demos/agno_agent.py

@@ -8,9 +8,7 @@ try:
 
     reasoning_agent = Agent(
         model=Gemini(),
-        tools=[
-            ReasoningTools(),
-        ],
+        tools=[ReasoningTools()],
         instructions="Use tables to display data.",
         markdown=True,
     )

demos/api_market_providers.py

@@ -0,0 +1,12 @@
+from dotenv import load_dotenv
+from app.api.tools import MarketAPIsTool
+
+def main():
+    api = MarketAPIsTool()
+    prices_aggregated = api.get_historical_prices_aggregated("BTC", limit=5)
+    for price in prices_aggregated:
+        print(f"== [{price.timestamp}] {price.low:.2f} - {price.high:.2f} ==")
+
+if __name__ == "__main__":
+    load_dotenv()
+    main()

demos/api_news_providers.py

@@ -0,0 +1,16 @@
+from dotenv import load_dotenv
+from app.api.tools import NewsAPIsTool
+
+def main():
+    api = NewsAPIsTool()
+    articles_aggregated = api.get_latest_news_aggregated(query="bitcoin", limit=2)
+    for provider, articles in articles_aggregated.items():
+        print("===================================")
+        print(f"Provider: {provider}")
+        for article in articles:
+            print(f"== [{article.time}] {article.title} ==")
+            print(f"   {article.description}")
+
+if __name__ == "__main__":
+    load_dotenv()
+    main()

demos/api_socials_providers.py

@@ -0,0 +1,17 @@
+from dotenv import load_dotenv
+from app.api.tools import SocialAPIsTool
+
+def main():
+    api = SocialAPIsTool()
+    articles_aggregated = api.get_top_crypto_posts_aggregated(limit_per_wrapper=2)
+    for provider, posts in articles_aggregated.items():
+        print("===================================")
+        print(f"Provider: {provider}")
+        for post in posts:
+            print(f"== [{post.time}] - {post.title} ==")
+            print(f"   {post.description}")
+            print(f"   {len(post.comments)}")
+
+if __name__ == "__main__":
+    load_dotenv()
+    main()

demos/market_providers_api_demo.py

@@ -1,353 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Demo Completo per Market Data Providers
-========================================
-
-Questo script dimostra l'utilizzo di tutti i wrapper che implementano BaseWrapper:
-- CoinBaseWrapper (richiede credenziali)
-- CryptoCompareWrapper (richiede API key)
-- BinanceWrapper (richiede credenziali)
-- PublicBinanceAgent (accesso pubblico)
-- YFinanceWrapper (accesso gratuito a dati azionari e crypto)
-
-Lo script effettua chiamate GET a diversi provider e visualizza i dati
-in modo strutturato con informazioni dettagliate su timestamp, stato
-delle richieste e formattazione tabellare.
-"""
-
-import sys
-import os
-from pathlib import Path
-from datetime import datetime
-from typing import Dict, List, Optional, Any
-import traceback
-
-# Aggiungi il path src al PYTHONPATH
-project_root = Path(__file__).parent.parent
-sys.path.insert(0, str(project_root / "src"))
-
-from dotenv import load_dotenv
-from app.api.markets import ( 
-    CoinBaseWrapper, 
-    CryptoCompareWrapper, 
-    BinanceWrapper,
-    YFinanceWrapper,
-    MarketWrapper
-)
-
-# Carica variabili d'ambiente
-load_dotenv()
-
-class DemoFormatter:
-    """Classe per formattare l'output del demo in modo strutturato."""
-
-    @staticmethod
-    def print_header(title: str, char: str = "=", width: int = 80):
-        """Stampa un'intestazione formattata."""
-        print(f"\n{char * width}")
-        print(f"{title:^{width}}")
-        print(f"{char * width}")
-
-    @staticmethod
-    def print_subheader(title: str, char: str = "-", width: int = 60):
-        """Stampa una sotto-intestazione formattata."""
-        print(f"\n{char * width}")
-        print(f" {title}")
-        print(f"{char * width}")
-
-    @staticmethod
-    def print_request_info(provider_name: str, method: str, timestamp: datetime, 
-                          status: str, error: Optional[str] = None):
-        """Stampa informazioni sulla richiesta."""
-        print(f"🕒 Timestamp: {timestamp.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
-        print(f"🏷️  Provider: {provider_name}")
-        print(f"🔧 Method: {method}")
-        print(f"📊 Status: {status}")
-        if error:
-            print(f"❌ Error: {error}")
-        print()
-
-    @staticmethod
-    def print_product_table(products: List[Any], title: str = "Products"):
-        """Stampa una tabella di prodotti."""
-        if not products:
-            print(f"📋 {title}: Nessun prodotto trovato")
-            return
-
-        print(f"📋 {title} ({len(products)} items):")
-        print(f"{'Symbol':<15} {'ID':<20} {'Price':<12} {'Quote':<10} {'Status':<10}")
-        print("-" * 67)
-
-        for product in products[:10]:  # Mostra solo i primi 10
-            symbol = getattr(product, 'symbol', 'N/A')
-            product_id = getattr(product, 'id', 'N/A')
-            price = getattr(product, 'price', 0.0)
-            quote = getattr(product, 'quote_currency', 'N/A')
-            status = getattr(product, 'status', 'N/A')
-
-            # Tronca l'ID se troppo lungo
-            if len(product_id) > 18:
-                product_id = product_id[:15] + "..."
-
-            price_str = f"${price:.2f}" if price > 0 else "N/A"
-
-            print(f"{symbol:<15} {product_id:<20} {price_str:<12} {quote:<10} {status:<10}")
-
-        if len(products) > 10:
-            print(f"... e altri {len(products) - 10} prodotti")
-        print()
-
-    @staticmethod
-    def print_prices_table(prices: List[Any], title: str = "Historical Prices"):
-        """Stampa una tabella di prezzi storici."""
-        if not prices:
-            print(f"💰 {title}: Nessun prezzo trovato")
-            return
-
-        print(f"💰 {title} ({len(prices)} entries):")
-        print(f"{'Time':<12} {'Open':<12} {'High':<12} {'Low':<12} {'Close':<12} {'Volume':<15}")
-        print("-" * 75)
-
-        for price in prices[:5]:  # Mostra solo i primi 5
-            time_str = getattr(price, 'time', 'N/A')
-            # Il time è già una stringa, non serve strftime
-            if len(time_str) > 10:
-                time_str = time_str[:10]  # Tronca se troppo lungo
-
-            open_price = f"${getattr(price, 'open', 0):.2f}"
-            high_price = f"${getattr(price, 'high', 0):.2f}"
-            low_price = f"${getattr(price, 'low', 0):.2f}"
-            close_price = f"${getattr(price, 'close', 0):.2f}"
-            volume = f"{getattr(price, 'volume', 0):,.0f}"
-
-            print(f"{time_str:<12} {open_price:<12} {high_price:<12} {low_price:<12} {close_price:<12} {volume:<15}")
-
-        if len(prices) > 5:
-            print(f"... e altri {len(prices) - 5} prezzi")
-        print()
-
-class ProviderTester:
-    """Classe per testare i provider di market data."""
-
-    def __init__(self):
-        self.formatter = DemoFormatter()
-        self.test_symbols = ["BTC", "ETH", "ADA"]
-
-    def test_provider(self, wrapper: MarketWrapper, provider_name: str) -> Dict[str, Any]:
-        """Testa un provider specifico con tutti i metodi disponibili."""
-        results: Dict[str, Any] = {
-            "provider_name": provider_name,
-            "tests": {},
-            "overall_status": "SUCCESS"
-        }
-
-        self.formatter.print_subheader(f"🔍 Testing {provider_name}")
-
-        # Test get_product
-        for symbol in self.test_symbols:
-            timestamp = datetime.now()
-            try:
-                product = wrapper.get_product(symbol)
-                self.formatter.print_request_info(
-                    provider_name, f"get_product({symbol})", timestamp, "✅ SUCCESS"
-                )
-                if product:
-                    print(f"📦 Product: {product.symbol} (ID: {product.id})")
-                    print(f"   Price: ${product.price:.2f}, Quote: {product.currency}")
-                    print(f"   Volume 24h: {product.volume_24h:,.2f}")
-                else:
-                    print(f"📦 Product: Nessun prodotto trovato per {symbol}")
-
-                results["tests"][f"get_product_{symbol}"] = "SUCCESS"
-
-            except Exception as e:
-                error_msg = str(e)
-                self.formatter.print_request_info(
-                    provider_name, f"get_product({symbol})", timestamp, "❌ ERROR", error_msg
-                )
-                results["tests"][f"get_product_{symbol}"] = f"ERROR: {error_msg}"
-                results["overall_status"] = "PARTIAL"
-
-        # Test get_products
-        timestamp = datetime.now()
-        try:
-            products = wrapper.get_products(self.test_symbols)
-            self.formatter.print_request_info(
-                provider_name, f"get_products({self.test_symbols})", timestamp, "✅ SUCCESS"
-            )
-            self.formatter.print_product_table(products, f"{provider_name} Products")
-            results["tests"]["get_products"] = "SUCCESS"
-
-        except Exception as e:
-            error_msg = str(e)
-            self.formatter.print_request_info(
-                provider_name, f"get_products({self.test_symbols})", timestamp, "❌ ERROR", error_msg
-            )
-            results["tests"]["get_products"] = f"ERROR: {error_msg}"
-            results["overall_status"] = "PARTIAL"
-
-        # Test get_historical_prices
-        timestamp = datetime.now()
-        try:
-            prices = wrapper.get_historical_prices("BTC")
-            self.formatter.print_request_info(
-                provider_name, "get_historical_prices(BTC)", timestamp, "✅ SUCCESS"
-            )
-            self.formatter.print_prices_table(prices, f"{provider_name} BTC Historical Prices")
-            results["tests"]["get_historical_prices"] = "SUCCESS"
-
-        except Exception as e:
-            error_msg = str(e)
-            self.formatter.print_request_info(
-                provider_name, "get_historical_prices(BTC)", timestamp, "❌ ERROR", error_msg
-            )
-            results["tests"]["get_historical_prices"] = f"ERROR: {error_msg}"
-            results["overall_status"] = "PARTIAL"
-
-        return results
-
-def check_environment_variables() -> Dict[str, bool]:
-    """Verifica la presenza delle variabili d'ambiente necessarie."""
-    env_vars = {
-        "COINBASE_API_KEY": bool(os.getenv("COINBASE_API_KEY")),
-        "COINBASE_API_SECRET": bool(os.getenv("COINBASE_API_SECRET")),
-        "CRYPTOCOMPARE_API_KEY": bool(os.getenv("CRYPTOCOMPARE_API_KEY")),
-        "BINANCE_API_KEY": bool(os.getenv("BINANCE_API_KEY")),
-        "BINANCE_API_SECRET": bool(os.getenv("BINANCE_API_SECRET")),
-    }
-    return env_vars
-
-def initialize_providers() -> Dict[str, MarketWrapper]:
-    """Inizializza tutti i provider disponibili."""
-    providers: Dict[str, MarketWrapper] = {}
-    env_vars = check_environment_variables()
-
-    # CryptoCompareWrapper
-    if env_vars["CRYPTOCOMPARE_API_KEY"]:
-        try:
-            providers["CryptoCompare"] = CryptoCompareWrapper()
-            print("✅ CryptoCompareWrapper inizializzato con successo")
-        except Exception as e:
-            print(f"❌ Errore nell'inizializzazione di CryptoCompareWrapper: {e}")
-    else:
-        print("⚠️ CryptoCompareWrapper saltato: CRYPTOCOMPARE_API_KEY non trovata")
-
-    # CoinBaseWrapper
-    if env_vars["COINBASE_API_KEY"] and env_vars["COINBASE_API_SECRET"]:
-        try:
-            providers["CoinBase"] = CoinBaseWrapper()
-            print("✅ CoinBaseWrapper inizializzato con successo")
-        except Exception as e:
-            print(f"❌ Errore nell'inizializzazione di CoinBaseWrapper: {e}")
-    else:
-        print("⚠️ CoinBaseWrapper saltato: credenziali Coinbase non complete")
-
-    # BinanceWrapper
-    try:
-        providers["Binance"] = BinanceWrapper()
-        print("✅ BinanceWrapper inizializzato con successo")
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ Errore nell'inizializzazione di BinanceWrapper: {e}")
-
-    # YFinanceWrapper (sempre disponibile - dati azionari e crypto gratuiti)
-    try:
-        providers["YFinance"] = YFinanceWrapper()
-        print("✅ YFinanceWrapper inizializzato con successo")
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ Errore nell'inizializzazione di YFinanceWrapper: {e}")
-    return providers
-
-def print_summary(results: List[Dict[str, Any]]):
-    """Stampa un riassunto finale dei risultati."""
-    formatter = DemoFormatter()
-    formatter.print_header("📊 RIASSUNTO FINALE", "=", 80)
-
-    total_providers = len(results)
-    successful_providers = sum(1 for r in results if r["overall_status"] == "SUCCESS")
-    partial_providers = sum(1 for r in results if r["overall_status"] == "PARTIAL")
-
-    print(f"🔢 Provider testati: {total_providers}")
-    print(f"✅ Provider completamente funzionanti: {successful_providers}")
-    print(f"⚠️ Provider parzialmente funzionanti: {partial_providers}")
-    print(f"❌ Provider non funzionanti: {total_providers - successful_providers - partial_providers}")
-
-    print("\n📋 Dettaglio per provider:")
-    for result in results:
-        provider_name = result["provider_name"]
-        status = result["overall_status"]
-        status_icon = "✅" if status == "SUCCESS" else "⚠️" if status == "PARTIAL" else "❌"
-
-        print(f"\n{status_icon} {provider_name}:")
-        for test_name, test_result in result["tests"].items():
-            test_icon = "✅" if test_result == "SUCCESS" else "❌"
-            print(f"   {test_icon} {test_name}: {test_result}")
-
-def main():
-    """Funzione principale del demo."""
-    formatter = DemoFormatter()
-
-    # Intestazione principale
-    formatter.print_header("🚀 DEMO COMPLETO MARKET DATA PROVIDERS", "=", 80)
-
-    print(f"🕒 Avvio demo: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
-    print("📝 Questo demo testa tutti i wrapper BaseWrapper disponibili")
-    print("🔍 Ogni test include timestamp, stato della richiesta e dati formattati")
-
-    # Verifica variabili d'ambiente
-    formatter.print_subheader("🔐 Verifica Configurazione")
-    env_vars = check_environment_variables()
-
-    print("Variabili d'ambiente:")
-    for var_name, is_present in env_vars.items():
-        status = "✅ Presente" if is_present else "❌ Mancante"
-        print(f"  {var_name}: {status}")
-
-    # Inizializza provider
-    formatter.print_subheader("🏗️ Inizializzazione Provider")
-    providers = initialize_providers()
-
-    if not providers:
-        print("❌ Nessun provider disponibile. Verifica la configurazione.")
-        return
-
-    print(f"\n🎯 Provider disponibili per il test: {list(providers.keys())}")
-
-    # Testa ogni provider
-    formatter.print_header("🧪 ESECUZIONE TEST PROVIDER", "=", 80)
-
-    tester = ProviderTester()
-    all_results: List[Dict[str, Any]] = []
-
-    for provider_name, wrapper in providers.items():
-        try:
-            result = tester.test_provider(wrapper, provider_name)
-            all_results.append(result)
-        except Exception as e:
-            print(f"❌ Errore critico nel test di {provider_name}: {e}")
-            traceback.print_exc()
-            all_results.append({
-                "provider_name": provider_name,
-                "tests": {},
-                "overall_status": "CRITICAL_ERROR",
-                "error": str(e)
-            })
-
-    # Stampa riassunto finale
-    print_summary(all_results)
-
-    # Informazioni aggiuntive
-    formatter.print_header("ℹ️ INFORMAZIONI AGGIUNTIVE", "=", 80)
-    print("📚 Documentazione:")
-    print("   - BaseWrapper: src/app/markets/base.py")
-    print("   - Test completi: tests/agents/test_market.py")
-    print("   - Configurazione: .env")
-
-    print("\n🔧 Per abilitare tutti i provider:")
-    print("   1. Configura le credenziali nel file .env")
-    print("   2. Segui la documentazione di ogni provider")
-    print("   3. Riavvia il demo")
-
-    print(f"\n🏁 Demo completato: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()

demos/news_api.py

@@ -1,18 +0,0 @@
-#### FOR ALL FILES OUTSIDE src/ FOLDER ####
-import sys
-import os
-sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '../src')))
-###########################################
-
-from dotenv import load_dotenv
-from app.api.news import NewsApiWrapper
-
-def main():
-    api = NewsApiWrapper()
-    articles = api.get_latest_news(query="bitcoin", limit=5)
-    assert len(articles) > 0
-    print("ok")
-
-if __name__ == "__main__":
-    load_dotenv()
-    main()

demos/ollama_demo.py

@@ -1,20 +1,4 @@
-#!/usr/bin/env python3
-"""
-Demo di Ollama (Python) – mostra:
-    1. Elenco dei modelli disponibili
-    2. Generazione di testo semplice
-    3. Chat con streaming
-    4. Calcolo di embeddings
-    5. Esempio (opzionale) di function calling / tools
-
-Uso:
-    python ollama_demo.py
-
-Requisiti:
-    pip install ollama
-    Avviare il server Ollama (es. 'ollama serve' o l'app desktop) e avere i modelli già pullati.
-"""
-
+from typing import Any
 import ollama
 
 # Configurazione modelli
@@ -33,8 +17,8 @@ def list_models():
             print("  (Nessun modello trovato)")
             return
         for m in models:
-            name = getattr(m, 'model', None) or (m.get('model') if isinstance(m, dict) else 'sconosciuto')
-            details = getattr(m, 'details', None)
+            name = getattr(m, 'model', None) or (m.get('model') if isinstance(m, dict) else 'sconosciuto')  # type: ignore
+            details = getattr(m, 'details', None)  # type: ignore
             fmt = getattr(details, 'format', None) if details else 'unknown'
             print(f"  • {name} – {fmt}")
     except Exception as e:
@@ -46,7 +30,7 @@ def list_models():
 def generate_text(model: str, prompt: str, max_tokens: int = 200) -> str:
     """Genera testo dal modello indicato."""
     print(f"\n[2] Generazione testo con '{model}'")
-    response = ollama.chat(
+    response = ollama.chat(  # type: ignore
         model=model,
         messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
     )
@@ -57,10 +41,10 @@ def generate_text(model: str, prompt: str, max_tokens: int = 200) -> str:
 
 # 3. Chat con streaming --------------------------------------------------------
 
-def chat_streaming(model: str, messages: list) -> str:
+def chat_streaming(model: str, messages: list[dict[str, str]]) -> str:
     """Esegue una chat mostrando progressivamente la risposta."""
     print(f"\n[3] Chat (streaming) con '{model}'")
-    stream = ollama.chat(model=model, messages=messages, stream=True)
+    stream = ollama.chat(model=model, messages=messages, stream=True)  # type: ignore
     full = ""
     for chunk in stream:
         if 'message' in chunk and 'content' in chunk['message']:
@@ -91,7 +75,7 @@ def get_embedding(model: str, text: str):
 def try_tools(model: str):
     """Esempio di function calling; se non supportato mostra messaggio informativo."""
     print(f"\n[5] Function calling / tools con '{model}'")
-    tools = [
+    tools: list[dict[str, Any]] = [
         {
             "type": "function",
             "function": {
@@ -109,7 +93,7 @@ def try_tools(model: str):
         }
     ]
     try:
-        response = ollama.chat(
+        response = ollama.chat(  # type: ignore
             model=model,
             messages=[{"role": "user", "content": "Che tempo fa a Milano?"}],
             tools=tools

docs/App_Architecture_Diagrams.md

@@ -1,255 +1,160 @@
-# 📊 Architettura e Flussi dell'App upo-appAI
+# 📊 Architettura upo-appAI
 
-## 🏗️ Diagramma Architettura Generale
+## 🏗️ Architettura Generale
 
 ```
-┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│                        🌐 GRADIO UI                              │
-│  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐  │
-│  │   User Input    │  │    Provider     │  │     Style       │  │
-│  │   (Query)       │  │   (Model)       │  │  (Conservative/ │  │
-│  │                 │  │                 │  │   Aggressive)   │  │
-│  └─────────────────┘  └─────────────────┘  └─────────────────┘  │
-└─────────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
-                          │
-                          ▼
-┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│                    🔧 TOOL AGENT                                │
-│                  (Central Orchestrator)                        │
-│                                                                 │
-│  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐ │
-│  │ 1. Collect Data │  │ 2. Analyze      │  │ 3. Predict &    │ │
-│  │                 │  │   Sentiment     │  │   Recommend     │ │
-│  └─────────────────┘  └─────────────────┘  └─────────────────┘ │
-└─────────────────────────┬───────────────────────────────────────┘
-                          │
-                          ▼
-┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│                   📊 AGENT ECOSYSTEM                           │
-│                                                                 │
-│ ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐ ┌───────────┐│
-│ │   MARKET    │  │    NEWS     │  │   SOCIAL    │ │ PREDICTOR ││
-│ │   AGENT     │  │   AGENT     │  │   AGENT     │ │  AGENT    ││
-│ │             │  │             │  │             │ │           ││
-│ │ 📈 Coinbase │  │ 📰 News API │  │ 🐦 Social  │ │ 🤖 LLM    ││
-│ │ 📊 CryptoCmp│  │             │  │    Media    │ │  Analysis ││
-│ │ 🟡 Binance  │  │             │  │             │ │           ││
-│ └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘ └───────────┘│
-└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+INTERFACCE UTENTE
+├── 💬 Gradio Web (Chat + Dropdown modelli/strategie)
+└── 📱 Telegram Bot (Mini App)
+       │
+       ▼
+CHAT MANAGER
+├── Storico messaggi
+├── Gestione PipelineInputs
+└── Salva/Carica chat
+       │
+       ▼
+AGNO WORKFLOW PIPELINE (4 Steps)
+├── 1. Query Check → Verifica crypto
+├── 2. Condition → Valida procedere
+├── 3. Info Recovery → Team raccolta dati
+└── 4. Report Generation → Report finale
+       │
+       ▼
+AGNO AGENT ECOSYSTEM
+├── 👔 TEAM LEADER (coordina Market, News, Social)
+│   Tools: ReasoningTools, PlanMemoryTool, CryptoSymbolsTools
+├── 📈 MARKET AGENT → MarketAPIsTool
+├── 📰 NEWS AGENT → NewsAPIsTool
+├── 🐦 SOCIAL AGENT → SocialAPIsTool
+├── 🔍 QUERY CHECK AGENT → QueryOutputs (is_crypto: bool)
+└── 📋 REPORT GENERATOR AGENT → Strategia applicata
 ```
 
-## 🔄 Flusso di Esecuzione Dettagliato
+## 🔄 Flusso Esecuzione
 
-```
-👤 USER REQUEST
-    │
-    │ "Analizza Bitcoin con strategia aggressiva"
-    ▼
-┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│                🔧 TOOL AGENT                               │
-│                                                             │
-│  def interact(query, provider, style):                     │
-│      │                                                     │
-│      ├── 📊 market_data = market_agent.analyze(query)      │
-│      ├── 📰 news_sentiment = news_agent.analyze(query)     │
-│      ├── 🐦 social_sentiment = social_agent.analyze(query) │
-│      │                                                     │
-│      └── 🤖 prediction = predictor_agent.predict(...)      │
-└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
-    │
-    ▼
-📊 MARKET AGENT - Parallel Data Collection
-┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│                                                             │
-│  🔍 Auto-detect Available Providers:                       │
-│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐        │
-│  │  Coinbase   │  │ CryptoComp  │  │   Binance   │        │
-│  │    REST     │  │     API     │  │    Mock     │        │
-│  │             │  │             │  │             │        │
-│  │ ✅ Active   │  │ ✅ Active   │  │ ✅ Active   │        │
-│  │ $63,500 BTC │  │ $63,450 BTC │  │ $63,600 BTC │        │
-│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘        │
-│                                                             │
-│  📈 Aggregated Result:                                     │
-│  {                                                          │
-│    "aggregated_data": {                                     │
-│      "BTC_USD": {                                          │
-│        "price": 63516.67,                                  │
-│        "confidence": 0.94,                                 │
-│        "sources_count": 3                                  │
-│      }                                                     │
-│    },                                                      │
-│    "individual_sources": {...},                           │
-│    "market_signals": {...}                                │
-│  }                                                         │
-└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
-    │
-    ▼
-📰 NEWS AGENT + 🐦 SOCIAL AGENT
-┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│                                                             │
-│  📰 News Sentiment: "Positive momentum, institutional      │
-│      adoption increasing..."                               │
-│                                                             │
-│  🐦 Social Sentiment: "Bullish sentiment on Reddit,       │
-│      Twitter mentions up 15%..."                          │
-└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
-    │
-    ▼
-🤖 PREDICTOR AGENT
-┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│                                                             │
-│  Input:                                                     │
-│  ├── 📊 Market Data (aggregated + confidence)              │
-│  ├── 📰🐦 Combined Sentiment                               │
-│  ├── 🎯 Style: "aggressive"                                │
-│  └── 🤖 Provider: "openai/anthropic/google..."             │
-│                                                             │
-│  🧠 LLM Processing:                                         │
-│  "Based on high confidence market data (0.94) showing     │
-│   $63,516 BTC with positive sentiment across news and     │
-│   social channels, aggressive strategy recommendation..."   │
-└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
-    │
-    ▼
-📋 FINAL OUTPUT
-┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│  📊 Market Data Summary                                     │
-│  📰🐦 Sentiment Analysis                                   │
-│  📈 Final Recommendation:                                   │
-│      "Strong BUY signal with 85% confidence..."           │
-└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
+**Input:** "Analizza Bitcoin con strategia aggressiva"
+
+1. CHAT MANAGER riceve e prepara PipelineInputs
+2. WORKFLOW PIPELINE esegue 4 step:
+   - Query Check: valida `is_crypto: true`
+   - Condition: se false, termina
+   - Info Recovery: Team raccoglie dati
+   - Report Generation: genera report
+3. OUTPUT: Report con analisi + raccomandazioni
+
+## 🏛️ Architettura API
+
+**Tools (Agno Toolkit):**
+- MarketAPIsTool: Binance, YFinance, CoinBase, CryptoCompare
+- NewsAPIsTool: NewsAPI, GoogleNews, DuckDuckGo, CryptoPanic
+- SocialAPIsTool: Reddit, X, 4chan
+- CryptoSymbolsTools: `resources/cryptos.csv`
+
+**WrapperHandler:** Failover automatico (3 tentativi/wrapper, 2s delay)
+
+## 📊 Data Aggregation
+
+**ProductInfo:**
+- Volume: media tra sources
+- Price: weighted average (price × volume)
+- Confidence: spread + numero sources
+
+**Historical Price:**
+- Align per timestamp
+- Media: high, low, open, close, volume
+
+## 🎯 Configuration
+
+**configs.yaml:**
+```yaml
+port: 8000
+models: [Ollama, OpenAI, Anthropic, Google]
+strategies: [Conservative, Aggressive]
+agents: {team_model, team_leader_model, ...}
+api: {retry_attempts: 3, retry_delay_seconds: 2}
 ```
 
-## 🏛️ Architettura dei Provider (Market Agent)
+**.env (API Keys):**
+- Market: CDP_API_KEY, CRYPTOCOMPARE_API_KEY, ...
+- News: NEWS_API_KEY, CRYPTOPANIC_API_KEY, ...
+- Social: REDDIT_CLIENT_ID, X_API_KEY, ...
+- LLM: OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY, ...
+- Bot: TELEGRAM_BOT_TOKEN
+
+## 🗂️ Struttura Progetto
 
 ```
-┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│                    📊 MARKET AGENT                             │
-│                                                                 │
-│  🔍 Provider Detection Logic:                                   │
-│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐│
-│  │ def _setup_providers():                                     ││
-│  │   ├── 🔑 Check CDP_API_KEY_NAME + CDP_API_PRIVATE_KEY      ││
-│  │   │   └── ✅ Setup Coinbase Advanced Trade                 ││
-│  │   ├── 🔑 Check CRYPTOCOMPARE_API_KEY                       ││
-│  │   │   └── ✅ Setup CryptoCompare                           ││
-│  │   └── 🔑 Check BINANCE_API_KEY (future)                    ││
-│  │       └── ✅ Setup Binance API                             ││
-│  └─────────────────────────────────────────────────────────────┘│
-│                                                                 │
-│  📡 Data Flow:                                                  │
-│  ┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐        │
-│  │  Provider 1 │───▶│             │◀───│  Provider 2 │        │
-│  │  Coinbase   │    │  AGGREGATOR │    │ CryptoComp  │        │
-│  │             │    │             │    │             │        │
-│  │ Real-time   │    │ ┌─────────┐ │    │ Real-time   │        │
-│  │ Market Data │    │ │Confidence│ │    │ Market Data │        │
-│  └─────────────┘    │ │Scoring  │ │    └─────────────┘        │
-│                     │ │         │ │                           │
-│  ┌─────────────┐    │ │ Spread  │ │    ┌─────────────┐        │
-│  │  Provider 3 │───▶│ │Analysis │ │◀───│  Provider N │        │
-│  │  Binance    │    │ │         │ │    │   Future    │        │
-│  │             │    │ └─────────┘ │    │             │        │
-│  │ Mock Data   │    │             │    │             │        │
-│  └─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘        │
-└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+src/app/
+├── __main__.py
+├── configs.py
+├── agents/
+│   ├── core.py
+│   ├── pipeline.py
+│   ├── plan_memory_tool.py
+│   └── prompts/
+├── api/
+│   ├── wrapper_handler.py
+│   ├── core/ (markets, news, social)
+│   ├── markets/ (Binance, CoinBase, CryptoCompare, YFinance)
+│   ├── news/ (NewsAPI, GoogleNews, DuckDuckGo, CryptoPanic)
+│   ├── social/ (Reddit, X, 4chan)
+│   └── tools/ (Agno Toolkits)
+└── interface/ (chat.py, telegram_app.py)
+
+tests/
+demos/
+resources/cryptos.csv
+docs/
+configs.yaml
+.env
 ```
 
-## 🔧 Signers Architecture
+## 🔑 Componenti Chiave
 
-```
-┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│                     🔐 SIGNERS ECOSYSTEM                       │
-│                                                                 │
-│  📁 src/app/signers/market_signers/                            │
-│  │                                                             │
-│  ├── 🏦 coinbase_rest_signer.py                                │
-│  │   ├── 🔑 Uses: CDP_API_KEY_NAME + CDP_API_PRIVATE_KEY      │
-│  │   ├── 📡 RESTClient from coinbase.rest                     │
-│  │   ├── 📊 get_asset_info() → Real Coinbase data            │
-│  │   └── 📈 get_multiple_assets() → Bulk data                 │
-│  │                                                             │
-│  ├── 📊 cryptocompare_signer.py                               │
-│  │   ├── 🔑 Uses: CRYPTOCOMPARE_API_KEY                       │
-│  │   ├── 📡 Direct HTTP requests                              │
-│  │   ├── 💰 get_crypto_prices() → Multi-currency             │
-│  │   └── 🏆 get_top_cryptocurrencies() → Market cap         │
-│  │                                                             │
-│  └── 🟡 binance_signer.py                                     │
-│      ├── 🔑 Uses: BINANCE_API_KEY (future)                    │
-│      ├── 📡 Mock implementation                               │
-│      ├── 🎭 Simulated market data                            │
-│      └── 📈 Compatible interface                              │
-└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+1. **Agno Framework**: Agent, Team, Workflow, Toolkit, RunEvent
+2. **WrapperHandler**: Failover, Retry logic, Type safety
+3. **Data Aggregation**: Multiple sources, Confidence score
+4. **Multi-Interface**: Gradio + Telegram
+5. **Configuration**: configs.yaml + .env
+
+## 🚀 Deployment
+
+**Docker:**
+```bash
+docker-compose up --build -d
 ```
 
-## 🚀 Future Enhancement: Async Flow
-
-```
-                    📱 USER REQUEST
-                          │
-                          ▼
-                 🔧 TOOL AGENT (async)
-                          │
-         ┌────────────────┼────────────────┐
-         │                │                │
-         ▼                ▼                ▼
-    📊 Market         📰 News          🐦 Social
-    Agent (async)     Agent (async)    Agent (async)
-         │                │                │
-    ┌────┼────┐           │                │
-    ▼    ▼    ▼           │                │
- Coinbase │ Binance       │                │
-    CC    │               │                │
-         ▼▼▼              ▼                ▼
-    🔄 Parallel      📰 Sentiment     🐦 Sentiment
-    Aggregation      Analysis         Analysis
-         │                │                │
-         └────────────────┼────────────────┘
-                          ▼
-                  🤖 PREDICTOR AGENT
-                     (LLM Analysis)
-                          │
-                          ▼
-                    📋 FINAL RESULT
-                  (JSON + Confidence)
+**Local (UV):**
+```bash
+uv venv
+uv pip install -e .
+uv run src/app
 ```
 
-## 📊 Data Flow Example
+## 🎯 Workflow Asincrono
 
-```
-Input: "Analyze Bitcoin aggressive strategy"
-│
-├── 📊 Market Agent Output:
-│   {
-│     "aggregated_data": {
-│       "BTC_USD": {"price": 63516.67, "confidence": 0.94}
-│     },
-│     "individual_sources": {
-│       "coinbase": {"price": 63500, "volume": "1.2M"},
-│       "cryptocompare": {"price": 63450, "volume": "N/A"},
-│       "binance": {"price": 63600, "volume": "2.1M"}
-│     },
-│     "market_signals": {
-│       "spread_analysis": "Low spread (0.24%) - healthy liquidity",
-│       "price_divergence": "Max deviation: 0.24% - Normal range"
-│     }
-│   }
-│
-├── 📰 News Sentiment: "Positive institutional adoption news..."
-├── 🐦 Social Sentiment: "Bullish Reddit sentiment, +15% mentions"
-│
-└── 🤖 Predictor Output:
-    "📈 Strong BUY recommendation based on:
-     - High confidence market data (94%)
-     - Positive news sentiment
-     - Bullish social indicators
-     - Low spread indicates healthy liquidity
-     
-     Aggressive Strategy: Consider 15-20% portfolio allocation"
+```python
+workflow = Workflow(steps=[
+    query_check, condition,
+    info_recovery, report_generation
+])
+
+iterator = await workflow.arun(query, stream=True)
+
+async for event in iterator:
+    if event.event == PipelineEvent.TOOL_USED:
+        log(f"Tool: {event.tool.tool_name}")
 ```
 
----
-*Diagrammi creati: 2025-09-23*
-*Sistema: upo-appAI Market Analysis Platform*
+**Vantaggi:** Asincrono, Streaming, Condizionale, Retry
+
+## 📈 Future Enhancements
+
+- Parallel Tool Execution
+- Caching (Redis)
+- Database (PostgreSQL)
+- Real-time WebSocket
+- ML Models
+- User Profiles
+- Backtesting

docs/Async_Implementation_Detail.md

@@ -1,203 +0,0 @@
-# 🚀 Diagramma Dettaglio: Implementazione Asincrona
-
-## ⚡ Async Market Data Collection (Fase 3)
-
-```
-┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│                   🔧 TOOL AGENT                                │
-│                                                                 │
-│  async def interact(query, provider, style):                   │
-│      │                                                         │
-│      ├── 📊 market_data = await market_agent.analyze_async()   │
-│      ├── 📰 news_data = await news_agent.analyze_async()       │
-│      ├── 🐦 social_data = await social_agent.analyze_async()   │
-│      │                                                         │
-│      └── 🤖 prediction = await predictor.predict_async(...)    │
-└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-                               │
-                               ▼
-┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│              📊 MARKET AGENT - ASYNC IMPLEMENTATION             │
-│                                                                 │
-│  async def analyze_async(self, query):                         │
-│      symbols = extract_symbols(query)  # ["BTC", "ETH"]        │
-│      │                                                         │
-│      └── 🔄 tasks = [                                          │
-│          │    self._query_coinbase_async(symbols),             │
-│          │    self._query_cryptocompare_async(symbols),        │
-│          │    self._query_binance_async(symbols)               │
-│          │ ]                                                   │
-│          │                                                     │
-│          └── 📊 results = await asyncio.gather(*tasks)         │
-│                      │                                         │
-│                      ▼                                         │
-│              🧮 aggregate_results(results)                      │
-└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-                               │
-                               ▼
-┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│                  ⏱️ TIMING DIAGRAM                              │
-│                                                                 │
-│  Time: 0ms    500ms   1000ms  1500ms  2000ms                   │
-│         │       │       │       │       │                     │
-│  📡 Start all requests                                          │
-│         ├─────────────────────────────────────────┐           │
-│         │ 🏦 Coinbase Request                     │           │
-│         │                            ✅ Response │ (1.2s)     │
-│         ├─────────────────────────────┐           │           │
-│         │ 📊 CryptoCompare Request    │           │           │
-│         │                   ✅ Response (0.8s)   │           │
-│         ├─────────────┐               │           │           │
-│         │ 🟡 Binance  │               │           │           │
-│         │   ✅ Response (0.3s - mock) │           │           │
-│         │             │               │           │           │
-│         └─────────────┼───────────────┼───────────┘           │
-│                       │               │                       │
-│                   Wait for all...     │                       │
-│                                      │                       │
-│                               🧮 Aggregate (1.2s total)      │
-│                                                               │
-│  📈 Performance Gain:                                         │
-│     Sequential: 1.2s + 0.8s + 0.3s = 2.3s                   │
-│     Parallel:   max(1.2s, 0.8s, 0.3s) = 1.2s               │
-│     Improvement: ~48% faster! 🚀                             │
-└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## 🧮 Aggregation Algorithm Detail
-
-```
-┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│                  🔬 DATA AGGREGATION LOGIC                     │
-│                                                                 │
-│  def aggregate_market_data(results):                           │
-│      │                                                         │
-│      ├── 📊 Input Data:                                        │
-│      │   ┌─────────────────────────────────────────────────┐   │
-│      │   │ coinbase:    {"BTC": 63500, "ETH": 4150}       │   │
-│      │   │ cryptocomp:  {"BTC": 63450, "ETH": 4160}       │   │
-│      │   │ binance:     {"BTC": 63600, "ETH": 4140}       │   │
-│      │   └─────────────────────────────────────────────────┘   │
-│      │                                                         │
-│      ├── 🧮 Price Calculation:                                 │
-│      │   ┌─────────────────────────────────────────────────┐   │
-│      │   │ BTC_prices = [63500, 63450, 63600]             │   │
-│      │   │ BTC_avg = 63516.67                              │   │
-│      │   │ BTC_std = 75.83                                 │   │
-│      │   │ BTC_spread = (max-min)/avg = 0.24%              │   │
-│      │   └─────────────────────────────────────────────────┘   │
-│      │                                                         │
-│      ├── 🎯 Confidence Scoring:                                │
-│      │   ┌─────────────────────────────────────────────────┐   │
-│      │   │ confidence = 1 - (std_dev / mean)               │   │
-│      │   │ if spread < 0.5%: confidence += 0.1             │   │
-│      │   │ if sources >= 3: confidence += 0.05             │   │
-│      │   │ BTC_confidence = 0.94 (excellent!)              │   │
-│      │   └─────────────────────────────────────────────────┘   │
-│      │                                                         │
-│      └── 📈 Market Signals:                                    │
-│          ┌─────────────────────────────────────────────────┐   │
-│          │ spread_analysis:                                │   │
-│          │   "Low spread (0.24%) indicates healthy liq."  │   │
-│          │ volume_trend:                                   │   │
-│          │   "Combined volume: 4.1M USD"                   │   │
-│          │ price_divergence:                               │   │
-│          │   "Max deviation: 0.24% - Normal range"        │   │
-│          └─────────────────────────────────────────────────┘   │
-└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## 🔄 Error Handling & Resilience
-
-```
-┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│                    🛡️ RESILIENCE STRATEGY                      │
-│                                                                 │
-│  Scenario 1: One Provider Fails                               │
-│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐   │
-│  │ 🏦 Coinbase: ✅ Success (BTC: $63500)                  │   │
-│  │ 📊 CryptoComp: ❌ Timeout/Error                        │   │
-│  │ 🟡 Binance: ✅ Success (BTC: $63600)                   │   │
-│  │                                                         │   │
-│  │ Result: Continue with 2 sources                        │   │
-│  │ Confidence: 0.89 (slightly reduced)                    │   │
-│  │ Note: "CryptoCompare unavailable"                      │   │
-│  └─────────────────────────────────────────────────────────┘   │
-│                                                                 │
-│  Scenario 2: Multiple Providers Fail                          │
-│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐   │
-│  │ 🏦 Coinbase: ❌ API Limit                              │   │
-│  │ 📊 CryptoComp: ✅ Success (BTC: $63450)                │   │
-│  │ 🟡 Binance: ❌ Network Error                           │   │
-│  │                                                         │   │
-│  │ Result: Single source data                             │   │
-│  │ Confidence: 0.60 (low - warn user)                     │   │
-│  │ Note: "Limited data - consider waiting"                │   │
-│  └─────────────────────────────────────────────────────────┘   │
-│                                                                 │
-│  Scenario 3: All Providers Fail                               │
-│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐   │
-│  │ 🏦 Coinbase: ❌ Maintenance                            │   │
-│  │ 📊 CryptoComp: ❌ API Down                             │   │
-│  │ 🟡 Binance: ❌ Rate Limit                              │   │
-│  │                                                         │   │
-│  │ Result: Graceful degradation                           │   │
-│  │ Message: "Market data temporarily unavailable"         │   │
-│  │ Fallback: Cached data (if available)                   │   │
-│  └─────────────────────────────────────────────────────────┘   │
-└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-```
-
-## 📊 JSON Output Schema
-
-```json
-{
-  "aggregated_data": {
-    "BTC_USD": {
-      "price": 63516.67,
-      "confidence": 0.94,
-      "sources_count": 3,
-      "last_updated": "2025-09-23T17:30:00Z"
-    },
-    "ETH_USD": {
-      "price": 4150.33,
-      "confidence": 0.91,
-      "sources_count": 3,
-      "last_updated": "2025-09-23T17:30:00Z"
-    }
-  },
-  "individual_sources": {
-    "coinbase": {
-      "BTC": {"price": 63500, "volume": "1.2M", "status": "online"},
-      "ETH": {"price": 4150, "volume": "25.6M", "status": "online"}
-    },
-    "cryptocompare": {
-      "BTC": {"price": 63450, "volume": "N/A", "status": "active"},
-      "ETH": {"price": 4160, "volume": "N/A", "status": "active"}
-    },
-    "binance": {
-      "BTC": {"price": 63600, "volume": "2.1M", "status": "mock"},
-      "ETH": {"price": 4140, "volume": "18.3M", "status": "mock"}
-    }
-  },
-  "market_signals": {
-    "spread_analysis": "Low spread (0.24%) indicates healthy liquidity",
-    "volume_trend": "Combined BTC volume: 3.3M USD (+12% from avg)",
-    "price_divergence": "Max deviation: 0.24% - Normal range",
-    "data_quality": "High - 3 sources, low variance",
-    "recommendation": "Data suitable for trading decisions"
-  },
-  "metadata": {
-    "query_time_ms": 1247,
-    "sources_queried": ["coinbase", "cryptocompare", "binance"],
-    "sources_successful": ["coinbase", "cryptocompare", "binance"],
-    "sources_failed": [],
-    "aggregation_method": "weighted_average",
-    "confidence_threshold": 0.75
-  }
-}
-```
-
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-*Diagramma dettaglio asincrono: 2025-09-23*
-*Focus: Performance, Resilienza, Qualità Dati*

docs/Market_Data_Implementation_Plan.md

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-# 🚀 Piano di Implementazione - Market Data Enhancement
-
-## 📋 Roadmap Implementazioni
-
-### **Fase 1: Binance Mock Provider** 
-**Obiettivo**: Aggiungere terzo provider per test aggregazione
-- ✅ Creare `binance_signer.py` con mock data
-- ✅ Integrare nel MarketAgent
-- ✅ Testare detection automatica provider
-- **Deliverable**: 3 provider funzionanti (Coinbase, CryptoCompare, Binance)
-
-### **Fase 2: Interrogazione Condizionale**
-**Obiettivo**: Auto-detection credenziali e interrogazione intelligente
-- ✅ Migliorare detection chiavi API nel MarketAgent
-- ✅ Skip provider se credenziali mancanti (no errori)
-- ✅ Logging informativo per provider disponibili/non disponibili
-- ✅ Gestione graceful degradation
-- **Deliverable**: Sistema resiliente che funziona con qualsiasi combinazione di provider
-
-### **Fase 3: Interrogazione Asincrona + Aggregazione JSON**
-**Obiettivo**: Performance boost e formato dati professionale
-
-#### **3A. Implementazione Asincrona**
-- ✅ Refactor MarketAgent per supporto `async/await`
-- ✅ Chiamate parallele a tutti i provider disponibili
-- ✅ Timeout management per provider lenti
-- ✅ Error handling per provider che falliscono
-
-#### **3B. Aggregazione Dati Intelligente**
-- ✅ Calcolo `confidence` basato su concordanza prezzi
-- ✅ Analisi `spread` tra provider
-- ✅ Detection `price_divergence` per anomalie
-- ✅ Volume trend analysis
-- ✅ Formato JSON strutturato:
-
-```json
-{
-  "aggregated_data": {
-    "BTC_USD": {
-      "price": 43250.12,
-      "confidence": 0.95,
-      "sources_count": 4
-    }
-  },
-  "individual_sources": {
-    "coinbase": {"price": 43245.67, "volume": "1.2M"},
-    "binance": {"price": 43255.89, "volume": "2.1M"},
-    "cryptocompare": {"price": 43248.34, "volume": "0.8M"}
-  },
-  "market_signals": {
-    "spread_analysis": "Low spread (0.02%) indicates healthy liquidity",
-    "volume_trend": "Volume up 15% from 24h average", 
-    "price_divergence": "Max deviation: 0.05% - Normal range"
-  }
-}
-```
-
-**Deliverable**: Sistema asincrono con analisi avanzata dei dati di mercato
-
-## 🎯 Benefici Attesi
-
-### **Performance**
-- ⚡ Tempo risposta: da ~4s sequenziali a ~1s paralleli
-- 🔄 Resilienza: sistema funziona anche se 1-2 provider falliscono
-- 📊 Qualità dati: validazione incrociata tra provider
-
-### **Professionalità**
-- 📈 Confidence scoring per decisioni informate
-- 🔍 Market signals per trading insights
-- 📋 Formato standardizzato per integrazioni future
-
-### **Scalabilità**
-- ➕ Facile aggiunta nuovi provider
-- 🔧 Configurazione flessibile via environment
-- 📝 Logging completo per debugging
-
-## 🧪 Test Strategy
-
-1. **Unit Tests**: Ogni provider singolarmente
-2. **Integration Tests**: Aggregazione multi-provider
-3. **Performance Tests**: Confronto sync vs async
-4. **Resilience Tests**: Fallimento provider singoli
-5. **E2E Tests**: Full workflow con UI Gradio
-
-## 📅 Timeline Stimata
-
-- **Fase 1**: ~1h (setup Binance mock)
-- **Fase 2**: ~1h (detection condizionale)  
-- **Fase 3**: ~2-3h (async + aggregazione)
-- **Testing**: ~1h (validation completa)
-
-**Total**: ~5-6h di lavoro strutturato
-
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-*Documento creato: 2025-09-23*
-*Versione: 1.0*

docs/Piano di Sviluppo.md

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-# Guida alla Realizzazione del Progetto
-
-Questa guida è una lista di controllo per l'implementazione del tuo progetto. È divisa in fasi logiche, ognuna con i compiti specifici da svolgere.
-
-## Fase 1: Preparazione e Architettura di Base
-
-### Impostazione dell'ambiente
-
-* Scegliere il linguaggio di programmazione (es. **Python**).
-* Utilizzare la libreria `agno` per la creazione di agenti e **LangChain/LlamaIndex** per la gestione dell'LLM e dell'orchestrazione.
-
-### Definizione dell'Architettura degli agenti
-
-* Definire la classe base per gli agenti, con metodi comuni come `execute()` e `reason()`.
-* Delineare i ruoli e le interfacce di tutti gli agenti (`RicercatoreDati`, `AnalistaSentiment`, `MotorePredittivo`, `Orchestratore`), stabilendo come comunicheranno tra loro.
-
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-
-## Fase 2: Implementazione degli Agenti Core
-
-### Agente `RicercatoreDati`
-
-* Implementare la logica per connettersi a un'API di exchange (es. **Binance, Coindesk, CoinMarketCap**).
-* Testare la capacità di recuperare dati in tempo reale per diverse criptovalute (prezzo, volume, capitalizzazione) e **assicurarsi che la gestione degli errori sia robusta**.
-
-### Agente `AnalistaSentiment`
-
-* **Agente `Social`:**
-  * Scegliere un metodo per lo scraping di forum e social media (es. **Reddit API, librerie per Twitter/X, BeautifulSoup per web scraping**).
-  * Implementare un modulo di analisi del testo per classificare il sentiment (positivo, negativo, neutro) utilizzando **modelli pre-addestrati (es. VADER) o fine-tuning di modelli più avanzati**.
-* **Agente `News`:**
-  * Ottenere una chiave API per un servizio di notizie (es. **NewsAPI**).
-  * Implementare la logica per cercare articoli pertinenti a una criptovaluta specifica o al mercato in generale, e **filtrare le notizie in base a parole chiave rilevanti**.
-
-### Agente `MotorePredittivo`
-
-* Definire la logica per integrare i dati numerici del `RicercatoreDati` con il sentiment dell'`AnalistaSentiment`.
-* Creare un **prompt avanzato** per l'LLM che lo guidi a generare previsioni e strategie. Dovrai usare tecniche come la **chain-of-thought** per rendere il ragionamento trasparente. Assicurarsi che il prompt includa vincoli specifici per lo stile di investimento (aggressivo/conservativo).
-
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-
-## Fase 3: Costruzione dell'Orchestratore e Test di Integrazione
-
-### Implementazione dell'Agente Orchestratore
-
-* **Gestione dell'Input Utente:** Creare un metodo che riceve la richiesta dell'utente (es. `analizza_cripto('Bitcoin', 'aggressivo')`). Analizzare il tipo di richiesta e le preferenze utente.
-* **Recupero della Memoria Utente:** Integrare la logica per recuperare la cronologia delle richieste passate dal database e preparare i dati come contesto aggiuntivo per l'LLM.
-* **Orchestrazione e Flusso di Lavoro:** Chiamare gli agenti (`RicercatoreDati`, `AnalistaSentiment`) e passare i risultati combinati all'**Agente `MotorePredittivo`** per generare previsioni e strategie.
-* **Valutazione e Selezione Strategica:** Ricevere le previsioni dal `MotorePredittivo` e applicare le regole di valutazione basate sulle preferenze dell'utente per selezionare le strategie più appropriate.
-* **Presentazione e Persistenza:** Costruire il report finale e salvare la sessione completa nel database.
-
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-
-## Fase 4: Gestione della Persistenza e dell'Interfaccia Utente
-
-* **Database per la persistenza:** Scegli un database (es. **Firestore, MongoDB, PostgreSQL**) per salvare la cronologia delle richieste degli utenti. Implementa la logica per salvare e recuperare le sessioni di consulenza passate, associandole a un ID utente, e **struttura i dati per una ricerca efficiente**.
-
-* **Interfaccia utente (UI):** Costruisci un'interfaccia utente semplice e intuitiva che permetta di inserire i parametri di richiesta. Aggiungi una sezione per visualizzare i risultati, inclusi i grafici e le note che spiegano il ragionamento dell'agente.
-
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-
-## Fase 5: Test del Sistema
-
-* **Test unitari:** Esegui test su ogni agente singolarmente per assicurarti che funzioni correttamente (es. l'agente `RicercatoreDati` recupera i dati, l'agente `AnalistaSentiment` classifica correttamente un testo). **Crea dei mock per le API esterne per testare la logica interna senza dipendenze esterne**.
-* **Test di integrazione:** Esegui scenari di test completi per l'intero sistema. Verifica che l'orchestrazione tra gli agenti avvenga senza intoppi e che i dati vengano passati correttamente tra di essi.
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-
-## Fase 6: Valutazione dei Risultati
-
-* **Valutazione della qualità:** Verifica la qualità delle raccomandazioni generate. L'output è logico e ben argomentato?
-* **Trasparenza del ragionamento:** Controlla che le note (`Ragionamenti`) siano chiare e forniscano un'effettiva trasparenza del processo decisionale dell'agente.
-* **Confronto e validazione:** Confronta le raccomandazioni con dati storici e scenari ipotetici per valutarne la plausibilità.