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📌 Report Dettagliato sul Progetto Basato su CodeAgent e Qwen2.5-Coder-32B-Instruct

1️⃣ Identificazione del Codice Principale

Il file principale del progetto è app.py, che definisce e avvia un agente (CodeAgent). Questo agente utilizza il modello Qwen2.5-Coder-32B-Instruct, che opera tramite Hugging Face e si interfaccia con gli utenti tramite Gradio, un framework per UI interattive.

🔹 Funzionalità Principali

Il codice carica strumenti personalizzati per dare all'agente capacità di:

• ✅ Generare immagini (usando un tool da Hugging Face).
• ✅ Recuperare l'orario attuale in una specifica zona.
• ✅ Restituire risposte finali mediante un tool dedicato (final_answer).
• ✅ Eseguire codice per generare risposte passo-passo, utilizzando un ciclo di "Thought → Code → Observation".

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2️⃣ Analisi Strutturale del Codice

📌 Importazioni e Dipendenze

Il codice importa diverse librerie:

from smolagents import CodeAgent, DuckDuckGoSearchTool, HfApiModel, load_tool, tool
import datetime
import requests
import pytz
import yaml
from tools.final_answer import FinalAnswerTool
from Gradio_UI import GradioUI

🔹 Ruolo nel contesto LLM/RAG/Agenti:

• smolagents → Fornisce classi per agenti conversazionali.
• HfApiModel → Permette l'uso di modelli AI di Hugging Face.
• load_tool → Carica strumenti esterni.
• FinalAnswerTool e GradioUI → Moduli interni per la gestione delle risposte e della UI.

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📌 Strumenti e Tool Personalizzati

Il progetto utilizza tool registrati tramite @tool, che li rende accessibili all'agente.

🔹 Esempio di Tool Personalizzato (Placeholder)

@tool
def my_custom_tool(arg1: str, arg2: int) -> str:
    """A tool that does nothing yet"""
    return "What magic will you build?"

➡ Questo è solo un placeholder, ma mostra come è possibile registrare strumenti personalizzati.

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🔹 Tool per il Recupero dell'Ora Attuale

@tool
def get_current_time_in_timezone(timezone: str) -> str:
    try:
        tz = pytz.timezone(timezone)
        local_time = datetime.datetime.now(tz).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        return f"The current local time in {timezone} is: {local_time}"
    except Exception as e:
        return f"Error fetching time for timezone '{timezone}': {str(e)}"

✅ Scopo: Permette all'agente di recuperare l'orario in tempo reale, cosa impossibile per un modello LLM addestrato staticamente. ✅ Ruolo in RAG: Fornisce dati aggiornati all'agente senza necessità di conoscenza pregressa.

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📌 Configurazione del Modello AI

model = HfApiModel(
    max_tokens=2096,
    temperature=0.5,
    model_id='Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct',
)

🔹 Cosa fa questa configurazione?

• max_tokens=2096 → Controlla la lunghezza massima della risposta.
• temperature=0.5 → Bilancia creatività e coerenza.
• model_id → Specifica il modello AI da utilizzare.

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📌 Inizializzazione dell'Agente

agent = CodeAgent(
    model=model,
    tools=[final_answer, get_current_time_in_timezone, image_generation_tool],
    max_steps=6,
    name="MyAgent",
    description="An agent that can fetch time, search, and generate images.",
    prompt_templates=prompt_templates
)

🔹 Elementi chiave:

• tools → Definisce gli strumenti disponibili per l'agente.
• max_steps=6 → L'agente può compiere fino a 6 passi per risolvere un task.
• prompt_templates → Guida la generazione delle risposte.

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3️⃣ Approfondimenti sul Funzionamento

🔹 Come l'LLM sa che deve usare un tool?

Il prompt YAML (prompts.yaml) guida il modello in un ciclo "Thought → Code → Observation".

Thought: I need to get the current time in Tokyo.
Code:
```py
result = get_current_time_in_timezone("Asia/Tokyo")
print(result)
```<end_code>

✅ Il modello genera codice Python per chiamare il tool. ✅ Il codice viene eseguito esternamente all'LLM. ✅ Il risultato viene salvato nell'Observation e usato come nuovo input per il modello.

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🔹 Cosa succede senza final_answer?

Se il modello riceve solo l'Observation, potrebbe:

• Continuare a generare codice inutilmente.
• Non sapere quando fermarsi.
• Non restituire una risposta chiara.

Ecco perché il modello genera:

final_answer("The current time in Tokyo is 12:30 PM")

che segna la fine del processo e restituisce l'output finale.

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4️⃣ Flusso Completo dell'Interazione

✅ Passo 1: L'utente invia una query ("What is the time in Tokyo?").
✅ Passo 2: L'LLM genera codice per chiamare un tool.
✅ Passo 3: Il codice viene eseguito e genera un'Observation.
✅ Passo 4: L'Observation viene passata di nuovo all'LLM.
✅ Passo 5: L'LLM decide di chiamare final_answer().
✅ Passo 6: final_answer restituisce la risposta all'utente.

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5️⃣ Confronto con Altri Modelli

• Qwen2.5-Coder-32B-Instruct non è stato addestrato per rispondere autonomamente con la sequenza "Thought → Code → Observation".
• LLaMA 3.2, se ben addestrato, potrebbe riconoscere automaticamente quando fermarsi, ma senza una pipeline ben definita potrebbe comunque non gestire correttamente i tool esterni.

➡ Conclusione: La necessità di final_answer dipende dal framework di gestione dell'agente, non solo dal modello AI usato.

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📌 CONCLUSIONI

✅ L'LLM non esegue codice direttamente ma lo genera e lo passa a un ambiente di esecuzione esterno.
✅ L'Observation è il risultato grezzo dell'esecuzione del tool, che viene poi dato in input all'LLM.
✅ final_answer è necessario per strutturare l'output e segnalare la fine del processo.
✅ Il progetto sfrutta un ciclo iterativo di reasoning step-by-step, tipico di un framework RAG.

🚀 In sintesi, il sistema crea un agente AI autonomo in grado di eseguire codice, interrogare il web e rispondere in modo dinamico, sfruttando un approccio multi-step basato su Retrieval-Augmented Generation (RAG).