### **1. Proposta: Agente di Pianificazione Corsi Intelligente** #### **Descrizione Dettagliata** L'agente si concentra sulla generazione dinamica di programmi didattici completi e personalizzati. A differenza dei sistemi statici, questo progetto utilizza un'architettura multi-agente per ragionare sul contenuto, adattarsi a diversi livelli di competenza e produrre materiali didattici pronti all'uso. Il focus è sulla capacità del sistema di pianificare, generare e validare informazioni complesse, trasformando input semplici in una serie di documenti coerenti. **Features Principali** * **Pianificazione Adattiva** : Il sistema bilancia automaticamente gli argomenti teorici e pratici in base alle ore disponibili e al livello degli studenti. * **Generazione di Contenuti Multipli** : Produce non solo il programma, ma anche dispense, presentazioni e note per il relatore, dimostrando la capacità di creare diversi tipi di output da un'unica fonte di dati. * **Gestione di Dati Eterogenei** : Accetta input strutturati (ore, lezioni) e non strutturati (descrizioni, file di riferimento), dimostrando flessibilità. * **Output Coerente** : Organizza tutti i materiali generati in una cartella compressa per una consegna facile e organizzata. #### **Input Utente** * **Argomento del corso** : Tema principale (es. "Introduzione a Python"). * **Ore totali** : Durata complessiva del corso. * **Numero di lezioni** : Suddivisione del tempo. * **Livello studenti** : Basso, medio o alto. * **Opzioni Aggiuntive** : Toggle per esercizi e parte pratica, upload di file di riferimento. #### **Agenti Lato Server** * **Agente `PianificatoreCorso`** : L'orchestratore che riceve l'input, ragiona sulla struttura del corso e delega i compiti agli altri agenti. * **Agente `GeneratoreDispense`** : Crea documenti testuali formattati per ogni lezione. * **Agente `GeneratorePresentazioni`** : Genera file PowerPoint (.pptx) usando il contenuto fornito dall'LLM e la libreria `python-pptx`. * **Agente `GeneratoreEsercizi`** : Produce esercizi pratici descritti testualmente, adattati al livello degli studenti. --- ### **2. Proposta: Agente di Analisi e Consulenza Crypto** #### **Descrizione Dettagliata** Il progetto crea un consulente virtuale che utilizza gli **LLM** per analizzare il mercato delle criptovalute. A differenza dei semplici tracker di prezzo, questo agente combina dati di mercato in tempo reale con l'analisi del sentiment online per fornire raccomandazioni strategiche e il ragionamento che le supporta. L'intelligenza del sistema risiede nella sua capacità di elaborare grandi quantità di dati non strutturati (news, social media) e di presentarli in una forma comprensibile e contestualizzata per l'utente. **Features Principali** * **Analisi in Tempo Reale** : Si connette a un'API per monitorare prezzi e volumi di scambio. * **Sentiment Analysis** : Scansiona fonti online per rilevare il sentiment del mercato e i trend. * **Consigli Strategici** : Non si limita a mostrare i dati, ma propone una strategia (es. "compra", "vendi", "hold") e ne spiega le motivazioni. * **Ragionamento Trasparente** : Fornisce un resoconto dettagliato del processo decisionale, elencando i fattori che hanno portato a una specifica raccomandazione. #### **Input Utente** * **Nome della criptovaluta** : La moneta da analizzare (es. "Bitcoin", "Ethereum"). * **Intervallo di tempo** : Ore, giorni o settimane. * **Stile di trading** : Aggressivo, conservativo. #### **Agenti Lato Server** * **Agente `RicercatoreMercato`** : Recupera dati di trading da API pubbliche. * **Agente `AnalistaSentiment`** : Esegue lo scraping di notizie e post sui social per l'analisi del sentiment. * **Agente `ConsulenteStrategico`** : Combina i dati raccolti, il sentiment e le preferenze dell'utente per formulare una strategia e le sue motivazioni. --- ### **3. Proposta: Agente di Pianificazione Viaggi Intelligente** #### **Descrizione Dettagliata** Questo progetto è un sistema che pianifica viaggi personalizzati e adattivi. L'agente intelligente non si limita a proporre un itinerario fisso, ma ragiona e modifica il piano in base a informazioni in tempo reale, dimostrando la sua capacità di adattamento a eventi imprevisti. La forza del progetto sta nel mostrare come un LLM può integrare dati da fonti eterogenee (meteo, notizie, punti di interesse) per prendere decisioni complesse e generare un output coerente e personalizzato. **Features Principali** * **Adattabilità in Tempo Reale** : Il piano di viaggio si adatta a variabili come le condizioni meteorologiche o gli eventi locali. * **Pianificazione Basata su Dati** : Il sistema utilizza informazioni reali e simulazioni per ottimizzare il viaggio in base ai vincoli dell'utente e alle condizioni esterne. * **Ragionamento Esplicito** : Spiega all'utente il "perché" di ogni decisione presa (es. "Abbiamo evitato la città A a causa di un evento locale imprevisto"). * **Output Organizzato** : Il risultato è un itinerario chiaro e dettagliato con tutte le informazioni necessarie per l'utente. #### **Input Utente** * **Vincoli finanziari** : Budget massimo. * **Preferenze di viaggio** : Mare, montagna, città, ecc. * **Tempistiche** : Date di viaggio e durata. #### **Agenti Lato Server** * **Agente `Pianificatore`** : L'orchestratore che crea l'itinerario e lo adatta in base alle informazioni degli altri agenti. * **Agente `Meteo`** : Interroga un'API per le previsioni meteorologiche. * **Agente `Notizie`** : Cerca eventi locali e notizie che potrebbero influenzare il viaggio. * **Agente `Ricerca`** : Recupera informazioni sui punti di interesse, voli e treni da database o API.