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from api_key import SERPER_API_KEY,TAVILY_API_KEY
import os
os.environ["SERPER_API_KEY"] = SERPER_API_KEY
from crewai import Agent
from crewai_tools import SerperDevTool
from crewai.llm import LLM
llm=LLM(model="ollama_chat/qwen2.5:latest", base_url="http://192.168.3.155:11434")
embedder_config={
"provider": "ollama",
"config": {
"model": 'quentinz/bge-large-zh-v1.5:latest',
"base_url": 'http://192.168.3.155:11434'
}
}
search_tool=SearchTool()
cv_agent=Agent(
role="计算机视觉工程师",
goal="查找并理解计算机视觉工程师的工作内容，熟悉的代码和工具",
backstory = "已经在计算机视觉领域工作5年，有丰富的计算机视觉经验，尤其是在工业缺陷检测方面",
llm=llm,
memory=True,
verbose=True,
tools=[search_tool],
embedder_config=embedder_config,
allow_delegation=False,
max_rpm=5,
max_execution_time=15,
)
nlp_agent=Agent(
role="自然语言开发工程师",
goal="查找并理解计算机视觉工程师的工作内容，熟悉的代码和工具",
backstory = "已经在自然语言开发领域工作10年，有丰富的自然语言开发经验",
llm=llm,
memory=True,
verbose=True,
tools=[search_tool],
embedder_config=embedder_config,
allow_delegation=False,
max_rpm=5,
max_execution_time=15,
)
plan_agent=Agent(
role="职业规划工程师",
goal="了解不同岗位的职业需求，并为用户规划未来职业发展",
backstory = "在大公司担任HR十年，尤其擅长为计算机领域的人做职业规划",
llm=llm,
memory=True,
verbose=True,
tools=[search_tool],
embedder_config=embedder_config,
allow_delegation=True,
max_rpm=5,
max_execution_time=30,
)
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