pip install smolagents -U

from huggingface_hub import login

login()

from smolagents import CodeAgent, DuckDuckGoSearchTool, InferenceClientModel

agent = CodeAgent(tools=[DuckDuckGoSearchTool()], model=InferenceClientModel())

agent.run("웨인 저택에서 열리는 파티에 어울리는 최고의 음악 추천을 검색해줘.")

 ─ 실행된 파싱 코드: ─────────────────────────────────────────────────────────────── 
  results = web_search(query="배트맨 파티에 어울리는 최고의 음악")                                                       
  print(results)                                                                                                    
 ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── 

from smolagents import CodeAgent, tool, InferenceClientModel

# 파티 상황에 맞는 메뉴를 추천하는 도구
@tool
def suggest_menu(occasion: str) -> str:
    """
    상황에 따라 메뉴를 추천합니다.
    Args:
        occasion (str): 파티 유형. 허용 값:
                        - "casual": 캐주얼 파티 메뉴
                        - "formal": 포멀 파티 메뉴
                        - "superhero": 슈퍼히어로 파티 메뉴
                        - "custom": 맞춤 메뉴
    """
    if occasion == "casual":
        return "피자, 스낵, 음료."
    elif occasion == "formal":
        return "3코스 디너, 와인, 디저트."
    elif occasion == "superhero":
        return "고에너지, 건강식 뷔페."
    else:
        return "집사만을 위한 맞춤 메뉴."

# Alfred가 파티 메뉴를 준비합니다
agent = CodeAgent(tools=[suggest_menu], model=InferenceClientModel())

# 파티를 위한 포멀 메뉴 준비
agent.run("파티를 위한 포멀 메뉴를 준비해줘.")

from smolagents import CodeAgent, InferenceClientModel
import numpy as np
import time
import datetime

agent = CodeAgent(tools=[], model=InferenceClientModel(), additional_authorized_imports=['datetime'])

agent.run(
    """
    Alfred가 파티를 준비해야 합니다. 작업 목록:
    1. 음료 준비 - 30분
    2. 저택 장식 - 60분
    3. 메뉴 세팅 - 45분
    4. 음악 및 플레이리스트 준비 - 45분

    지금 바로 시작하면 파티 준비가 언제 끝날까요?
    """
)

# 사용자명과 저장소명을 변경하세요
agent.push_to_hub('sergiopaniego/AlfredAgent')

# 사용자명과 저장소명을 변경하세요
alfred_agent = agent.from_hub('sergiopaniego/AlfredAgent', trust_remote_code=True)

alfred_agent.run("웨인 저택에서 열리는 파티에 어울리는 최고의 플레이리스트를 추천해줘. 파티 테마는 '빌런 가면무도회'야")  

from smolagents import CodeAgent, DuckDuckGoSearchTool, FinalAnswerTool, InferenceClientModel, Tool, tool, VisitWebpageTool

@tool
def suggest_menu(occasion: str) -> str:
    """
    상황에 따라 메뉴를 추천합니다.
    Args:
        occasion: 파티 유형
    """
    if occasion == "casual":
        return "피자, 스낵, 음료."
    elif occasion == "formal":
        return "3코스 디너, 와인, 디저트."
    elif occasion == "superhero":
        return "고에너지, 건강식 뷔페."
    else:
        return "집사만을 위한 맞춤 메뉴."

@tool
def catering_service_tool(query: str) -> str:
    """
    이 도구는 고담시에서 평점이 가장 높은 케이터링 서비스를 반환합니다.
    
    Args:
        query: 케이터링 서비스 검색어
    """
    # 예시 케이터링 서비스와 평점
    services = {
        "Gotham Catering Co.": 4.9,
        "Wayne Manor Catering": 4.8,
        "Gotham City Events": 4.7,
    }
    
    # 평점이 가장 높은 서비스 찾기(검색어 필터링 시뮬레이션)
    best_service = max(services, key=services.get)
    
    return best_service

class SuperheroPartyThemeTool(Tool):
    name = "superhero_party_theme_generator"
    description = """
    이 도구는 카테고리에 따라 창의적인 슈퍼히어로 테마 파티 아이디어를 제안합니다.
    고유한 파티 테마 아이디어를 반환합니다."""
    
    inputs = {
        "category": {
            "type": "string",
            "description": "슈퍼히어로 파티 유형(예: 'classic heroes', 'villain masquerade', 'futuristic Gotham')",
        }
    }
    
    output_type = "string"

    def forward(self, category: str):
        themes = {
            "classic heroes": "Justice League Gala: 손님들이 DC 영웅으로 분장하고 '크립토나이트 펀치' 같은 테마 칵테일을 즐깁니다.",
            "villain masquerade": "Gotham Rogues' Ball: 손님들이 배트맨 빌런으로 분장하는 신비로운 가면무도회.",
            "futuristic Gotham": "Neo-Gotham Night: 배트맨 비욘드에서 영감을 받은 사이버펑크 스타일 파티, 네온 장식과 미래형 소품.",
        }
        
        return themes.get(category.lower(), "테마 파티 아이디어를 찾을 수 없습니다. 'classic heroes', 'villain masquerade', 'futuristic Gotham' 중에서 시도해보세요.")


# Alfred가 파티 메뉴를 준비합니다
agent = CodeAgent(
    tools=[
        DuckDuckGoSearchTool(), 
        VisitWebpageTool(),
        suggest_menu,
        catering_service_tool,
        SuperheroPartyThemeTool(),
	FinalAnswerTool()
    ], 
    model=InferenceClientModel(),
    max_steps=10,
    verbosity_level=2
)

agent.run("웨인 저택에서 열리는 파티에 어울리는 최고의 플레이리스트를 추천해줘. 파티 테마는 '빌런 가면무도회'야")

pip install opentelemetry-sdk opentelemetry-exporter-otlp openinference-instrumentation-smolagents

import os
import base64

LANGFUSE_PUBLIC_KEY="pk-lf-..."
LANGFUSE_SECRET_KEY="sk-lf-..."
LANGFUSE_AUTH=base64.b64encode(f"{LANGFUSE_PUBLIC_KEY}:{LANGFUSE_SECRET_KEY}".encode()).decode()

os.environ["OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT"] = "https://cloud.langfuse.com/api/public/otel" # EU 데이터 리전
# os.environ["OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT"] = "https://us.cloud.langfuse.com/api/public/otel" # US 데이터 리전
os.environ["OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS"] = f"Authorization=Basic {LANGFUSE_AUTH}"

from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider

from openinference.instrumentation.smolagents import SmolagentsInstrumentor
from opentelemetry.exporter.otlp.proto.http.trace_exporter import OTLPSpanExporter
from opentelemetry.sdk.trace.export import SimpleSpanProcessor

trace_provider = TracerProvider()
trace_provider.add_span_processor(SimpleSpanProcessor(OTLPSpanExporter()))

SmolagentsInstrumentor().instrument(tracer_provider=trace_provider)

from smolagents import CodeAgent, InferenceClientModel

agent = CodeAgent(tools=[], model=InferenceClientModel())
alfred_agent = agent.from_hub('sergiopaniego/AlfredAgent', trust_remote_code=True)
alfred_agent.run("웨인 저택에서 열리는 파티에 어울리는 최고의 플레이리스트를 추천해줘. 파티 테마는 '빌런 가면무도회'야")