Introducing Modular Diffusers - Composable Building Blocks for Diffusion Pipelines★ 78
Hugging Face Blog90d agoReleaseHugging Face 發表「Modular Diffusers」，旨在解決過去 Diffusers 管線過於單一、難以客製化的痛點。新架構將擴散模型（如 Stable Diffusion、Flux 等）的各個步驟與組件拆解為獨立、可重複使用的模組。開發者現在可以像堆積木一樣，輕鬆混合搭配不同的編碼器、去噪網路與排程器，極大地簡化了自定義圖像與視訊生成工作流的開發難度。
CodeAgents + Structure: A Better Way to Execute Actions★ 75
Hugging Face Blog371d agoOpinionHugging Face 探討了將「結構化約束（Structure）」引入 Code Agent 的全新設計範式。傳統 Code Agent 透過撰寫 Python 程式碼來執行任務，雖具備極高的靈活性，但自由度過高也容易帶來語法錯誤與安全隱憂。新方法透過結合 Pydantic 驗證、結構化解碼與型別限制，讓 Agent 在保有程式碼強大表達力的同時，確保輸出與行為的預測性與安全性，大幅提升複雜任務的執行成功率。
Tiny Agents in Python: a MCP-powered agent in ~70 lines of code★ 80
Hugging Face Blog376d agoTutorialHugging Face 推出全新教學，教導開發者如何使用約 70 行 Python 程式碼構建一個由 MCP（模型上下文協定）驅動的微型 Agent。此方法擺脫了傳統繁重框架的束縛，直接展示了 Agent 的核心運作邏輯。透過 MCP，這個微型 Agent 能輕鬆連接並調用外部工具與資料源，極大地降低了開發與理解 AI Agent 的門檻。
Tiny Agents: an MCP-powered agent in 50 lines of code★ 80
Hugging Face Blog404d agoTutorialHugging Face 發表最新教學，展示如何利用 Model Context Protocol (MCP) 協定，在僅 50 行程式碼內構建出功能完整的 AI Agent。透過 MCP，這個輕量級 Agent 可以直接連接並使用現有的各種 MCP 工具伺服器（如搜尋、資料庫等），無需繁瑣的 API 對接。這項技術大幅降低了開發 Agent 的門檻，並展現了開源標準在 AI 生態系中的強大潛力。
FastRTC: The Real-Time Communication Library for Python★ 85
Hugging Face Blog463d agoReleaseHugging Face 發表全新開源庫 FastRTC，旨在簡化 Python 中的 WebRTC 即時音視訊串流開發。它解決了傳統 WebRTC 繁瑣的連線與協定處理，並與 Gradio 及 FastAPI 深度整合。開發者現在能以極低門檻，快速打造出類似 GPT-4o 或 Gemini Live 的即時語音對話機器人與視訊互動應用。
We now support VLMs in smolagents!★ 80
Hugging Face Blog495d agoReleaseHugging Face 旗下的輕量級 Agent 開源庫 smolagents 迎來重大更新，正式支援視覺語言模型（VLM）。開發者現在可以讓 Agent 接收並處理影像輸入，適用於網頁視覺導航、圖表分析及多模態任務。此更新大幅擴展了程式碼 Agent（Code Agent）的應用場景，使其能「看見」並理解真實世界的視覺資訊。
Introducing smolagents: simple agents that write actions in code.★ 85
Hugging Face Blog519d agoReleaseHugging Face 發表輕量級 AI Agent 框架「smolagents」，核心概念為「Code Agents」。與傳統輸出 JSON 的 Agent 不同，它讓 LLM 直接生成 Python 程式碼來執行複雜任務，大幅提升表達力與靈活性。該框架程式碼極簡（約千行），並內置安全的 Python 執行沙箱，支援多種主流 LLM 供應商。
Hugging Face + PyCharm★ 75
Hugging Face Blog575d agoNew ToolJetBrains PyCharm 與 Hugging Face 展開合作，在最新版本中提供原生整合。開發者現在無需離開編輯器，即可直接瀏覽 Hugging Face Hub 上的數十萬個開源模型與資料集。此整合還支援程式碼自動補全、模型卡片預覽以及快速生成載入程式碼，大幅提升 AI 與機器學習的開發效率。
Releasing Outlines-core 0.1.0: structured generation in Rust and Python★ 75
Hugging Face Blog589d agoReleaseOutlines 團隊與 Hugging Face 合作發布了 outlines-core 0.1.0，將結構化生成的核心邏輯（如 FSM 與 Token 遮罩）用 Rust 重寫。這項更新不僅大幅降低了引導生成時的 CPU 開銷與延遲，也讓 Rust 開發者能直接在 Rust 生態系中實現精準的 JSON 或正規表示式輸出控制，同時保持對 Python 的完美支援。
BigCodeBench: The Next Generation of HumanEval★ 80
Hugging Face Blog715d agoRelease傳統的 HumanEval 程式碼評測基準已逐漸飽和且過於簡單。Hugging Face 與研究團隊合作推出新一代基準 BigCodeBench，包含 1,140 個實用編程任務，涵蓋 139 個第三方 Python 函式庫。此基準旨在考驗 LLM 在複雜、多步驟及真實開發場景下的程式碼生成與指令遵循能力，成為評估 Code LLM 的新一代標準。
License to Call: Introducing Transformers Agents 2.0★ 80
Hugging Face Blog751d agoReleaseHugging Face 推出 Transformers Agents 2.0，對其 Agent 框架進行了全面重構。新版本主打兩大核心 Agent：能直接撰寫並執行 Python 程式碼的 CodeAgent，以及基於 ReAct 思考循環的 ReactAgent。此版本大幅簡化了工具（Tools）的自訂與分享機制，並支援多種開源與商業 LLM，為開發者提供更靈活、強大的 Agent 開發體驗。
Exploring text to image models
Replicate Blog1416d agoTutorialReplicate 介紹了如何透過其 API 運行文字生成圖片模型。讀者將學習到如何使用 Python 客戶端，只需幾行程式碼即可呼叫雲端託管的 AI 模型，並輸入提示詞（Prompt）來生成影像。這為開發者提供了一個無需本地高階 GPU 即可快速整合圖像生成功能的途徑。
Getting Started with Sentiment Analysis using Python
Hugging Face Blog1582d agoTutorial本文介紹如何利用 Hugging Face 的 `transformers` 庫在 Python 中進行情緒分析。內容涵蓋使用 `pipeline` 進行快速推理、從 Hugging Face Hub 選擇特定領域的預訓練模型（如 RoBERTa 或 FinBERT），以及如何使用自定義數據集微調模型，是 NLP 初學者的必讀指南。