Update app.py

app.py

@@ -1,15 +1,16 @@
 import os
-
+import ast
 import streamlit as st
 from crewai import Agent, Crew, Process, Task
 from crewai_tools import SerperDevTool
 from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
 from crewai import LLM
-# Assurez-vous que vos clés API sont définies dans les variables d'environnement
+from typing import List
+
+# Configuration des clés API
 os.environ["GEMINI_API_KEY"] = "AIzaSyD6yZxfVOnh63GXBJjakAupk9aP4CZrgrQ"
 os.environ["SERPER_API_KEY"] = "9b90a274d9e704ff5b21c0367f9ae1161779b573"
 
-
 llm = LLM(
     model="gemini/gemini-1.5-flash",
     temperature=0.7,
@@ -17,8 +18,7 @@ llm = LLM(
     max_tokens=8000,
 )
 
-
-# Définition des agents
+# Définitions des agents (inchangées)
 project_manager = Agent(
     role="Chef de Projet",
     goal="Coordonner les autres agents pour assurer la cohérence et la qualité de l'exposé.",
@@ -54,46 +54,89 @@ editor = Agent(
     verbose=True,
 )
 
-# Définition des tâches
-def assign_tasks(topic):
+def assign_tasks(topic: str) -> List[Task]:
+    # Tâche d'analyse qui retourne une liste de sections
     analyze_topic_task = Task(
-        description=f"Analyser le thème '{topic}' et générer un plan détaillé pour l'exposé, divisé en sections claires.",
-        expected_output="Un plan détaillé de l'exposé list en python. renvoie juste la liste et rien dautre exemple --> ['introduction','Conclusion']",
-        agent=topic_analyst,
+        description=f"""Analyser le thème '{topic}' et générer un plan détaillé pour l'exposé.
+        IMPORTANT: Ta réponse doit être UNIQUEMENT une liste Python sous forme de string.
+        Exemple de réponse: "['Introduction', 'Historique', 'État actuel', 'Perspectives futures', 'Conclusion']"
+        Ne pas ajouter d'autres explications ou texte.""",
+        expected_output="Une liste Python sous forme de string contenant les sections de l'exposé",
+        agent=topic_analyst
     )
-
-    r = list(analyze_topic_task)
     
-    cc = []
-    for i in r:
-        write_content_task = Task(
-        description=f"Rédiger cette sections {i} en te basant sur des recherches approfondies.",
-        expected_output="Contenu des sections au format markdown.",
-        agent=content_writer,
-        context=[analyze_topic_task],)
-        cc.append(write_content_task)
-        
+    tasks = [analyze_topic_task]
     
+    # Création dynamique des tâches d'écriture pour chaque section
+    def create_writing_tasks(sections_result: str) -> List[Task]:
+        try:
+            # Conversion de la string en liste Python
+            sections = ast.literal_eval(sections_result)
+            writing_tasks = []
+            
+            for section in sections:
+                write_task = Task(
+                    description=f"""Rédiger la section '{section}' de l'exposé sur le thème '{topic}'.
+                    Concentre-toi uniquement sur cette section spécifique.
+                    Utilise un style académique et professionnel.""",
+                    expected_output=f"Contenu détaillé de la section '{section}' au format markdown",
+                    agent=content_writer,
+                    context=[analyze_topic_task]
+                )
+                writing_tasks.append(write_task)
+            
+            return writing_tasks
+        except (ValueError, SyntaxError) as e:
+            st.error(f"Erreur lors de la conversion du plan en liste: {e}")
+            return []
+    
+    # Tâche d'édition finale
+    def create_editing_task(writing_tasks: List[Task]) -> Task:
+        return Task(
+            description="Réviser et harmoniser l'ensemble du contenu de l'exposé. Assurer la cohérence entre toutes les sections.",
+            expected_output="Version finale de l'exposé au format markdown",
+            agent=editor,
+            context=writing_tasks
+        )
+    
+    return {
+        'analyze_task': analyze_topic_task,
+        'create_writing_tasks': create_writing_tasks,
+        'create_editing_task': create_editing_task
+    }
 
-    edit_content_task = Task(
-        description="Réviser et corriger l'ensemble du contenu de l'exposé, en s'assurant de la cohérence, de la clarté et de l'absence d'erreurs.",
-        expected_output="Contenu de l'exposé révisé et corrigé au format markdown.",
-        agent=editor,
-        context=[cc],
-    )
-
-    return [analyze_topic_task, write_content_task, edit_content_task]
-
-# Configuration de l'interface Streamlit
+# Interface Streamlit
 st.title("🤖 Générateur d'Exposés avec CrewAI")
 
 topic = st.text_input("Entrez le thème de l'exposé:", "L'Intelligence Artificielle en 2024")
 
 if st.button("Générer l'exposé"):
     with st.spinner("Création de l'équipe d'agents..."):
+        task_creators = assign_tasks(topic)
+        
+        # Exécution de la tâche d'analyse
+        crew_analysis = Crew(
+            agents=[project_manager, topic_analyst],
+            tasks=[task_creators['analyze_task']],
+            process=Process.hierarchical,
+            manager_llm=llm,
+            verbose=True,
+        )
+        sections_result = crew_analysis.kickoff()
+        
+        # Création des tâches d'écriture basées sur le résultat de l'analyse
+        writing_tasks = task_creators['create_writing_tasks'](sections_result)
+        
+        # Création de la tâche d'édition
+        editing_task = task_creators['create_editing_task'](writing_tasks)
+        
+        # Toutes les tâches dans l'ordre
+        all_tasks = [task_creators['analyze_task']] + writing_tasks + [editing_task]
+        
+        # Création et exécution du crew final
         crew = Crew(
             agents=[project_manager, topic_analyst, content_writer, editor],
-            tasks=assign_tasks(topic),
+            tasks=all_tasks,
             process=Process.hierarchical,
             manager_llm=llm,
             verbose=True,
@@ -101,6 +144,6 @@ if st.button("Générer l'exposé"):
 
     with st.spinner("Génération de l'exposé..."):
         result = crew.kickoff()
-
+        
         st.success("Exposé généré avec succès!")
         st.markdown(result)