HuggingFaceが開発している「SmolAgents」で LangChain Tools がいとも簡単に使えました。

はじめに

LangChainでFunction Callingを試した時の記事はこちらです。
touch-sp.hatenablog.com
その時作ったToolがそのままSmolAgentsで使えました。

課題

4桁の数字の間に四則演算を加えて10を作る

Toolを定義したファイル（langchain_tool.py）

from langchain.tools import tool
from itertools import product

# ツールとしての関数を定義
@tool
def solve_puzzle(numbers: list[int]) -> list[str]:
    """4桁の数字の間に四則演算を加えて10を作るパズルを解く関数。

    Args:
        numbers (list[int]): 4つの数字のリスト

    Returns:
        list[str]: 10になる数式のリスト
    """
    operators = ['+', '-', '*', '/']
    expressions = []

    # すべての演算子の組み合わせを試す
    for ops in product(operators, repeat=3):

        patterns = [
            f"{numbers[0]} {ops[0]} {numbers[1]} {ops[1]} {numbers[2]} {ops[2]} {numbers[3]}",
            f"({numbers[0]} {ops[0]} {numbers[1]}) {ops[1]} {numbers[2]} {ops[2]} {numbers[3]}",
            f"({numbers[0]} {ops[0]} {numbers[1]} {ops[1]} {numbers[2]}) {ops[2]} {numbers[3]}",
            f"({numbers[0]} {ops[0]} {numbers[1]}) {ops[1]} ({numbers[2]} {ops[2]} {numbers[3]})",
            f"{numbers[0]} {ops[0]} ({numbers[1]} {ops[1]} {numbers[2]}) {ops[2]} {numbers[3]}",
            f"{numbers[0]} {ops[0]} ({numbers[1]} {ops[1]} {numbers[2]} {ops[2]} {numbers[3]})",
            f"{numbers[0]} {ops[0]} {numbers[1]}) {ops[1]} ({numbers[2]} {ops[2]} {numbers[3]})"
        ]

        for exp in patterns:
            try:
                if eval(exp) == 10:
                    expressions.append(exp)
            except:
                continue
    
    return expressions

SmolAgents実行ファイル

たったこれだけです。

from smolagents import CodeAgent, OpenAIServerModel, Tool
from langchain_tool import solve_puzzle

my_tool = Tool.from_langchain(solve_puzzle)

model = OpenAIServerModel(
    model_id="gemma-3-12b-it-4bit",
    api_base="http://localhost:8080",
    api_key="EMPTY"
)

agent = CodeAgent(
    model=model,
    tools=[my_tool]
)

agent.run("「9999」で10を作るには？")

もっと短く書くこともできます。

from smolagents import CodeAgent, OpenAIServerModel, Tool
from langchain_tool import solve_puzzle

agent = CodeAgent(
    model=OpenAIServerModel(
        model_id="gemma-3-12b-it-4bit",
        api_base="http://localhost:8080",
        api_key="EMPTY"
    ),
    tools=[Tool.from_langchain(solve_puzzle)]
)

agent.run("「9999」で10を作るには？")

実行結果

時間がかかっているのは言語モデルを非力なPCで実行しているためです。

補足①

言語モデルはllama.cppで実行している「gemma-3-12b-it-Q4_K_M.gguf」です。

./llama-server -m ~/models/gemma-3-12b-it-Q4_K_M.gguf -c 8192 -ngl 30

補足②

インストールしたのは以下の二つだけです。

pip install langchain
pip install smolagents[openai]