# **Progetto di Esame: Da definire**
Questa è la repository per l'esame di Applicazioni Intelligenti che consiste in:
- Progetto per 2/3 del voto.
- Orale per 1/3 dei punti composto da:
  - Presentazione (come se lo facessimo ad un cliente) di gruppo
  - Orale singolo con domande del corso (teoria e strumenti visti)

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)

### PIP
**1. Ambiente**: Per prima cosa si deve creare un nuovo environment Python:
```sh
python -m venv .venv
```

**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 ```

```sh
# Unix
source .venv/bin/activate

# Windows
.venv/Scripts/activate

# Windows (PS)
.venv/Scripts/Activate.ps1
```

**3. Dipendenze**: Infine installiamo le dipendenze nell'ambiente appena creato:
```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
```

### Docker
Alternativamente, se si ha installato [Docker](https://www.docker.com), si può utilizzare il [Dockerfile](Dockerfile) e il [docker-compose.yaml](docker-compose.yaml) per creare il container con tutti i file necessari e già in esecuzione:
```sh
docker compose up --build -d
```

# Applicazione
L'applicazione è attualmente in fase di sviluppo. Maggiori dettagli saranno aggiunti durante l'implementazione.