Agents

# 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
)