Fa un script : Descriere Detaliată: Sistem AI Autonom Multi-Agent Scopul sistemului Crearea unui sistem AI autonom care utilizează mai mulți agenți specializați pentru a rezolva diverse sarcini. Sistemul va evalua fiecare solicitare și va decide dacă să utilizeze direct un model LLM pentru răspuns sau să genereze și să execute cod Python atunci când este necesar. Structura sistemului 1. Componente principale Logger în timp real - pentru monitorizarea tuturor activităților Manager de Agenți - coordonează toți agenții Manager de Module - instalează dinamic module Python când sunt necesare Agenți specializați - entități distincte cu diferite abilități Unelte reutilizabile - scripturi salvate pentru utilizare viitoare 2. Directoare de sistem Copy/ ├── agenți/ # Scripturi pentru agenții specializați ├── unelte/ # Scripturi reutilizabile ├── soluții/ # Soluții salvate ├── temp/ # Fișiere temporare ├── logs/ # Jurnale de activitate └── documente/ # Date descărcate/generate 3. Agenți specializați implementați DirectResponseAgent Scop: Răspunde direct la întrebări folosind modelele LLM Când se folosește: Pentru întrebări factuale, explicații, definire concepte Funcționalitate: Alege cel mai potrivit model disponibil și formulează prompt-uri adecvate SearchAgent Scop: Caută informații pe web Când se folosește: Pentru căutări specifice, informații despre persoane/locuri/concepte Funcționalitate: Folosește GoogleSearch API pentru a găsi rezultate relevante și descarcă conținutul ScriptGeneratorAgent Scop: Generează și execută scripturi Python Când se folosește: Pentru automatizări, manipulare date, analiză complexă Funcționalitate: Generează cod Python adaptat la sarcină Identifică și instalează module necesare Execută scriptul cu monitorizare în timp real Îmbunătățește scriptul dacă inițial eșuează ToolRunnerAgent Scop: Execută unelte existente (scripturi salvate anterior) Când se folosește: Când sarcina poate fi rezolvată cu o unealtă deja creată Funcționalitate: Identifică unealta potrivită în funcție de descriere și o execută AnalysisAgent Scop: Analizează date și generează rapoarte Când se folosește: Pentru analiză de date, statistici, vizualizări Funcționalitate: Generează scripturi specializate pentru analiză de date folosind pandas, matplotlib 4. Funcții utilitare cheie Procesare model LLM query_ollama(model, prompt) - trimite interogări către Ollama API cu stream în timp real check_ollama_status() - verifică disponibilitatea modelelor Ollama extract_script(response) - extrage cod Python din răspunsurile modelelor LLM Gestionare scripturi run_script(script_path) - execută scripturi Python cu captare de output în timp real save_tool(code, name, description) - salvează scripturi reutilizabile detect_required_modules(code) - identifică automat module necesare din cod Analiză sarcini detect_task_type(task) - clasifică tipul sarcinii (căutare, analiză, calcul etc.) needs_code_solution(task) - evaluează dacă sarcina necesită cod sau poate fi rezolvată direct 5. Fluxul de execuție Utilizatorul introduce o sarcină Sistemul analizează tipul sarcinii Manager-ul de Agenți selectează cel mai potrivit agent în funcție de scorul de potrivire Agentul execută sarcina, generând cod doar când este necesar Rezultatele sunt salvate într-un fișier text Sistemul prezintă soluția și așteaptă următoarea sarcină 6. Caracteristici avansate Detecție inteligentă: Sistemul evită generarea de cod când nu este necesar Auto-îmbunătățire: Poate să modifice scripturi care au eșuat inițial Instalare dinamică: Instalează doar module Python necesare sarcinii curente Tratare eșecuri: Trece la alt agent dacă primul eșuează Mecanism de logging: Toate acțiunile sunt înregistrate pentru debugging Afișare în timp real: Toate procesele sunt afișate în timp real 7. Integrare Ollama Sistemul folosește API-ul Ollama pentru a interacționa cu modele LLM locale Alege automat cel mai potrivit model în funcție de sarcină (ex: modele specializate pentru cod) Monitorizează răspunsurile pentru a detecta situații când modelul indică limitări 8. Implementare Manager Module Detectează necesitatea instalării de module Python Evită instalări inutile verificând dacă modulul este deja disponibil Instalează doar ce este necesar pentru sarcina curentă 9. Context și persistență Sistemul menține un context între sesiuni prin salvarea: Uneltelor generate anterior Cunoștințelor despre sarcini similare Preferințelor utilizatorului 10. Extensibilitate Design modular pentru a permite adăugarea ușoară de noi agenți Structură care permite definirea de noi tipuri de sarcini Posibilitatea de a integra alte modele LLM prin API-uri similare Instrucțiuni specifice de implementare Folosește Python 3.8+ pentru compatibilitate maximă API-ul Ollama trebuie să fie accesibil la http://localhost:11434/ Asigură-te că toate dependențele pentru logging și procesarea în timp real sunt instalate Implementează tratarea erorilor robustă pentru fiecare componentă Testează fiecare agent individual înainte de integrare Asigură-te că sistemul rulează cu permisiunile necesare pentru instalarea de module Acest sistem creează o arhitectură flexibilă și autonomă care poate rezolva o gamă largă de sarcini, generând cod doar atunci când este necesar și utilizând modele LLM pentru răspunsuri directe când este posibil. agentii la care este acces prin ollama sunt: C:\Users\intelai3>ollama list NAME ID SIZE MODIFIED qwen2-math:7b 28cc3a337734 4.4 GB 4 hours ago qwen2.5-coder:32b 4bd6cbf2d094 19 GB 5 hours ago gemma3:27b a418f5838eaf 17 GB 6 hours ago gemma3:latest a2af6cc3eb7f 3.3 GB 7 hours ago llama3:latest 365c0bd3c000 4.7 GB 11 hours ago llama3.2:latest a80c4f17acd5 2.0 GB 6 days ago se vor folosi dupa caz iar in cazuri foarte necesare se poate instala un alt modul care este specializat pe anumit lucru