Berack/upo-app-agents
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migrate from pip to uv for dependency management

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- Add pyproject.toml and uv.lock for modern Python packaging
- Update README and Dockerfile to use uv instead of pip
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Giacomo Bertolazzi
2025-09-04 16:50:04 +02:00
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commit a62e9344f6
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README.md
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@@ -8,38 +8,26 @@ Questa è la repository per l'esame di Applicazioni Intelligenti che consiste in
L'obiettivo di questo progetto è creare un sistema basato su **LLM Agents** e deve dimostrare la capacità di ragionare, adattarsi a eventi esterni e comunicare in modo intelligente.
# Installazione
Per l'installazione si può utilizzare un approccio tramite **pip** (manuale) oppure utilizzare un ambiente **Docker** già pronto (automatico)
Per l'installazione si può utilizzare un approccio tramite **uv** (manuale) oppure utilizzare un ambiente **Docker** già pronto (automatico)
### PIP
**1. Ambiente**: Per prima cosa si deve creare un nuovo environment Python:
### UV
**1. Installazione uv**: Per prima cosa installa uv se non è già presente sul sistema:
```sh
python -m venv .venv
# Windows (PowerShell)
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
# macOS/Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
```
**2. Attivare l'ambiente**: dobbiamo usare uno dei seguenti comandi, in base al fatto che siamo su Windows o Unix.
*Nota*: nel caso Windows non faccia partire lo script per policy interne di sicurezza, bisogna far eseguire questo comando prima di attivare l'ambiente virtuale creato:\
``` Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser ```
**2. Ambiente e dipendenze**: uv installerà python e creerà automaticamente l'ambiente virtuale con le dipendenze corrette:
```sh
# Unix
source .venv/bin/activate
# Windows
.venv/Scripts/activate
# Windows (PS)
.venv/Scripts/Activate.ps1
uv sync --frozen --no-cache
```
**3. Dipendenze**: Infine installiamo le dipendenze nell'ambiente appena creato:
**3. Run**: Successivamente si può far partire il progetto tramite il comando:
```sh
python -m pip install -r requirements.txt
```
**4. Run**: Successivamente si può far partire il progetto tramite il comando:
```sh
python src/app.py
uv run python src/app.py
```
### Docker