model(model.name, temperature=1.0)
    
    # Define available tools
    tools = [WebSearchTool()]
    
    # Create the Smolagents ReAct agent
    agent = CodeAgent(tools=tools, model=chat_model, stream_outputs=True)
    
    # Execute workflow (need to verify async support in smolagents)
    return await agent.run(scenario.messages)
    

from art.smolagents import wrap_rollout

...
for batch in training_iterator:
    groups = []
    for scenario in batch.items:
        groups.append(
            art.TrajectoryGroup([
                wrap_rollout(rollout)(model, scenario)
                for _ in range(training_config["rollouts_per_group"])
            ])
        )
...

Roadmap

  • Add art.smolagents integration module with wrapper functions
  • Add documentation and examples.

I'd be happy to work on implementing this feature if the team is interested.
Would love to hear your thoughts and any ideas! Thanks 😊

Lingua principale
Python
Stelle
10.8k
Fork
997
Merge medio
10h 1m
PR unite (30g)
117

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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