# Beschreibung: GPT Team für Wissen

# Vorbereitung: pip install python-dotenv crewai langchain langchain-community setuptools wikipedia
# pip install -U duckduckgo-search

# Importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken
# Environment Variablen importieren
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

# Importieren von erforderlichen Bibliotheken für Windows
import asyncio
import platform
if platform.system() == 'Windows':
    asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.WindowsSelectorEventLoopPolicy())

# CrewAI importieren
from crewai import Agent, Task, Crew, Process

# Tools importieren
from langchain.agents import load_tools

# DuckDuckGo
# from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRun
# search_tool = DuckDuckGoSearchRun()

from langchain_community.utilities import DuckDuckGoSearchAPIWrapper
from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchResults

wrapper = DuckDuckGoSearchAPIWrapper(region="de-de", time="d", max_results=10)
search_tool = DuckDuckGoSearchResults(api_wrapper=wrapper, source="text")

# Wikipedia Suche importieren
from langchain_community.tools.wikipedia.tool import WikipediaQueryRun
from langchain_community.utilities.wikipedia import WikipediaAPIWrapper

# Tools definieren
human_tools = load_tools(["human"])

wikipedia = WikipediaQueryRun(api_wrapper=WikipediaAPIWrapper())

# Agenten definieren
wissenspruefer = Agent(
    role='Wissensprüfer',
    goal='Ermittelt die Fragestellung des Benutzers.',
    error_handling='Bei unklaren Fragen um Präzisierung bitten.',
    backstory='Als Wissensprüfer bin ich darauf spezialisiert, Fragen der Menschen so zu formulieren, dass sie Präzise beantwortet werden können.',
    verbose=True,
    allow_delegation=False,
    tools=human_tools
)

wikipedia_recherche = Agent(
    role='Wikipedia-Recherche',
    goal='Finde verlässliche Informationen über Websuche, in Online-Werken, Wissensammlungen und auf Wikipedia.',
    error_handling='Bei fehlenden Informationen um spezifischere Themen bitten.',
    backstory='Ich nutze das Web als Prüfinstanz, um verlässliche und genaue Informationen zu sammeln, die helfen, Wissensfragen zu beantworten und zu präzisieren.',
    verbose=True,
    allow_delegation=False,
    tools=[search_tool, wikipedia], 
)

korrektur_synthese = Agent(
    role='Korrektur und Synthese',
    goal='Erstelle eine korrigierte und informative Antwort.',
    error_handling='Bei unzureichenden Zusatzinformationen die ursprüngliche Antwort zurückgeben.',
    backstory='Mit einem Auge fürs Detail und einer Leidenschaft für Genauigkeit nehme ich Antworten unter die Lupe und verbessere sie mithilfe von verifizierten Informationen.',
    verbose=True,
    allow_delegation=False,
)

# Tasks definieren (wie vorher)
fragenanalyse_task = Task(
    description='Analysiere die Frage, um Kernthemen zu identifizieren.',
    expected_output='Liste von Kernthemen oder Schlüsselkonzepten.',
    agent=wissenspruefer,
)

wikipedia_recherche_task = Task(
    description='Suche auf Wikipedia nach relevanten Informationen.',
    expected_output='Zusammengefasste Informationen aus Wikipedia.',
    agent=wikipedia_recherche,
    
)

korrektur_synthese_task = Task(
    description='Synthetisiere eine korrigierte Antwort.',
    expected_output='Eine überarbeitete und korrigierte Antwort.',
    agent=korrektur_synthese,
)

# Crew zusammenstellen
wissens_crew = Crew(
    agents=[wissenspruefer, wikipedia_recherche, korrektur_synthese],
    tasks=[fragenanalyse_task, wikipedia_recherche_task, korrektur_synthese_task],
)



# Crew-Aktion starten
result = wissens_crew.kickoff()


# Ergebnis ausgeben
print(result)