100줄의 코드로 지능형 뉴스를 생성하는 CrewAI + Command-R7B

를 기준으로 CrewAI 멀티 인텔리전트 바디 협업 및 Cohere Command-R7B는 24시간 뉴스룸을 운영하는 것처럼 리서치부터 글쓰기까지 전체 프로세스를 자동화하는 대형 모델입니다.

핵심 기능:

1. 연구 및 분석: 첫 번째 AI 어시스턴트는 뉴스, 데이터, 전문가 의견 등 주제와 관련된 모든 정보를 검색하고 정리하는 일을 담당합니다.
2. 콘텐츠 제작: 두 번째 AI 어시스턴트가 연구 자료를 완전한 구조의 기사로 변환하여 전문성과 가독성을 보장합니다.
3. 원클릭 생성: 사용자가 주제를 입력하기만 하면 시스템이 모든 작업을 자동으로 수행합니다.

기술 하이라이트:

• 멀티 AI 협업을 위한 프레임워크, 크루AI 도입

• 코히어, Command-R7B 매크로 모델로 출력 품질 보장

• 스트림릿을 기반으로 깔끔하고 사용하기 쉬운 웹 인터페이스를 구축하세요.

프로세스를 사용합니다:

1. 사이드바에 알고 싶은 주제를 입력합니다.
2. 생성 매개변수 조정 옵션(예: 창의성 정도)
3. 생성 버튼을 클릭합니다.
4. 시스템이 조사 및 작성을 완료할 때까지 기다리기
5. 생성된 문서를 바로 보거나 다운로드할 수 있습니다.

아래 아키텍처 다이어그램은 주요 구성 요소(인텔리전스/작업/도구)와 이들이 서로 어떻게 상호 작용하는지를 보여줍니다!

각 구성 요소와 해당 코드는 다음에 자세히 설명되어 있습니다:

대규모 언어 모델(LLM) 및 웹 검색 도구 설정하기

또한 해당 API 키를 보관할 .env 파일을 생성합니다:

선임 연구 분석가 인텔리전스

웹 검색 인텔리전스는 사용자 쿼리를 수락한 다음 Serper 웹 검색 도구를 사용하여 인터넷에서 결과를 검색하고 통합합니다.

이것 좀 보세요!

연구 분석가 인텔리전스 기관 작업

이것은 선임 연구 분석가 인텔리전스 기관에 할당된 연구 과제이며 과제 설명과 예상 결과물이 포함되어 있습니다.

콘텐츠 저작 인텔리전스

콘텐츠 작성 인텔리전스의 역할은 수집된 결과를 사용하여 세련된 게시 가능한 뉴스 기사로 전환하는 것입니다.

콘텐츠 작성 지능형 본문 작업

모든 세부 사항과 예상 결과물을 포함하여 글쓰기 과제를 설명하는 방식입니다:

세트 크루, 완료! ✅

시작하기! 🚀

배포 튜토리얼

AI 뉴스 생성기

이 프로젝트는 CrewAI와 Cohere의 Command-R:7B 모델을 사용하여 AI 뉴스 생성기를 구축합니다!

설치 및 설정

API 키 가져오기::

• Serper API 키
• Cohere API 키

종속성 설치::
Python 3.11 이상이 설치되어 있는지 확인하세요.

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")