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* Aggiorna gli agenti e il modello del team per utilizzare OLLAMA_QWEN_1B * Riorganizza e rinomina funzioni di estrazione in moduli di mercato e notizie; migliora la gestione delle importazioni * Spostato main nel corretto file __main__ e aggiornato il README.md * Aggiunta cartella per i modelli, agenti e team * Aggiornata la posizione delle istruzioni * Rimossi TODO e Aggiunto documentazione per metodi aggregated * Aggiornate le istruzioni del coordinatore del team * utils type checks * Rinominato BaseWrapper in MarketWrapper e fix type check markets * fix type checks di notizie e social. * Aggiunti type hints finali * Riorganizzati gli import * Refactoring architetturale e spostamento classi base - Eliminazione del file __init__.py obsoleto che importava ChatManager e Pipeline - Spostamento della classe Pipeline in agents/pipeline.py - Spostamento della classe ChatManager in utils/chat_manager.py - Aggiornamento di __main__.py per importare da app.utils e app.agents, e modifica della logica per utilizzare Pipeline invece di chat per la selezione di provider e stile - Creazione della cartella base con classi base comuni: markets.py (ProductInfo, Price, MarketWrapper), news.py (Article, NewsWrapper), social.py (SocialPost, SocialComment, SocialWrapper) - Aggiornamento di tutti gli import nel progetto (markets/, news/, social/, utils/, tests/) per utilizzare la nuova struttura base/ * Aggiornato Readme * Corretto il valore predefinito della valuta in BinanceWrapper da "USDT" a "USD" * fix type in tests * fix type per models * Rinominato 'quote_currency' in 'currency' e aggiornato il trattamento del timestamp in Price * fix errors found by Copilot * WrapperHandler: semplificata la logica di chiamata delle funzioni sui wrapper * fix docs * fix demos, semplificata logica lista ollama
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Python
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Python
from agno.agent import Agent
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from agno.models.google import Gemini
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from agno.tools.reasoning import ReasoningTools
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from dotenv import load_dotenv
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try:
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load_dotenv()
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reasoning_agent = Agent(
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model=Gemini(),
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tools=[
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ReasoningTools(),
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],
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instructions="Use tables to display data.",
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markdown=True,
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)
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result = reasoning_agent.run("Scrivi una poesia su un gatto. Sii breve.") # type: ignore
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print(result.content)
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except Exception as e:
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print(f"Si è verificato un errore: {e}")
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