Hugging Face 近期推出了一门名为 “Agent课程” 的在线学习课程，旨在帮助学习者深入理解智能Agent的基础知识及应用。课程内容丰富，共分为五个单元，从Agent的基本概念到最终的作业评估，循序渐进，帮助学员掌握所需技能。
课程的首个单元为 “欢迎来到课程”，提供了课程的概述、指导方针以及所需工具，确保学员在学习过程中拥有良好的基础。接下来是 “Agent简介” 单元，学员将了解智能Agent的定义、大型语言模型（LLMs）的概念以及特殊符号的使用。
第三个单元聚焦于各种框架的介绍，包括 smolagents、LangChain、LangGraph 和 LlamaIndex，这些都是当前智能Agent开发中重要的工具和框架。随后的单元则探讨实际应用案例，涉及 SQL、代码生成、信息检索及设备本地化Agent的使用，为学员提供了实用的技能训练。
最后一个单元是 “最终作业及评估”，在此阶段，学员将完成一项综合性作业，并通过自动评估系统获得反馈，提升学习效果。课程结束后，还将设立一个排行榜，展示学生的成绩，激励学员不断进步。
此外，该课程要求学员具备基本的 Python 和大型语言模型知识，以确保在学习过程中能更好地理解相关内容。Hugging Face 鼓励有兴趣的开发者和研究人员参与课程的改进工作，可以通过提交问题或在 Discord 讨论平台上交流。
如果你想参与到这项富有意义的学习项目中，可以通过以下链接进行注册，课程完全免费。所有参与者都被鼓励在 GitHub 上为课程贡献内容，帮助提升课程质量，让更多学习者受益。
github:https://github.com/huggingface/agents-course?tab=readme-ov-file
划重点:
🌟 课程内容涵盖智能Agent的基本概念到实际应用案例，共五个单元，层层递进。
🛠️ 学员需具备基本 Python 和大型语言模型知识，课程全程免费。
📈 最终将进行作业评估，并设立排行榜，激励学员不断提升自己。
