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Python
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# Beschreibung: GPT Team aus OpenAI und Ollama
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# Vorbereitung: pip install ollama openai
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# Importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken
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import asyncio
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import platform
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if platform.system() == 'Windows':
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asyncio.set_event_loop_policy(asyncio.WindowsSelectorEventLoopPolicy())
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# Environment Variablen importieren
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from dotenv import load_dotenv
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load_dotenv()
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# CrewAI importieren
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from crewai import Agent, Task, Crew, Process
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# Suche-Tool importieren
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from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRun
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# LLMs von OpenAI und Ollama importieren
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from langchain_community.llms import OpenAI, Ollama
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from langchain_openai import ChatOpenAI
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mistral = Ollama(model="mistral");
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phi = Ollama(model="phi");
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turbo35 = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0.7)
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chatgpt4 = ChatOpenAI(model_name="gpt-4", temperature=0.8)
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# Tools importieren
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from langchain.agents import load_tools
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from langchain.tools import tool
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@tool('DuckDuckGoSearch')
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def search(search_query: str):
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"""Suche im Internet nach Informationen zu einem bestimmten Thema"""
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return DuckDuckGoSearchRun().run(search_query)
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# Nachrichtenagenten initialisieren
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nachrichten_agent = Agent(
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role='Nachrichtenagent',
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goal='Finde die neuesten Nachrichten zum Thema Bildung und KI im deutschsprachigen Internet',
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backstory='Ein Agent, der im Internet nach den neuesten Entwicklungen im Bereich Bildung und Künstliche Intelligenz sucht.',
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tools=[DuckDuckGoSearchRun()],
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llm=mistral,
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deligate_tools=False,
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verbose=True
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)
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# Aufgabe für den Nachrichtenagenten
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nachrichten_suchen_task = Task(
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description='Suche nach den neuesten Meldungen zum Thema Theologie und KI mit DuckDuckGo. ',
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agent=nachrichten_agent,
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expected_output='Eine Liste der neuesten Nachrichten zum Thema Bildung und KI'
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)
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# Blogschreiber-Agenten initialisieren
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blogschreiber_agent = Agent(
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role='Blogschreiber',
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goal='Erstelle einen Blogbeitrag in deutscher Sprache basierend auf den neuesten Nachrichten zum Thema Bildung und KI',
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backstory='Ein Agent, der fähig ist, informative und ansprechende Blogbeiträge zu schreiben.',
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llm=mistral,
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verbose=True,
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allow_delegation=False
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)
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# Aufgabe für den Blogschreiber
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blog_beitrag_schreiben_task = Task(
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description='Schreibe einen deutschsprachigen Blogbeitrag zum den neuesten Entwicklungen, in dem du eine gelungene Einleitung verfasst und danach die Ergebnisse deines Co-Workers kommentierst und die die Links zu den Beiträgen setzt',
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agent=blogschreiber_agent,
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context=[nachrichten_suchen_task], # Der Blogschreiber verwendet die Ergebnisse des Nachrichtenagenten
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expected_output='Ein fertiger Blogbeitrag zum Thema Bildung und KI auf deutsch'
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)
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# Crew mit beiden Agenten und Aufgaben initialisieren
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crew = Crew(
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agents=[nachrichten_agent, blogschreiber_agent],
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tasks=[nachrichten_suchen_task, blog_beitrag_schreiben_task],
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process=Process.sequential,
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verbose=2
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)
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# Crew-Aktion starten
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result = crew.kickoff()
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print(result) |