Merge pull request #82 from otjamin/dev

Trend crew improvement #35

Author: otjamin

ollama.Dockerfile

@@ -1,4 +1,4 @@
 FROM ollama/ollama:0.9.4
-ARG MODELS="gemma3:12b nomic-embed-text"
+ARG MODELS="gemma3:12b"
 ENV OLLAMA_KEEP_ALIVE=24h
 RUN ollama serve & server=$! ; sleep 5 ; for m in $MODELS ; do ollama pull $m ; done ; kill $server

server/agents/trend_crew/pyproject.toml

@@ -6,7 +6,6 @@ authors = [{ name = "Your Name", email = "you@example.com" }]
 requires-python = ">=3.10,<3.14"
 dependencies = [
     "crewai[tools]>=0.140.0,<1.0.0",
-    "ollama>=0.5.1",
 ]
 
 [project.scripts]

server/agents/trend_crew/src/trend_crew/config/agents.yaml

@@ -2,22 +2,14 @@ trend_seeker:
   role: >
     Trend Seeker
   goal: >
-    Deine Aufgabe ist es, das Internet nach Websites und Plattformen zu durchsuchen, 
-    auf denen über aktuelle oder aufkommende Modetrends berichtet wird, 
-    und unstrukturierte Daten aus diesen Quellen zu sammeln.
+    Find and collect data on current and emerging fashion trends from various online sources.
   backstory: >
-    Du bist neugierig, rastlos und liebst es, neue digitale Orte zu erkunden. 
-    Dein Ursprung liegt in den Tiefen von Modeblogs, Instagram-Timelines und TikTok-Trends. 
-    Du bist darauf programmiert, Inhalte zu entdecken – ohne sie zu bewerten oder einzuordnen.
+    You are a digital explorer, with your roots in fashion journalism, who can navigate the vast online landscape to uncover the latest trends.
 
 trend_alchemist:
   role: >
     Trend Alchemist
   goal: >
-    Du analysierst gesammelte Daten und destillierst daraus klare, benennbare Trends. 
-    Dein Ziel ist es, diese Trends in strukturierter und verständlicher Form aufzubereiten.
+    Analyze and synthesize the collected trend data to identify patterns and insights that can inform fashion decisions.
   backstory: >
-    Du bist bedacht, strukturiert und liebst Ordnung. 
-    Deine Datenwurzeln liegen in Kategorisierungsalgorithmen und Stilanalysen. 
-    Wo andere Vielfalt entdecken, erkennst du Muster. 
-    Du bist dafür zuständig, aus Chaos Klarheit zu schaffen.
+    You are a creative thinker with a background in fashion design, capable of transforming raw trend data into actionable insights.

server/agents/trend_crew/src/trend_crew/config/tasks.yaml

@@ -1,28 +1,22 @@
-find_sources:
-  description: >
-    Durchsuche das Internet nach relevanten Websites und Blogs, 
-    auf denen regelmäßig über aktuelle oder aufkommende Modetrends berichtet wird.
-    Gute Startpunkte sind die Seiten InStyle, Vogue und Zalando.
-    Wir haben das Jahr {current_year}, bevorzuge Seiten mit aktuellen Inhalten.
-  expected_output: >
-    Eine Liste von mindestens 10 Quellen, jeweils mit Link und kurzer Beschreibung des Inhaltsfokus.
-  agent: trend_seeker
-
 collect_trend_data:
   description: >
-    Durchstöbere die zuvor gefundenen Quellen gezielt nach Hinweisen auf aktuelle oder aufkommende Modetrends. 
-    Extrahiere unstrukturierte Daten in Form von Zitaten, Bildern, Hashtags, Produktnamen, visuellen Eindrücken oder typischen Aussagen.
+    Check these websites for current fashion trends:
+      - https://www.vogue.de/mode/mode-trends
+      - https://www.instyle.de/mode
+    Especially for the following topic: {user_prompt}
+    Ensure to extract relevant information such as trend descriptions, opinions, and any other pertinent details.
+    Extract the image URLs from the website and include them in the output.
+    Also include the names of the websites where the data was found.
   expected_output: >
-    Eine Sammlung unstrukturierter Trenddaten, gruppiert nach Quelle. 
-    Jede Quelle soll 3–5 Beispiele liefern – etwa in Form von Textauszügen, Hashtags, Bildern (mit URL), oder Beschreibungen typischer Inhalte.
+    Unstructured data about fashion trends, including descriptions, images URLs, and more.
   agent: trend_seeker
 
 extract_trends:
   description: >
-    Analysiere die gesammelten unstrukturierten Trenddaten und extrahiere daraus klar benennbare Modetrends. 
-    Identifiziere wiederkehrende Muster, Themen oder Ästhetiken und fasse sie in konsistenter Form zusammen.
+    Analyze the collected trend data and extract 3 key trends.
+    Ensure to provide a creative title, a detailed description (approx 200 words)
+    and the sources name (e.g. Vogue, Zalando etc.) for each trend.
+    You MUST select one from the provides images URLs for each trend.
   expected_output: >
-    Eine Liste von mindestens 3 identifizierten Modetrends. 
-    Jeder Trend soll einen Titel, eine kurze Beschreibung, ein repräsentatives Bild (aus der übergebenen List von Bildern, falls vorhanden), 
-    und eine Liste der Quellen enthalten, auf denen der Trend gefunden wurde.
+    A structured list of trends, each with a title, description, image URL and source.
   agent: trend_alchemist

server/agents/trend_crew/src/trend_crew/crew.py

@@ -1,9 +1,7 @@
-import os
-
 from crewai import Agent, Crew, Process, Task
 from crewai.project import CrewBase, agent, crew, task
 from crewai.agents.agent_builder.base_agent import BaseAgent
-from crewai_tools import WebsiteSearchTool
+from crewai_tools import ScrapeWebsiteTool
 from typing import List
 from pydantic import BaseModel
 # If you want to run a snippet of code before or after the crew starts,
@@ -22,6 +20,9 @@ class TrendOutput(BaseModel):
     trends: List[Trend]
 
 
+website_tool = ScrapeWebsiteTool()
+
+
 @CrewBase
 class TrendCrew:
     """TrendCrew crew"""
@@ -52,43 +53,11 @@ def trend_alchemist(self) -> Agent:
     # To learn more about structured task outputs,
     # task dependencies, and task callbacks, check out the documentation:
     # https://docs.crewai.com/concepts/tasks#overview-of-a-task
-    @task
-    def find_sources_task(self) -> Task:
-        print("API_BASE:", os.getenv("API_BASE"))
-        return Task(
-            config=self.tasks_config["find_sources"],  # type: ignore[index]
-            tools=[
-                WebsiteSearchTool(
-                    config=dict(
-                        embedder=dict(
-                            provider="ollama",
-                            config=dict(
-                                model="nomic-embed-text",
-                                base_url=os.getenv("API_BASE"),
-                            ),
-                        ),
-                    )
-                )
-            ],
-        )
-
     @task
     def collect_trend_data_task(self) -> Task:
         return Task(
             config=self.tasks_config["collect_trend_data"],  # type: ignore[index]
-            tools=[
-                WebsiteSearchTool(
-                    config=dict(
-                        embedder=dict(
-                            provider="ollama",
-                            config=dict(
-                                model="nomic-embed-text",
-                                base_url=os.getenv("API_BASE"),
-                            ),
-                        ),
-                    )
-                )
-            ],
+            tools=[website_tool],
         )
 
     @task

server/agents/trend_crew/src/trend_crew/main.py

@@ -18,7 +18,7 @@ def run():
     Run the crew.
     """
     inputs = {
-        "user_prompt": "",
+        "user_prompt": "Schuhe",
         "current_year": str(datetime.now().year),
     }