from crewai import Agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0.2)
researcher = Agent(
role="Market Researcher",
goal="Βρείτε αξιόπιστες, ενημερωμένες πληροφορίες για την αγορά στόχο και τους ανταγωνιστές.",
backstory=(
"Είστε ένας επιμελής αναλυτής που επαληθεύει ισχυρισμούς, αναφέρει πηγές και συνοψίζει "
"σήματα από αξιόπιστες δημοσιεύσεις."
),
tools=[], # προσθέστε αργότερα εργαλεία web/αναζήτησης/σάρωσης
llm=llm
)
strategist = Agent(
role="Product Strategist",
goal="Συνθέστε την έρευνα σε μια σαφή τοποθέτηση και επιλογές οδικού χάρτη.",
backstory="Δίνετε προτεραιότητα στην καθαρότητα, εφικτότητα και μετρήσιμα αποτελέσματα.",
tools=[],
llm=llm
)
writer = Agent(
role="Content Writer",
goal="Παράγετε μια καλά δομημένη περίληψη με παραδείγματα και επόμενα βήματα.",
backstory="Γράφετε με συνοπτικά, πειστικά αγγλικά και ακολουθείτε οδηγούς ύφους.",
tools=[],
llm=llm
)

from crewai import Task
research_task = Task(
description=(
"Κάντε έρευνα για την αγορά λογισμικού διαχείρισης έργων SMB στις ΗΠΑ το 2025. "
"Εντοπίστε κορυφαίους ανταγωνιστές, επίπεδα τιμών, ICPs και τρεις ανεκπλήρωτες ανάγκες. "
"Επιστρέψτε σημεία με 3–5 αναφορές."
),
expected_output=(
"Ένα brief σε markdown με τμήματα: Μέγεθος Αγοράς, Κύριοι Παίκτες, Τιμολόγηση, ICPs, "
"Ανεκπλήρωτες Ανάγκες, Πηγές (με συνδέσμους)."
),
agent=researcher
)
synthesis_task = Task(
description=(
"Χρησιμοποιώντας το brief έρευνας, δημιουργήστε δήλωση τοποθέτησης, 2–3 διαφορές, "
"και ένα οδικό χάρτη 90 ημερών με ορόσημα."
),
expected_output="Συνοπτικό στρατηγικό σημείωμα (έως 400 λέξεις).",
agent=strategist
)
writing_task = Task(
description=(
"Μετατρέψτε το στρατηγικό σημείωμα σε μια απλή σελίδα προς το κοινό. Συμπεριλάβετε επικεφαλίδα, "
"πρόταση αξίας, σημεία χαρακτηριστικών και CTA."
),
expected_output="Markdown one-pager κατάλληλο για landing page.",
agent=writer
)

from crewai import Crew
crew = Crew(
agents=[researcher, strategist, writer],
tasks=[research_task, synthesis_task, writing_task],
process="sequential", # μεταβιβάστε τα αποτελέσματα κατά σειρά
verbose=True
)
result = crew.kickoff
print(result)

fact_checker = Agent(
role="Fact Checker",
goal="Επικυρώστε όλους τους ισχυρισμούς σε πρωτογενείς πηγές· επισημάνετε αδύναμες παραπομπές.",
backstory="Ειρωνικός, σχολαστικός, αντικειμενικός.",
llm=llm
)
qa_task = Task(
description="Επικυρώστε όλα τα πραγματικά στοιχεία· προσθέστε διορθώσεις inline με ετικέτες [FIX].",
expected_output="Διορθωμένο σχέδιο με περίληψη των διορθώσεων.",
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=(
"Συνοψίστε 5 πρόσφατες μελέτες για την παραγωγικότητα της απομακρυσμένης εργασίας (2023–2025) με "
"μεθοδολογία, μέγεθος δείγματος και βασικά ευρήματα."
),
expected_output=(
"Markdown με ενότητες Η2 για κάθε μελέτη, τελικό συγκριτικό πίνακα και συνδέσμους."
),
agent=researcher
)

r1 = Agent(role="Researcher A", goal="Εστίαση στις τιμές", backstory="", llm=llm)
r2 = Agent(role="Researcher B", goal="Εστίαση στα χαρακτηριστικά", backstory="", llm=llm)
# Παράλληλες εργασίες για r1, r2; μια επακόλουθη σύνθεση συγχωνεύει τις εξόδους τους.

qa = Agent(
role="QA Reviewer",
goal="Διασφαλίστε ότι τα αποτελέσματα πληρούν τα κριτήρια αποδοχής και τον οδηγό ύφους.",
backstory="Είστε αυστηρός και σχολαστικός.",
llm=llm
)

researcher = Agent(
role="Αναλυτικός Ερευνητής",
goal=(
"Παράγετε σύντομα, ακριβή briefs με 3–5 αξιόπιστες παραπομπές και σημείωμα κινδύνου."
),
backstory=(
"Επαληθεύετε ισχυρισμούς, προτιμάτε πρωτογενείς πηγές και επισημαίνετε αβεβαιότητες."
),
llm=llm
)

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

persona = Agent(role="Persona Analyst", goal="Define ICP and JTBD.", llm=llm)
researcher = Agent(role="Researcher", goal="Collect credible data.", llm=llm)
synth = Agent(role="Synthesizer", goal="Compare and interpret.", llm=llm)
writer = Agent(role="Writer", goal="Create an executive-ready brief.", llm=llm)
qa = Agent(role="QA", goal="Validate claims and clarity.", llm=llm)
persona_task = Task(description="Define ICP & JTBD for RevOps leaders in SaaS.", agent=persona,
expected_output="Bullets + pain points + success metrics.")
research_task = Task(description="Collect pricing, features, and reviews for 3 tools.", agent=researcher,
expected_output="Table + 5 citations.")
synth_task = Task(description="Build a comparison matrix and top 3 insights.", agent=synth,
expected_output="Markdown table + insights.")
write_task = Task(description="Draft a 1-page brief with recommendations.", agent=writer,
expected_output="Executive brief in markdown.")
qa_task = Task(description="Check accuracy and readability; fix issues.", agent=qa,
expected_output="Clean, validated brief.")
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)