# smolagents Managed Agents：为主助手配资料与计算专家，检查子任务说明和返回摘要

已在真实smolagents CodeAgent注册researcher与calculator两个managed_agents并核对描述；未运行主Agent委派或模型调用。

## 运行

在本目录使用独立虚拟环境并安装requirements.txt；脚本结果写入results。

```sh
python reference/audit.py
python reference/run_sdk.py
```

fixtures是原创输入与故意失败样本；作者真值、离线合成provider和实际SDK记录各自标明，不是模型正确率。需要真实模型/账号/GPU的步骤按正文另行授权运行。

## 1. 拆出资料与计算职责

input.json的researcher只确定型号及证据，calculator只计算两项金额。主Agent最后合并，不让计算专家凭空猜资料内容。

## 2. 拒绝模糊子任务说明

negative.json只有“帮我做完所有事情”，缺输入范围、返回格式和来源归属。先审计两个专家是否具备清楚description与returns。

## 3. 配置managed_agents入口

用当前smolagents创建两个具名Agent，并传给主Agent的managed_agents。工具schema必须能让主模型看懂各专家擅长什么。

## 4. 给每次委派写具体brief

资料任务只传有关文档与问题；计算任务传已核准数值和计算口径。不要把整段聊天历史无差别复制给每个专家。

## 5. 保存专家真实返回摘要

记录谁接到何种输入、调用了哪些工具、返回哪些证据。主Agent必须消费真实返回，不能以作者预先填好的summary代替。

## 6. 用独立数据核对合并

资料型号回到doc_id/line核验，金额用Decimal独立复算。专家调用成功和最后答案正确是两项验收。

## 7. 交付分工记录与未完成项

缺资料时主Agent应保留问题而非编造；交付brief、专家记录与最终引用。本包只审计专家任务合同，没有真实模型委派记录。

## 官方依据

- smolagents 官方文档或源码：https://huggingface.co/docs/smolagents/reference/agents