Agents

# src/latest_ai_development/config/agents.yaml
researcher:
  role: >
    {topic} Senior Data Researcher
  goal: >
    Uncover cutting-edge developments in {topic}
  backstory: >
    You're a seasoned researcher with a knack for uncovering the latest
    developments in {topic}. Known for your ability to find the most relevant
    information and present it in a clear and concise manner.

reporting_analyst:
  role: >
    {topic} Reporting Analyst
  goal: >
    Create detailed reports based on {topic} data analysis and research findings
  backstory: >
    You're a meticulous analyst with a keen eye for detail. You're known for
    your ability to turn complex data into clear and concise reports, making
    it easy for others to understand and act on the information you provide.

# src/latest_ai_development/crew.py
from crewai import Agent, Crew, Process
from crewai.project import CrewBase, agent, crew
from crewai_tools import SerperDevTool

@CrewBase
class LatestAiDevelopmentCrew():
  """LatestAiDevelopment crew"""

  agents_config = "config/agents.yaml"

  @agent
  def researcher(self) -> Agent:
    return Agent(
      config=self.agents_config['researcher'],
      verbose=True,
      tools=[SerperDevTool()]
    )

  @agent
  def reporting_analyst(self) -> Agent:
    return Agent(
      config=self.agents_config['reporting_analyst'],
      verbose=True
    )

from crewai import Agent
from crewai_tools import SerperDevTool

# 모든 매개변수를 사용해 에이전트 생성
agent = Agent(
    role="시니어 데이터 사이언티스트",
    goal="복잡한 데이터셋을 분석하고 실행 가능한 인사이트 제공",
    backstory="10년 이상의 데이터 사이언스와 머신러닝 경험을 바탕으로 "
              "복잡한 데이터셋에서 패턴을 찾는 데 능숙하다.",
    llm="gpt-4",  # 기본값: OPENAI_MODEL_NAME 또는 "gpt-4"
    function_calling_llm=None,  # 선택사항: 도구 호출을 위한 별도의 LLM
    memory=True,  # 기본값: True
    verbose=False,  # 기본값: False
    allow_delegation=False,  # 기본값: False
    max_iter=20,  # 기본값: 20회 반복
    max_rpm=None,  # 선택사항: API 호출에 대한 속도 제한
    max_execution_time=None,  # 선택사항: 최대 실행 시간(초)
    max_retry_limit=2,  # 기본값: 오류 발생 시 2회 재시도
    allow_code_execution=False,  # 기본값: False
    code_execution_mode="safe",  # 기본값: "safe" (옵션: "safe", "unsafe")
    respect_context_window=True,  # 기본값: True
    use_system_prompt=True,  # 기본값: True
    tools=[SerperDevTool()],  # 선택사항: 도구 목록
    knowledge_sources=None,  # 선택사항: 지식 소스 목록
    embedder=None,  # 선택사항: 커스텀 임베더 설정
    system_template=None,  # 선택사항: 커스텀 시스템 프롬프트 템플릿
    prompt_template=None,  # 선택사항: 커스텀 프롬프트 템플릿
    response_template=None,  # 선택사항: 커스텀 응답 템플릿
    step_callback=None,  # 선택사항: 모니터링을 위한 콜백 함수
)

research_agent = Agent(
    role="Research Analyst",
    goal="특정 주제에 대한 정보를 찾고 요약한다",
    backstory="세부 사항에 주의를 기울이는 경험 많은 연구원이다",
    tools=[SerperDevTool()],
    verbose=True  # 디버깅을 위해 로깅을 활성화한다
)

dev_agent = Agent(
    role="Senior Python Developer",
    goal="파이썬 코드 작성 및 디버깅",
    backstory="10년 경력의 파이썬 개발 전문가",
    allow_code_execution=True,
    code_execution_mode="safe",  # 안전을 위해 Docker 사용
    max_execution_time=300,  # 5분 타임아웃
    max_retry_limit=3  # 복잡한 코드 작업을 위해 재시도 횟수 증가
)

analysis_agent = Agent(
    role="Data Analyst",
    goal="Perform deep analysis of large datasets",
    backstory="Specialized in big data analysis and pattern recognition",
    memory=True,
    respect_context_window=True,
    max_rpm=10,  # API 호출 제한
    function_calling_llm="gpt-4o-mini"  # 도구 호출을 위한 저렴한 모델
)

custom_agent = Agent(
    role="고객 서비스 담당자",
    goal="고객 문의를 지원한다",
    backstory="고객 만족을 중점으로 한 고객 지원 경험",
    system_template="""<|start_header_id|>system<|end_header_id|>
                        {{ .System }}<|eot_id|>""",
    prompt_template="""<|start_header_id|>user<|end_header_id|>
                        {{ .Prompt }}<|eot_id|>""",
    response_template="""<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
                        {{ .Response }}<|eot_id|>""",
)

from crewai import Agent
from crewai_tools import SerperDevTool, WikipediaTools

# 도구 생성
search_tool = SerperDevTool()
wiki_tool = WikipediaTools()

# 에이전트에 도구 추가
researcher = Agent(
    role="AI Technology Researcher",
    goal="Research the latest AI developments",
    tools=[search_tool, wiki_tool],
    verbose=True
)

from crewai import Agent

analyst = Agent(
    role="데이터 분석가",
    goal="복잡한 데이터 패턴을 분석하고 기억한다",
    memory=True,  # 메모리 활성화
    verbose=True
)