Cómo Crear un Simulador de Debates con Streamlit y LangChain #python #openai #gpt4o

En este video, te enseñaré cómo crear un simulador de debates utilizando Streamlit y la biblioteca LangChain. Aprenderás a configurar agentes de debate que pueden buscar información, generar descripciones creativas y participar en debates sobre temas específicos.

**Explicación del Código Completo:**

El código implementa un simulador de debates utilizando Streamlit y la biblioteca LangChain. Este simulador permite crear agentes de debate capaces de buscar información, generar descripciones creativas y participar activamente en un debate sobre un tema específico.

**Importaciones y Configuración Inicial:**
- **Importaciones:** Se incluyen las bibliotecas necesarias para el proyecto, como os, dotenv, Streamlit, y varias clases y funciones de LangChain.
- **Carga de Variables de Entorno:** Utilizamos `load_dotenv()` para cargar las variables de entorno desde un archivo .env.

**Entrada del Usuario:**

**Inicio del Debate:**
- **Diccionario de Nombres y Herramientas:** Creamos un diccionario donde cada agente tiene asignadas tres herramientas: "arxiv", "ddg-search" y "wikipedia".
- **Descripción de la Conversación:** La variable `conversation_description` contiene el tema del debate y los nombres de los participantes.
- **Mensaje del Sistema:** `agent_descriptor_system_message` es un mensaje que guía la generación de descripciones de los agentes.

**Generación de Descripciones de los Agentes:**
- **Función para Generar Descripción:** La función `generate_agent_description` utiliza el modelo ChatOpenAI para generar descripciones creativas de los agentes.
- **Diccionario de Descripciones:** `agent_descriptions` almacena las descripciones generadas para cada agente.

**Generación de Mensajes del Sistema para los Agentes:**
- **Función para Generar Mensaje del Sistema:** `generate_system_message` crea un mensaje del sistema para cada agente, incluyendo su descripción y reglas de conducta.
- **Diccionario de Mensajes del Sistema:** `agent_system_messages` almacena los mensajes del sistema para cada agente.

**Especificación del Tema del Debate:**
- **Mensaje para Especificar el Tema:** `topic_specifier_prompt` pide al modelo de lenguaje hacer el tema del debate más específico.

**Definición de Clases de Agentes y Simulador:**
- **DialogueAgent:** Clase que representa un agente de diálogo. Maneja el envío y recepción de mensajes, y mantiene un historial de mensajes.
- **DialogueAgentWithTools:** Clase derivada de `DialogueAgent` que también carga y utiliza herramientas para buscar información y refutar argumentos.

**Inicialización de los Agentes:**
- Se inicializan los agentes con sus nombres, mensajes del sistema, modelo de lenguaje y herramientas asignadas.

**Simulador de Diálogo:**
- **Constructor:** Configuramos la lista de agentes y la función de selección de hablantes.
- **Método reset:** Limpia el estado de cada agente.
- **Método inject:** Inserta un mensaje inicial en el historial de cada agente.
- **Método step:** Selecciona el próximo agente que hablará y envía su mensaje.

**Función de Selección de Hablante:**
- Selecciona el próximo hablante de forma cíclica utilizando el operador módulo (%).

**Ejecución del Simulador:**
- Configuramos el número máximo de iteraciones (max_iters).
- Inicializamos el simulador con los agentes y la función de selección.
- Llamamos a `reset` para limpiar el estado de los agentes.
- Inyectamos el tema específico en cada agente.

¡Acompáñame en este tutorial para aprender a crear un simulador de debates desde cero y descubre cómo puedes utilizar esta herramienta para tus propios proyectos!