CrewAI + Command-R7B 100行のコードでインテリジェントなニュース生成

に基づいている。 クルーAI マルチ・インテリジェント・ボディのコラボレーションと コヒーレ Command-R7Bは、調査から執筆までの全プロセスを自動化する大型モデルで、24時間ニュースルームを持つようなものだ。

中核機能：

1. リサーチと分析：最初のAIアシスタントは、ニュース、データ、専門家の意見など、トピックに関連するあらゆる情報の検索と整理を担当する。
2. コンテンツ作成：2人目のAIアシスタントが、調査資料を完全に構造化された記事に変換し、専門性と読みやすさを確保します。
3. ワンクリック生成：ユーザーはトピックを入力するだけで、システムがすべての作業を自動的に行います。

テクニカル・ハイライト

• マルチAIコラボレーションのためのフレームワーク「crewAI」の採用

• cohere、Command-R7Bマクロモデルによる出力品質の確保

• streamlitをベースに、クリーンで使いやすいウェブインターフェースを構築。

そのプロセスを利用する：

1. サイドバーに知りたいトピックを入力してください。
2. 生成パラメーターの調整オプション（創造性の度合いなど）
3. 生成ボタンをクリック
4. システムが調査や執筆を終えるのを待つ
5. 生成された記事は直接閲覧、ダウンロードが可能

以下に示すアーキテクチャ図は、主要なコンポーネント（インテリジェンス／タスク／ツール）と、それらがどのように相互作用するかを示している！

各コンポーネントとそのコードについては、次に詳しく説明する：

大規模言語モデル（LLM）とウェブ検索ツールの設定

また、対応するAPIキーを保持するための.envファイルも作成する：

シニア・リサーチ・アナリスト

ウェブ検索インテリジェンスは、ユーザーのクエリを受け付け、Serperウェブ検索ツールを使用してインターネットから結果を取得し、統合します。

これを見てくれ！

リサーチアナリスト インテリジェンスボディ タスク

これはシニア・リサーチ・アナリスト・インテリジェンス本体に割り当てられたリサーチ・タスクで、タスクの説明と期待されるアウトプットが記載されている。

コンテンツ・オーサリング・インテリジェンス

コンテンツ・ライティング・インテリジェンスの役割は、集約された結果を使い、洗練された出版可能なニュース記事に仕上げることである。

コンテンツ・ライティング インテリジェント・ボディ

これは、すべての詳細と期待されるアウトプットを含むライティングの課題を説明する方法です：

セットクルー、完了✅

始動🚀

デプロイメント・チュートリアル

AIニュース・ジェネレーター

このプロジェクトでは、CrewAIとCohereのCommand-R:7Bモデルを使ってAIニュースジェネレーターを構築する！

インストールとセットアップ

APIキーの取得::

• Serper APIキー
• Cohere API キー

依存関係のインストール::
Python 3.11以降がインストールされていることを確認してください。

pip install crewai crewai-tools

.env.example

SERPER_API_KEY=your_serper_api_key
COHERE_API_KEY=your_cohere_apikey

app.py

import os
import streamlit as st
from crewai import Agent, Task, Crew, LLM
from crewai_tools import SerperDevTool
from dotenv import load_dotenv

# Load environment variables
load_dotenv()

# Streamlit page config
st.set_page_config(page_title="AI News Generator", page_icon="📰", layout="wide")

# Title and description
st.title("🤖 AI News Generator, powered by CrewAI and Cohere's Command R7B")
st.markdown("Generate comprehensive blog posts about any topic using AI agents.")

# Sidebar
with st.sidebar:
st.header("Content Settings")

# Make the text input take up more space
topic = st.text_area(
"Enter your topic",
height=100,
placeholder="Enter the topic you want to generate content about..."
)

# Add more sidebar controls if needed
st.markdown("### Advanced Settings")
temperature = st.slider("Temperature", 0.0, 1.0, 0.7)

# Add some spacing
st.markdown("---")

# Make the generate button more prominent in the sidebar
generate_button = st.button("Generate Content", type="primary", use_container_width=True)

# Add some helpful information
with st.expander("ℹ️ How to use"):
st.markdown("""
1. Enter your desired topic in the text area above
2. Adjust the temperature if needed (higher = more creative)
3. Click 'Generate Content' to start
4. Wait for the AI to generate your article
5. Download the result as a markdown file
""")

def generate_content(topic):
llm = LLM(
model="command-r",
temperature=0.7
)

search_tool = SerperDevTool(n_results=10)

# First Agent: Senior Research Analyst
senior_research_analyst = Agent(
role="Senior Research Analyst",
goal=f"Research, analyze, and synthesize comprehensive information on {topic} from reliable web sources",
backstory="You're an expert research analyst with advanced web research skills. "
"You excel at finding, analyzing, and synthesizing information from "
"across the internet using search tools. You're skilled at "
"distinguishing reliable sources from unreliable ones, "
"fact-checking, cross-referencing information, and "
"identifying key patterns and insights. You provide "
"well-organized research briefs with proper citations "
"and source verification. Your analysis includes both "
"raw data and interpreted insights, making complex "
"information accessible and actionable.",
allow_delegation=False,
verbose=True,
tools=[search_tool],
llm=llm
)

# Second Agent: Content Writer
content_writer = Agent(
role="Content Writer",
goal="Transform research findings into engaging blog posts while maintaining accuracy",
backstory="You're a skilled content writer specialized in creating "
"engaging, accessible content from technical research. "
"You work closely with the Senior Research Analyst and excel at maintaining the perfect "
"balance between informative and entertaining writing, "
"while ensuring all facts and citations from the research "
"are properly incorporated. You have a talent for making "
"complex topics approachable without oversimplifying them.",
allow_delegation=False,
verbose=True,
llm=llm
)

# Research Task
research_task = Task(
description=("""
1. Conduct comprehensive research on {topic} including:
- Recent developments and news
- Key industry trends and innovations
- Expert opinions and analyses
- Statistical data and market insights
2. Evaluate source credibility and fact-check all information
3. Organize findings into a structured research brief
4. Include all relevant citations and sources
"""),
expected_output="""A detailed research report containing:
- Executive summary of key findings
- Comprehensive analysis of current trends and developments
- List of verified facts and statistics
- All citations and links to original sources
- Clear categorization of main themes and patterns
Please format with clear sections and bullet points for easy reference.""",
agent=senior_research_analyst
)

# Writing Task
writing_task = Task(
description=("""
Using the research brief provided, create an engaging blog post that:
1. Transforms technical information into accessible content
2. Maintains all factual accuracy and citations from the research
3. Includes:
- Attention-grabbing introduction
- Well-structured body sections with clear headings
- Compelling conclusion
4. Preserves all source citations in [Source: URL] format
5. Includes a References section at the end
"""),
expected_output="""A polished blog post in markdown format that:
- Engages readers while maintaining accuracy
- Contains properly structured sections
- Includes Inline citations hyperlinked to the original source url
- Presents information in an accessible yet informative way
- Follows proper markdown formatting, use H1 for the title and H3 for the sub-sections""",
agent=content_writer
)

# Create Crew
crew = Crew(
agents=[senior_research_analyst, content_writer],
tasks=[research_task, writing_task],
verbose=True
)

return crew.kickoff(inputs={"topic": topic})

# Main content area
if generate_button:
with st.spinner('Generating content... This may take a moment.'):
try:
result = generate_content(topic)
st.markdown("### Generated Content")
st.markdown(result)

# Add download button
st.download_button(
label="Download Content",
data=result.raw,
file_name=f"{topic.lower().replace(' ', '_')}_article.md",
mime="text/markdown"
)
except Exception as e:
st.error(f"An error occurred: {str(e)}")

# Footer
st.markdown("---")
st.markdown("Built with CrewAI, Streamlit and powered by Cohere's Command R7B")