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소규모 퀴즈(비채점)

`smolagents`에 대한 이해도를 간단한 퀴즈로 확인해봅시다! 스스로 테스트해보면 학습 내용을 강화하고, 복습이 필요한 부분을 파악하는 데 도움이 됩니다.

이 퀴즈는 선택 사항이며 점수화되지 않습니다.

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Q1: smolagents 를 다른 프레임워크보다 선택할 때의 주요 장점은 무엇인가요?

다음 중 `smolagents` 접근 방식의 핵심 강점을 가장 잘 설명하는 문장은 무엇인가요?

전문 개발자만 사용할 수 있도록 고도로 특화된 설정 파일과 높은 학습 곡선을 사용한다 최소한의 추상화로 코드 우선 접근 방식을 지원하며, 에이전트가 파이썬 함수 호출을 통해 직접 상호작용할 수 있다 JSON 기반 액션에 집중하여 에이전트가 코드를 작성할 필요가 없도록 한다 단일 LLM 제공자와 특수 하드웨어에만 깊이 통합된다

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Q2: 어떤 상황에서 smolagents를 사용하는 것이 가장 적합할까요?

다음 중 smolagents의 특성과 가장 잘 맞는 상황은 무엇인가요?

에이전트 로직을 빠르게 프로토타이핑하거나 실험하고 싶고, 애플리케이션이 비교적 단순한 경우 수십 개의 마이크로서비스와 실시간 데이터 파이프라인이 필요한 대규모 엔터프라이즈 시스템 구축 클라우드 기반 LLM만 지원하고 로컬 추론을 금지하는 프레임워크가 필요한 경우 고급 오케스트레이션, 멀티모달 인식, 엔터프라이즈급 기능이 기본 제공되는 시나리오

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Q3: smolagents의 모델 통합 유연성에 대해 올바르게 설명한 것은?

smolagents가 LLM과 상호작용하는 방식을 가장 잘 설명하는 문장을 고르세요.

내장 모델 하나만 제공하며, 커스텀 통합은 불가능하다 LLM을 쓸 때마다 직접 모델 커넥터를 구현해야 한다 오픈소스 LLM만 통합할 수 있고, 상용 API는 지원하지 않는다 다양한 LLM과 사용할 수 있으며, TransformersModel, InferenceClientModel, LiteLLMModel 등 미리 정의된 클래스를 제공한다

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Q4: smolagents는 코드 기반 액션과 JSON 기반 액션에 대해 어떻게 접근하나요?

다음 중 smolagents의 액션 포맷 철학을 올바르게 설명한 문장은?

모든 에이전트 작업에 JSON 기반 액션만 허용하며, 도구 호출을 추출하려면 파서가 필요하다 CodeAgent를 통한 코드 기반 액션을 중심으로 하되, ToolCallingAgent로 JSON 기반 도구 호출도 지원한다 외부 함수 호출을 모두 금지하고, 모든 로직이 LLM 내부에만 존재해야 한다 모든 코드 조각을 수동으로 JSON 객체로 변환해야 에이전트가 실행된다

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Q5: smolagents가 Hugging Face Hub와 통합되어 얻을 수 있는 이점은?

Hub 통합의 핵심 장점을 올바르게 설명한 문장은?

모든 공개 모델을 상용 라이선스 등급으로 자동 업그레이드한다 로컬 추론을 완전히 비활성화하고, 원격 모델만 사용하도록 강제한다 에이전트나 도구를 업로드·공유해 다른 개발자가 쉽게 발견·재사용할 수 있다 모든 코드 기반 에이전트를 영구 저장해, 업데이트나 버전 관리가 불가능하다

퀴즈를 모두 마쳤습니다! 🎉 틀린 문제가 있다면 왜 smolagents를 사용할까 섹션을 복습해보세요. 잘 풀었다면, 이제 smolagents의 더 고급 주제로 넘어갈 준비가 되었습니다!

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