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 è quello di creare un sistema di consulenza finanziaria basato su LLM Agents che analizza il mercato delle criptovalute per fornire consigli di investimento personalizzati. Inoltre il sistema deve dimostrare la capacità di ragionare, gestire la persistenza dei dati, utilizzare fonti esterne e presentare un'analisi comprensibile e razionale, offrendo sia una consulenza ad ampio spettro che su una singola criptovaluta.

Indice

Installazione
Applicazione
- [Ultimo Aggiornamento](#ultimo aggiornamento)
- Tests

Installazione

Per l'installazione di questo progetto si consiglia di utilizzare Docker. Con questo approccio si evita di dover installare manualmente tutte le dipendenze e si può eseguire il progetto in un ambiente isolato.

Per lo sviluppo locale si può utilizzare uv che si occupa di creare un ambiente virtuale e installare tutte le dipendenze.

In ogni caso, prima di avviare l'applicazione è però necessario configurare correttamente le API keys e installare Ollama per l'utilizzo dei modelli locali, altrimenti il progetto, anche se installato correttamente, non riuscirà a partire.

Ollama (Modelli Locali)

Per utilizzare modelli AI localmente, è necessario installare Ollama:

1. Installazione Ollama:

Linux: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
macOS/Windows: Scarica l'installer da https://ollama.com/download/windows

2. GPU Support (Raccomandato): Per utilizzare la GPU con Ollama, assicurati di avere NVIDIA CUDA Toolkit installato:

Download: NVIDIA CUDA Downloads
Documentazione WSL: CUDA WSL User Guide

3. Installazione Modelli: Si possono avere più modelli installati contemporaneamente. Per questo progetto si consiglia di utilizzare il modello open source gpt-oss poiché prestante e compatibile con tante funzionalità. Per il download: ollama pull gpt-oss:latest

Variabili d'Ambiente

1. Copia il file di esempio:

cp .env.example .env

2. Modifica il file .env creato con le tue API keys e il path dei modelli Ollama, inserendoli nelle variabili opportune dopo l'uguale e senza spazi.

Le API Keys puoi ottenerle tramite i seguenti servizi (alcune sono gratuite, altre a pagamento):

Google AI: Google AI Studio (gratuito con limiti)
Anthropic: Anthropic Console
DeepSeek: DeepSeek Platform
OpenAI: OpenAI Platform

Installazione in locale con UV

1. Installazione uv: Per prima cosa installa uv se non è già presente sul sistema:

# 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. Ambiente e dipendenze: uv installerà python e creerà automaticamente l'ambiente virtuale con le dipendenze corrette:

uv sync --frozen --no-cache

3. Run: Successivamente si può far partire il progetto tramite il comando:

uv run python src/app.py

Installazione con Docker

Alternativamente, se si ha installato Docker, si può utilizzare il Dockerfile e il docker-compose.yaml per creare il container con tutti i file necessari e già in esecuzione:

IMPORTANTE: Assicurati di aver configurato il file .env come descritto sopra prima di avviare Docker.

docker compose up --build -d

Il file .env verrà automaticamente caricato nel container grazie alla configurazione in docker-compose.yaml.

Applicazione

L'applicazione è attualmente in fase di sviluppo.

Ultimo Aggiornamento

Usando la libreria gradio è stata creata un'interfaccia web semplice per interagire con gli agenti. Gli agenti si trovano nella cartella src/app/agents e sono:

Market Agent: Agente unificato che supporta multiple fonti di dati (Coinbase + CryptoCompare) con auto-configurazione
News Agent: Recupera le notizie finanziarie più recenti utilizzando. MOCK
Social Agent: Analizza i sentimenti sui social media utilizzando. MOCK
Predictor Agent: Utilizza i dati raccolti dagli altri agenti per fare previsioni.

Market Agent Features:

Auto-configurazione: Configura automaticamente i provider disponibili basandosi sulle env vars
Multiple provider: Supporta sia Coinbase (trading) che CryptoCompare (market data)
Fallback intelligente: Se un provider fallisce, prova automaticamente altri
Interfaccia unificata: Un'unica API per accedere a tutti i provider
Provider-specific methods: Accesso diretto alle funzionalità specifiche di ogni provider

Problemi noti

Google ci sono differenze fra i modelli 1.x e i modelli 2.x. Si suggerisce la costruzione di due metodi differenti. 2. gemini-1.5-flash funziona perfettamente 3. gemini-2.5-flash non funziona passando parametri come temperature e max_tokens, bisogna trovare la nuova sintassi.
Ollama viene correttamente triggerato dalla selezione da interfaccia web ma la generazione della risposta non viene parsificata correttamente.

ToDo

~~Per lo scraping online bisogna iscriversi e recuperare le chiavi API~~ 2. Market Agent: ✅ CryptoCompare (implementato) 3. Market Agent: ✅ Coinbase (implementato) 4. News Agent: CryptoPanic 5. Social Agent: post più hot da r/CryptoCurrency (Reddit)
Capire come gpt-oss parsifica la risposta e per questioni "estetiche" si può pensare di visualizzare lo stream dei token. Vedere il sorgente src/ollama_demo.py per risolvere il problema.

Tests

Per testare il market agent implementato, puoi usare diversi metodi:

Test con pytest (raccomandato):

# Esegui tutti i test
uv run pytest tests/agents/test_market_agents.py -v

# Esegui solo test veloci (esclude test API lenti)
uv run pytest tests/agents/test_market_agents.py -v -m "not slow"

# Esegui solo test che richiedono API
uv run pytest tests/agents/test_market_agents.py -v -m "api"

# Esegui test con output dettagliato
uv run pytest tests/agents/test_market_agents.py -v -s

Test rapido:

uv run python -c "from src.app.agents.market_agent import MarketAgent; agent = MarketAgent(); print('Providers:', agent.get_available_providers()); print(agent.analyze('test'))"