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
- 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.

Usando la libreria gradio è stata creata un'interfaccia web semplice per interagire con l'agente principale. Gli agenti secondari 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.
Social Agent: Analizza i sentimenti sui social media utilizzando.
Predictor Agent: Utilizza i dati raccolti dagli altri agenti per fare previsioni.

Ultimo Aggiornamento

Cose non funzionanti

Market Agent: Non è un vero agente dato che non usa LLM per ragionare ma prende solo i dati
market_aggregator.py: Non è usato per ora
News Agent: Non funziona lo scraping online, per ora usa dati mock
Social Agent: Non funziona lo scraping online, per ora usa dati mock
Demos: Le demos nella cartella demos non sono aggiornate e non funzionano per ora

ToDo

Per lo scraping online bisogna iscriversi e recuperare le chiavi API
Market Agent: CryptoCompare
Market Agent: Coinbase
News Agent: CryptoPanic
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 eseguire i test, assicurati di aver configurato correttamente le variabili d'ambiente nel file .env come descritto sopra. Poi esegui il comando:

uv run pytest -v

# Oppure per test specifici
uv run pytest -v tests/agents/test_market.py
uv run pytest -v tests/agents/test_predictor.py

# Oppure usando i markers
uv run pytest -v -m api
uv run pytest -v -m "api and not slow"