// devtools · huggingface/agents-course

agents-course

agents-course — проект с открытым исходным кодом из категории «Инструменты разработчика» от huggingface (huggingface/agents-course на GitHub). У него 33 310 звёзд на GitHub и 2 382 форка, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 6 октября 2026.

Hugging Face's free course on AI agents — smolagents, LangGraph and LlamaIndex, with a final benchmark

★ 33,3 тыс. звёзд⑂ 2,4 тыс. форковApache-2.0обновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
huggingface/agents-course
Звёзды GitHub
33 310
Форки
2 382
Лицензия
Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub
6 октября 2026
Тип страницы
Полное руководство по установке
// как это работает

Как это работает

  1. Clarify your goal

    Decide what you want to achieve with agents-course and check the README on GitHub for requirements before installing.

  2. Get the code

    Clone the repository from GitHub (or take the packaged install route in step 3 if the README offers one).

  3. Install and configure

    Follow the project's documented install commands — the Run section below lists the exact ones — and add any required API keys or models.

  4. Run your first task

    Work through the README's quickstart example end to end, then adapt it to your own project or data.

// возможности

Почему его любят

Four structured units

Units run from a welcome and agent fundamentals to frameworks and a final benchmarked assignment.

Framework coverage

Dedicated units on smolagents, LangGraph and LlamaIndex show three different ways to build agents.

Bonus fine-tuning unit

A bonus unit covers fine-tuning an LLM for function calling.

Free certification path

The course is free to join via the sign-up link in the README, with a final assignment to validate skills.

Hands-on exercises

Units include practical exercises building real agents, not just reading material.

Community contributions

The repo documents how to contribute fixes and even new units to the course.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Clone the repository

    Clone the course source to read units locally or explore the MDX files.

    git clone https://github.com/huggingface/agents-course.git
    cd agents-course
  2. Open the course online

    The actual course — with interactive exercises — lives on Hugging Face Learn; sign up free from the README link.

    # open https://hf.co/learn/agents-course and sign up (free)
  3. Work through Unit 1

    Start with the introduction to agents, then run the smolagents examples in the framework units.

    # follow Unit 1 at https://huggingface.co/learn/agents-course — see README for the unit table
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains agents-course?

agents-course is maintained by the huggingface organization/account on GitHub, together with open-source contributors, in the public repository huggingface/agents-course.

Is agents-course free to use?

Yes — the code is open source under the Apache-2.0 license. You can use, modify and redistribute it under that license's terms.

Does agents-course need a paid API key?

The course is free; some exercises call hosted models through Hugging Face, where a free account is enough for the course-scale usage described.

How does agents-course compare to paid agent courses / books?

This is a free, framework-hands-on course from the team behind smolagents and the Hub — lighter on theory than a textbook, stronger on runnable practice.

How do I get started with agents-course?

Clone the repository from GitHub, follow the install commands in the Run section (taken from the project's README), and complete the documented quickstart example before adapting it to your own use case.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

Инструменты разработчика

datasets

Hugging Face's library for loading and processing datasets for AI models in one line

★ 22,0 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Инструменты разработчика

potpie

A context graph for the AI-native SDLC — so agents and humans share one map of the codebase.

★ 5,7 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Инструменты разработчика

SocratiCode

Enterprise-grade codebase intelligence for AI agents — hybrid semantic search over 40M+ LOC, locally.

★ 3,3 тыс. звёздAGPL-3.0
Смотреть руководство →
Инструменты разработчика

CopilotKit

The frontend stack for AI agents and generative UI in React, Angular, mobile and chat apps

★ 37,8 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Инструменты разработчика

rea

Reverse engineer anything with agents - from app behavior down to native binaries

★ 21,4 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Инструменты разработчика

WrenAI

GenBI for AI agents - governed text-to-SQL and dashboards through an open context layer

★ 17,8 тыс. звёздNOASSERTION
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: Инструменты разработчика

Другие проекты из категории «Инструменты разработчика» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если agents-course вам не подходит.

// ещё в категории devtools

Больше проектов: Инструменты разработчика

Соседние проекты из категории «Инструменты разработчика» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к agents-course — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить agents-course

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.