from crewai import Agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0.2)
researcher = Agent(
role="باحث في السوق",
goal="العثور على رؤى موثوقة وحديثة حول السوق المستهدف والمنافسين.",
backstory=(
"أنت محلل مجتهد يتحقق من الادعاءات ويستشهد بالمصادر ويلخص "
"الإشارات من المنشورات ذات السمعة الطيبة."
),
tools=[], # إضافة أدوات الويب/البحث/الكاشطة لاحقًا
llm=llm
)
strategist = Agent(
role="مخطط المنتج",
goal="تركيب الأبحاث في تحديد المواقع وخيارات خارطة الطريق الواضحة.",
backstory="أنت تعطي الأولوية للوضوح والجدوى والنتائج القابلة للقياس.",
tools=[],
llm=llm
)
writer = Agent(
role="كاتب محتوى",
goal="إنتاج ملخص جيد التنظيم مع أمثلة وخطوات تالية.",
backstory="أنت تكتب باللغة الإنجليزية الموجزة والمقنعة وتتبع أدلة الأسلوب.",
tools=[],
llm=llm
)

from crewai import Task
research_task = Task(
description=(
"ابحث في سوق برامج إدارة المشاريع للشركات الصغيرة والمتوسطة في الولايات المتحدة في عام 2025. "
"حدد أفضل المنافسين ومستويات التسعير وICPs وثلاثة احتياجات لم تتم تلبيتها. "
"إرجاع تعداد نقطي مع 3-5 اقتباسات."
),
expected_output=(
"ملخص Markdown مع أقسام: حجم السوق، واللاعبين الرئيسيين، والتسعير، وICPs، "
"الاحتياجات غير الملباة، المصادر (مع الروابط)."
),
agent=researcher
)
synthesis_task = Task(
description=(
"باستخدام ملخص البحث، قم بإعداد بيان تحديد المواقع و2-3 مميزات، "
"وخارطة طريق لمدة 90 يومًا مع معالم بارزة."
),
expected_output="مذكرة استراتيجية موجزة (<= 400 كلمة).",
agent=strategist
)
writing_task = Task(
description=(
"حوّل مذكرة الاستراتيجية إلى صفحة واحدة عامة. قم بتضمين عنوان رئيسي، "
"عرض قيمة، ونقاط ميزة، وCTA."
),
expected_output="صفحة واحدة من Markdown مناسبة لصفحة مقصودة.",
agent=writer
)

from crewai import Crew
crew = Crew(
agents=[researcher, strategist, writer],
tasks=[research_task, synthesis_task, writing_task],
process="sequential", # تسليم المخرجات بالترتيب
verbose=True
)
result = crew.kickoff
print(result)

fact_checker = Agent(
role="مدقق الحقائق",
goal="التحقق من صحة جميع المطالبات مقابل المصادر الأولية؛ وضع علامة على الاقتباسات الضعيفة.",
backstory="متشكك، دقيق، غير متحيز.",
llm=llm
)
qa_task = Task(
description="التحقق من صحة جميع العبارات الواقعية؛ إضافة تصحيحات مضمنة مع علامات [FIX].",
expected_output="مسودة مصححة مع ملخص للإصلاحات.",
agent=fact_checker
)

from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchRun
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader
search = DuckDuckGoSearchRun
def web_search_tool(query: str):
return search.run(query)
def read_url_tool(url: str):
loader = WebBaseLoader(url)
docs = loader.load
return "\n\n".join([d.page_content[:2000] for d in docs])
researcher.tools = [web_search_tool, read_url_tool]

Task(
description=(
"تلخيص 5 دراسات حديثة حول إنتاجية العمل عن بعد (2023-2025) مع "
"المنهجية وحجم العينة والنتائج الرئيسية."
),
expected_output=(
"Markdown مع أقسام H2 لكل دراسة، وجدول مقارنة نهائي، وروابط."
),
agent=researcher
)

r1 = Agent(role="الباحث أ", goal="التركيز على التسعير", backstory="", llm=llm)
r2 = Agent(role="الباحث ب", goal="التركيز على الميزات", backstory="", llm=llm)
# مهام متوازية لـ r1، r2؛ مهمة تركيب متابعة تدمج مخرجاتها.

qa = Agent(
role="مراجع ضمان الجودة",
goal="التأكد من أن المخرجات تفي بمعايير القبول ودليل الأسلوب.",
backstory="أنت صارم ومتعنت.",
llm=llm
)

researcher = Agent(
role="باحث تحليلي",
goal=(
"تقديم ملخصات دقيقة ومضغوطة مع 3-5 اقتباسات موثوقة وملاحظة خطر."
),
backstory=(
"أنت تتحقق من الادعاءات، وتفضل المصادر الأولية، وتشير إلى عدم اليقين."
),
llm=llm
)

crew = Crew(..., verbose=True, output_log_file="runs/2025-crew.log")

persona = Agent(role="محلل الشخصية", goal="تحديد ICP وJTBD.", llm=llm)
researcher = Agent(role="الباحث", goal="جمع بيانات موثوقة.", llm=llm)
synth = Agent(role="المركب", goal="قارن وفسر.", llm=llm)
writer = Agent(role="الكاتب", goal="إنشاء ملخص جاهز للتنفيذ.", llm=llm)
qa = Agent(role="ضمان الجودة", goal="التحقق من المطالبات والوضوح.", llm=llm)
persona_task = Task(description="تحديد ICP وJTBD لقادة RevOps في SaaS.", agent=persona,
expected_output="نقاط + نقاط ضعف + مقاييس النجاح.")
research_task = Task(description="جمع الأسعار والميزات والمراجعات لـ 3 أدوات.", agent=researcher,
expected_output="جدول + 5 اقتباسات.")
synth_task = Task(description="بناء مصفوفة مقارنة وأفضل 3 رؤى.", agent=synth,
expected_output="جدول Markdown + رؤى.")
write_task = Task(description="صياغة ملخص من صفحة واحدة مع توصيات.", agent=writer,
expected_output="ملخص تنفيذي في markdown.")
qa_task = Task(description="تحقق من الدقة وسهولة القراءة؛ إصلاح المشكلات.", agent=qa,
expected_output="ملخص نظيف ومتحقق منه.")
crew = Crew(agents=[persona, researcher, synth, writer, qa],
tasks=[persona_task, research_task, synth_task, write_task, qa_task],
process="sequential", verbose=True)
print(crew.kickoff)