from crewai import Agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0.2)
researcher = Agent(
role="Market Researcher",
goal="Tìm kiếm thông tin đáng tin cậy và cập nhật về thị trường mục tiêu và đối thủ.",
backstory=(
"Bạn là một nhà phân tích cẩn trọng, xác minh thông tin, trích dẫn nguồn, và tóm tắt "
"tín hiệu từ các ấn phẩm uy tín."
),
tools=[], # sau này thêm công cụ web/tìm kiếm/cào dữ liệu
llm=llm
)
strategist = Agent(
role="Product Strategist",
goal="Tổng hợp nghiên cứu thành phát biểu định vị sắc nét và các tùy chọn lộ trình.",
backstory="Bạn ưu tiên sự rõ ràng, khả thi và kết quả đo lường được.",
tools=[],
llm=llm
)
writer = Agent(
role="Content Writer",
goal="Tạo bản tóm tắt cấu trúc tốt với ví dụ và bước tiếp theo.",
backstory="Bạn viết bằng tiếng Anh ngắn gọn, thuyết phục và tuân theo hướng dẫn phong cách.",
tools=[],
llm=llm
)

from crewai import Task
research_task = Task(
description=(
"Nghiên cứu thị trường phần mềm quản lý dự án SMB ở Mỹ năm 2025. "
"Xác định các đối thủ hàng đầu, mức giá, ICP, và ba nhu cầu chưa được đáp ứng. "
"Trả về các gạch đầu dòng với 3–5 trích dẫn."
),
expected_output=(
"Bản tóm tắt markdown với các phần: Quy mô thị trường, Đối thủ chính, Giá, ICP, "
"Nhu cầu chưa đáp ứng, Nguồn (có liên kết)."
),
agent=researcher
)
synthesis_task = Task(
description=(
"Dựa trên bản tóm tắt nghiên cứu, tạo phát biểu định vị, 2–3 điểm khác biệt, "
"và lộ trình 90 ngày với các dấu mốc."
),
expected_output="Bản ghi nhớ chiến lược ngắn gọn (<= 400 từ).",
agent=strategist
)
writing_task = Task(
description=(
"Biến bản ghi nhớ chiến lược thành tài liệu một trang công khai. Bao gồm tiêu đề, "
"giá trị đề xuất, các gạch đầu dòng tính năng, và CTA."
),
expected_output="Một trang markdown phù hợp cho landing page.",
agent=writer
)

from crewai import Crew
crew = Crew(
agents=[researcher, strategist, writer],
tasks=[research_task, synthesis_task, writing_task],
process="sequential", # chuyển giao đầu ra theo thứ tự
verbose=True
)
result = crew.kickoff
print(result)

fact_checker = Agent(
role="Fact Checker",
goal="Xác thực tất cả các khẳng định dựa trên nguồn chính; gắn cờ trích dẫn yếu.",
backstory="Nghi ngờ, tỉ mỉ, khách quan.",
llm=llm
)
qa_task = Task(
description="Xác thực mọi phát biểu thực tế; thêm sửa chữa inline với thẻ [FIX].",
expected_output="Bản thảo được sửa chữa với tóm tắt các sửa đổi.",
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=(
"Tóm tắt 5 nghiên cứu mới về năng suất làm việc từ xa (2023–2025) với "
"phương pháp, quy mô mẫu, và kết luận chính."
),
expected_output=(
"Markdown với phần H2 cho từng nghiên cứu, bảng so sánh cuối, và liên kết."
),
agent=researcher
)

r1 = Agent(role="Researcher A", goal="Tập trung vào giá cả", backstory="", llm=llm)
r2 = Agent(role="Researcher B", goal="Tập trung vào tính năng", backstory="", llm=llm)
# Nhiệm vụ song song cho r1, r2; nhiệm vụ tổng hợp theo sau hợp nhất kết quả.

qa = Agent(
role="QA Reviewer",
goal="Đảm bảo đầu ra đạt tiêu chuẩn chấp nhận và hướng dẫn phong cách.",
backstory="Bạn nghiêm ngặt và kỹ tính.",
llm=llm
)

researcher = Agent(
role="Nhà nghiên cứu phân tích",
goal=(
"Cung cấp bản tóm tắt ngắn gọn, chính xác với 3–5 trích dẫn đáng tin cậy và ghi chú rủi ro."
),
backstory=(
"Bạn xác minh thông tin, ưu tiên nguồn chính và cảnh báo sự không chắc chắn."
),
llm=llm
)

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

persona = Agent(role="Persona Analyst", goal="Định nghĩa ICP và JTBD.", llm=llm)
researcher = Agent(role="Researcher", goal="Thu thập dữ liệu đáng tin cậy.", llm=llm)
synth = Agent(role="Synthesizer", goal="So sánh và phân tích.", llm=llm)
writer = Agent(role="Writer", goal="Tạo bản tóm tắt cho lãnh đạo.", llm=llm)
qa = Agent(role="QA", goal="Xác thực và làm rõ thông tin.", llm=llm)
persona_task = Task(description="Định nghĩa ICP & JTBD cho lãnh đạo RevOps trong SaaS.", agent=persona,
expected_output="Gạch đầu dòng + điểm đau + chỉ số thành công.")
research_task = Task(description="Thu thập giá, tính năng, và đánh giá cho 3 công cụ.", agent=researcher,
expected_output="Bảng + 5 trích dẫn.")
synth_task = Task(description="Xây dựng ma trận so sánh và 3 insight hàng đầu.", agent=synth,
expected_output="Bảng markdown + phân tích.")
write_task = Task(description="Soạn bản tóm tắt 1 trang với đề xuất.", agent=writer,
expected_output="Bản tóm tắt lãnh đạo bằng markdown.")
qa_task = Task(description="Kiểm tra độ chính xác và khả năng đọc; sửa lỗi.", agent=qa,
expected_output="Bản tóm tắt rõ ràng, đã xác thực.")
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)