Let's Build: Automate ANYTHING With AI Agent Teams (Step-by-Step)

Introdução ao Projeto com Crew AI

Visão Geral da Seção: Nesta seção, o foco é na configuração inicial do projeto com a plataforma Crew AI e na exploração das ferramentas disponíveis.

Configuração Inicial

• Instalação do ambiente de desenvolvimento na nuvem usando Lightning AI como IDE.

• Demonstração da instalação do Crew AI e acesso à versão Edge com ferramentas nativas.

• Agradecimento ao patrocinador, Lightning, por apoiar o vídeo.

Definição dos Agentes

• Utilização do Python 3.10.1 para instalar o Crew AI.

• Referência à documentação do Crew AI para iniciar a definição dos agentes.

• Importância de definir os agentes corretamente para o projeto.

Criação de Agentes e Ferramentas

Visão Geral da Seção: Nesta parte, é abordada a criação de um agente específico para coletar notícias sobre IA e resumir conteúdos de sites.

Criação do Agente Sumarizador

• Exemplo de código para utilizar uma ferramenta do Lang Chain Community.

• Transformação do pesquisador em um agente sumarizador com objetivo claro.

• Definições específicas sobre as funções e habilidades desse agente no contexto proposto.

Configuração da Ferramenta de Busca

Visão Geral da Seção: Nesta seção, são feitas configurações iniciais na ferramenta de busca do sistema.

Configuração Inicial da Ferramenta de Busca

• A ferramenta é inicialmente definida como "Search tool", mas é ajustada para "website Search tool" para raspar conteúdo de websites.

• O objetivo do agente redator é criar conteúdo envolvente sobre avanços em IA, transformando conceitos complexos em narrativas cativantes.

Definição das Tarefas dos Agentes

Visão Geral da Seção: Definição das tarefas a serem realizadas pelos agentes no sistema.

Tarefas dos Agentes

• A primeira tarefa consiste em analisar os avanços em IA em 2024, envolvendo a coleta e resumo de conteúdo de sites.

• O Sumarizador atua como um agente raspador, coletando e fornecendo o conteúdo completo ao agente redator para sumarização.

Desenvolvimento de Conteúdo sobre Avanços em IA

Visão Geral da Seção: Detalhes sobre a criação de conteúdo relacionado aos avanços em Inteligência Artificial.

Desenvolvimento do Conteúdo

• O agente redator elabora um resumo interessante com base no texto fornecido pelo agente raspador.

• São criadas duas tarefas no sistema, envolvendo dois agentes: raspador e redator, com níveis detalhados de logging configurados.

Importação e Utilização da Ferramenta de Busca do Website

Visão Geral da Seção: Processo de importação e uso da ferramenta de busca do website no sistema.

Importação da Ferramenta

• É necessário importar a ferramenta "website Search tool" para realizar buscas nos websites especificados.

Definição do Projeto e Análise Financeira

Visão Geral da Seção: Nesta parte, é discutida a definição do projeto e a análise financeira, bem como a identificação da ação que será analisada.

Definição do Projeto

• O projeto é definido em um arquivo único para simplificar o processo.

• No script Python, é feita uma entrada manual solicitando informações sobre a empresa, passando-as para o Financial Crew.

Análise Financeira

• É necessário configurar o código para incluir as etapas de solicitação de informações e execução da análise financeira.

• A estrutura principal do código Python é apresentada com ajustes para execução.

Configurações Iniciais e Implementação das Tarefas

Visão Geral da Seção: Aqui são abordadas as configurações iniciais do projeto e a implementação das tarefas necessárias.

Configurações Iniciais

• São solicitadas informações sobre a empresa e URL desejada para resumir.

• A classe "newsletter crew" é chamada para execução das tarefas.

Implementação das Tarefas

• Explora-se a modularidade do código existente para replicar no novo projeto.

• É destacada a importância de envolver todas as etapas dentro de classes específicas.

Integração de URLs e Agentes na Análise

Visão Geral da Seção: Neste trecho, foca-se na integração dos URLs e agentes na análise financeira.

Integração de URLs

• Os URLs são integrados ao processo de análise por meio dos agentes designados.

• A organização estrutural do código é revisada para garantir que os URLs sejam adequadamente passados aos agentes.

Definições Adicionais

• São realizadas adaptações no código principal para incluir os URLs nos processos de raspagem.

Execução do Código e Identificação de Erros

Visão Geral da Seção: Aqui ocorre a execução do código desenvolvido até o momento, identificando possíveis erros durante o processo.

Execução Inicial

• Após ajustes no código, inicia-se a execução verificando possíveis erros como variáveis não definidas.

Identificação de Erros

• Verifica-se se os agentes têm acesso correto aos URLs fornecidos pelos usuários.

Resolução de Problemas Durante Execução

Visão Geral da Seção: Durante a execução, são identificados problemas que exigem soluções imediatas.

Soluções Emergentes

Início da Resolução de Problemas

Visão Geral da Seção: Nesta parte, o orador identifica um problema na execução do código e começa a resolvê-lo.

Identificação do Problema

• O código não está funcionando conforme esperado.

• A ferramenta de busca de sites pode não estar sendo utilizada corretamente.

• Há dificuldades em passar corretamente as URLs para a tarefa.

• É necessário ajustar a forma como as URLs são inseridas na tarefa.

Solução e Implementação

Visão Geral da Seção: Aqui, são discutidas soluções para os problemas identificados anteriormente.

Implementação da Solução

• Utilizar a interpolação das URLs na tarefa.

• Corrigir a referência às URLs no código.

• Explorar alternativas para realizar raspagem de websites.

Introdução ao Desenvolvimento de Ferramentas Personalizadas

Visão Geral da Seção: Nesta seção, o foco é na criação de uma ferramenta personalizada para raspagem de websites.

Criação da Ferramenta de Raspagem

• É necessário criar uma ferramenta personalizada para raspagem de websites.

• Criação do arquivo "scraper.py" dentro da pasta "tools" para a nova ferramenta.

• Renomeação do arquivo para corresponder à classe e adição de comentários explicativos.

• Instalação das bibliotecas requests e beautiful soup 4 necessárias para a raspagem.

Implementação da Ferramenta de Raspagem

Visão Geral da Seção: Aqui, ocorre a implementação prática da ferramenta de raspagem criada anteriormente.

Implementação do Raspador

• Ajustes no código para garantir que apenas o conteúdo textual seja extraído.

• Inclusão do código modificado na ferramenta e retorno do texto extraído.

• Verificação da passagem correta das variáveis no código.

Resolução de Problemas e Melhorias

Visão Geral da Seção: Aborda-se a resolução de problemas encontrados durante a implementação e possíveis melhorias.

Identificação e Correções

• Identificação e correção do erro relacionado à definição incorreta da ferramenta utilizada.

• Persistência do erro com a chave 'tools' indicando ajustes necessários no código.

Explorações Adicionais e Considerações Finais

Visão Geral da Seção: Explorações adicionais são realizadas, incluindo considerações finais sobre o processo.

Explorações Adicionais

Interação com Website e Scraping de Conteúdo

Visão Geral da Seção: Nesta seção, o palestrante discute a importância de usar cabeçalhos para simular um navegador ao recuperar conteúdo de um site e aborda questões relacionadas ao scraping.

Recuperando Conteúdo do Site

• Para recuperar o conteúdo do site, é essencial usar cabeçalhos para imitar um navegador. Isso é fundamental para evitar bloqueios.

• É necessário copiar o código fornecido e ajustá-lo para parecer que estamos acessando o site como um navegador real.

• Ao enfrentar problemas na recuperação do conteúdo, verifique se os cabeçalhos estão sendo passados corretamente.

Resolvendo Problemas de Scraping e Ajustando Cabeçalhos

Visão Geral da Seção: O palestrante continua a explorar desafios no scraping de sites e ajustes necessários nos cabeçalhos para obter sucesso na recuperação de conteúdo.

Ajustando Cabeçalhos e Testando Novamente

• Mesmo após ajustes nos cabeçalhos, pode ser necessário testar em diferentes sites para evitar bloqueios.

• Utilizar ferramentas de terceiros ou serviços API pode ser uma alternativa viável quando o scraping direto não funciona.

Identificando Texto Relevante em Artigos

Visão Geral da Seção: O foco agora está em identificar e extrair apenas o texto relevante dos artigos durante o scraping.

Identificando Estrutura HTML

• Ao identificar a estrutura HTML do site, é crucial distinguir as tags específicas que contêm o texto relevante dos artigos.

• A inspeção das tags no navegador pode ajudar a encontrar elementos-chave que indicam o texto principal do artigo.

Refinando Extração de Texto dos Artigos

Visão Geral da Seção: O palestrante demonstra como refinar a extração de texto dos artigos por meio da seleção precisa das tags relevantes.

Refinando Extração com Tags Específicas

• Ao modificar as instruções de busca no código, como especificado pelas tags relevantes, é possível extrair apenas o texto desejado dos artigos.