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

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.

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.

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 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.

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).

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.

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.

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.

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.