Как создать ИИ агента

pip install crewai crewai-tools python-dotenv

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here SERPER_API_KEY=your_serper_api_key_here

# main.py import os from crewai import Agent, Task, Crew from crewai_tools import SerperDevTool from dotenv import load_dotenv # Загружаем переменные из .env файла load_dotenv() # Инициализируем инструмент для поиска в интернете search_tool = SerperDevTool() # Создаем агента-исследователя researcher = Agent( role="Старший исследователь рынка", goal="Находить и анализировать самые свежие и актуальные технологические тренды и новости на 2024-2025 год", backstory="Ты — ведущий эксперт в области анализа рынка и технологических трендов. " "Твоя способность выявлять перспективные направления для инвестиций и инноваций " "неоднократно подтверждалась на практике. Ты используешь только проверенные источники " "и достоверные данные.", verbose=True, # Включаем подробный вывод для отслеживания логики агента allow_delegation=False, # Этот агент работает самостоятельно tools=[search_tool] # Даем агенту доступ к инструменту поиска ) # Создаем агента-аналитика analyst = Agent( role="Финансовый и стратегический аналитик", goal="Анализировать предоставленные исследователем данные, оценивать потенциал роста, " "рыночные риски и формировать структурированные инвестиционные заключения", backstory="Ты — аналитик с безупречной репутацией, работающий в крупном инвестиционном фонде. " "Ты известен своим взвешенным подходом, умением отделять шум от реальных сигналов " "и давать точные прогнозы. Твои отчеты являются руководством к действию для многих инвесторов.", verbose=True, allow_delegation=False # Этот агент также работает самостоятельно )

# Определяем задачу для исследователя research_task = Task( description=( "1. Проведи комплексный поиск в интернете по теме: 'Самые перспективные технологические тренды 2024-2025 года'. " "2. Сфокусируйся на следующих областях: ИИ и машинное обучение, квантовые вычисления, " "устойчивые технологии (Green Tech), AR/VR. " "3. Выяви 3-5 наиболее значимых и перспективных направления. " "4. Для каждого направления собери ключевую информацию: описание тренда, " "ключевые игроки на рынке, объем рынка и прогнозируемый рост." ), expected_output=( "Детальный отчет в формате Markdown, содержащий анализ 3-5 технологических трендов. " "По каждому тренду должна быть представлена следующая структура: " "## Название тренда, ## Описание, ## Ключевые игроки/компании, ## Текущий и прогнозируемый объем рынка." ), agent=researcher, # Эту задачу выполняет агент-исследователь tools=[search_tool] # Задача требует использования инструмента поиска ) # Определяем задачу для аналитика analysis_task = Task( description=( "1. Тщательно проанализируй предоставленный исследователем отчет. " "2. Оцени инвестиционный потенциал каждого из выявленных трендов по шкале от 1 до 10. " "3. Выдели наиболее перспективные направления с точки зрения краткосрочной и долгосрочной отдачи. " "4. Сформулируй риски, связанные с инвестированием в каждый из трендов. " "5. Подготовь сводную таблицу с сравнением трендов и итоговый вердикт." ), expected_output=( "Сравнительный инвестиционный меморандум в формате Markdown. Документ должен включать: " "### Сводная таблица (Тренд, Потенциал (1-10), Срок окупаемости, Уровень риска), " "### Детальный разбор по каждому направлению, " "### Итоговый вердикт и рекомендации." ), agent=analyst # Эту задачу выполняет агент-аналитик )

# Формируем команду из агентов и задач market_analysis_crew = Crew( agents=[researcher, analyst], tasks=[research_task, analysis_task], verbose=2 # Включаем максимально подробный лог процесса (от 1 до 2) ) # Запускаем процесс выполнения задач analysis_result = market_analysis_crew.kickoff() # Выводим результат print("=" * 50) print("✅ ОТЧЕТ СГЕНЕРИРОВАН УСПЕШНО") print("=" * 50) print(analysis_result)

python main.py

| Тренд | Потенциал | Срок окупаемости | Риск | |------------------------|-----------|------------------|---------| | Квантовые вычисления | 9/10 | Долгосрочный | Высокий | | Устойчивые технологии | 8/10 | Среднесрочный | Средний | | Продвинутый ИИ | 10/10 | Долгосрочный | Средний |