Add certificate and detailed project report; update agent configuration

.gradio/certificate.pem

@@ -0,0 +1,31 @@
+-----BEGIN CERTIFICATE-----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=
+-----END CERTIFICATE-----

Spiegazione.md

@@ -0,0 +1,159 @@
+# 📌 Report Dettagliato sul Progetto Basato su CodeAgent e Qwen2.5-Coder-32B-Instruct
+
+## 1️⃣ Identificazione del Codice Principale
+Il file principale del progetto è **`app.py`**, che definisce e avvia un agente (`CodeAgent`). Questo agente utilizza il modello **Qwen2.5-Coder-32B-Instruct**, che opera tramite **Hugging Face** e si interfaccia con gli utenti tramite **Gradio**, un framework per UI interattive.
+
+### 🔹 Funzionalità Principali
+Il codice carica strumenti personalizzati per dare all'agente capacità di:
+- ✅ **Generare immagini** (usando un tool da Hugging Face).
+- ✅ **Recuperare l'orario attuale in una specifica zona**.
+- ✅ **Restituire risposte finali** mediante un tool dedicato (`final_answer`).
+- ✅ **Eseguire codice per generare risposte passo-passo**, utilizzando un ciclo di **"Thought → Code → Observation"**.
+
+---
+
+## 2️⃣ Analisi Strutturale del Codice
+### 📌 Importazioni e Dipendenze
+Il codice importa diverse librerie:
+
+```python
+from smolagents import CodeAgent, DuckDuckGoSearchTool, HfApiModel, load_tool, tool
+import datetime
+import requests
+import pytz
+import yaml
+from tools.final_answer import FinalAnswerTool
+from Gradio_UI import GradioUI
+```
+
+### 🔹 Ruolo nel contesto LLM/RAG/Agenti:
+- **`smolagents`** → Fornisce classi per agenti conversazionali.
+- **`HfApiModel`** → Permette l'uso di modelli AI di Hugging Face.
+- **`load_tool`** → Carica strumenti esterni.
+- **`FinalAnswerTool`** e **`GradioUI`** → Moduli interni per la gestione delle risposte e della UI.
+
+---
+
+### 📌 Strumenti e Tool Personalizzati
+Il progetto utilizza tool registrati tramite `@tool`, che li rende accessibili all'agente.
+
+#### 🔹 Esempio di Tool Personalizzato (Placeholder)
+```python
+@tool
+def my_custom_tool(arg1: str, arg2: int) -> str:
+    """A tool that does nothing yet"""
+    return "What magic will you build?"
+```
+➡ Questo è solo un **placeholder**, ma mostra come è possibile registrare strumenti personalizzati.
+
+---
+
+#### 🔹 Tool per il Recupero dell'Ora Attuale
+```python
+@tool
+def get_current_time_in_timezone(timezone: str) -> str:
+    try:
+        tz = pytz.timezone(timezone)
+        local_time = datetime.datetime.now(tz).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+        return f"The current local time in {timezone} is: {local_time}"
+    except Exception as e:
+        return f"Error fetching time for timezone '{timezone}': {str(e)}"
+```
+✅ **Scopo**: Permette all'agente di recuperare l'orario in tempo reale, cosa impossibile per un modello LLM addestrato staticamente.
+✅ **Ruolo in RAG**: Fornisce dati aggiornati all'agente senza necessità di conoscenza pregressa.
+
+---
+
+### 📌 Configurazione del Modello AI
+```python
+model = HfApiModel(
+    max_tokens=2096,
+    temperature=0.5,
+    model_id='Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct',
+)
+```
+
+### 🔹 Cosa fa questa configurazione?
+- `max_tokens=2096` → Controlla la lunghezza massima della risposta.
+- `temperature=0.5` → Bilancia creatività e coerenza.
+- `model_id` → Specifica il modello AI da utilizzare.
+
+---
+
+### 📌 Inizializzazione dell'Agente
+```python
+agent = CodeAgent(
+    model=model,
+    tools=[final_answer, get_current_time_in_timezone, image_generation_tool],
+    max_steps=6,
+    name="MyAgent",
+    description="An agent that can fetch time, search, and generate images.",
+    prompt_templates=prompt_templates
+)
+```
+
+### 🔹 Elementi chiave:
+- **`tools`** → Definisce gli strumenti disponibili per l'agente.
+- **`max_steps=6`** → L'agente può compiere fino a 6 passi per risolvere un task.
+- **`prompt_templates`** → Guida la generazione delle risposte.
+
+---
+
+## 3️⃣ Approfondimenti sul Funzionamento
+### 🔹 Come l'LLM sa che deve usare un tool?
+Il **prompt YAML** (`prompts.yaml`) guida il modello in un ciclo **"Thought → Code → Observation"**.
+
+```yaml
+Thought: I need to get the current time in Tokyo.
+Code:
+```py
+result = get_current_time_in_timezone("Asia/Tokyo")
+print(result)
+```<end_code>
+```
+✅ Il modello **genera codice Python** per chiamare il tool.
+✅ Il codice viene **eseguito esternamente all'LLM**.
+✅ Il risultato viene **salvato nell'Observation** e usato come nuovo input per il modello.
+
+---
+
+### 🔹 Cosa succede senza `final_answer`?
+Se il modello riceve solo l'Observation, potrebbe:
+- Continuare a generare codice inutilmente.
+- Non sapere quando fermarsi.
+- Non restituire una risposta chiara.
+
+Ecco perché il modello genera:
+```python
+final_answer("The current time in Tokyo is 12:30 PM")
+```
+che **segna la fine del processo** e restituisce l'output finale.
+
+---
+
+## 4️⃣ Flusso Completo dell'Interazione
+✅ **Passo 1**: L'utente invia una query (`"What is the time in Tokyo?"`).  
+✅ **Passo 2**: L'LLM genera codice per chiamare un tool.  
+✅ **Passo 3**: Il codice viene eseguito e genera un'Observation.  
+✅ **Passo 4**: L'Observation viene passata di nuovo all'LLM.  
+✅ **Passo 5**: L'LLM decide di chiamare `final_answer()`.  
+✅ **Passo 6**: `final_answer` restituisce la risposta all'utente.  
+
+---
+
+## 5️⃣ Confronto con Altri Modelli
+- **Qwen2.5-Coder-32B-Instruct** non è stato addestrato per rispondere autonomamente con la sequenza "Thought → Code → Observation".  
+- **LLaMA 3.2**, se ben addestrato, potrebbe riconoscere automaticamente quando fermarsi, ma senza una pipeline ben definita **potrebbe comunque non gestire correttamente i tool esterni**.  
+
+➡ **Conclusione**: La necessità di `final_answer` dipende dal **framework di gestione dell'agente**, non solo dal modello AI usato.
+
+---
+
+# 📌 CONCLUSIONI
+✅ **L'LLM non esegue codice direttamente** ma lo genera e lo passa a un ambiente di esecuzione esterno.  
+✅ **L'Observation è il risultato grezzo dell'esecuzione del tool**, che viene poi dato in input all'LLM.  
+✅ **`final_answer` è necessario per strutturare l'output e segnalare la fine del processo**.  
+✅ **Il progetto sfrutta un ciclo iterativo di reasoning step-by-step**, tipico di un framework RAG.  
+
+🚀 **In sintesi, il sistema crea un agente AI autonomo in grado di eseguire codice, interrogare il web e rispondere in modo dinamico, sfruttando un approccio multi-step basato su Retrieval-Augmented Generation (RAG).**
+

app.py

@@ -48,20 +48,20 @@ custom_role_conversions=None,
 
 
 # Import tool from Hub
-image_generation_tool = load_tool("agents-course/text-to-image", trust_remote_code=True)
+# image_generation_tool = load_tool("agents-course/text-to-image", trust_remote_code=True)
 
 with open("prompts.yaml", 'r') as stream:
     prompt_templates = yaml.safe_load(stream)
     
 agent = CodeAgent(
     model=model,
-    tools=[final_answer, get_current_time_in_timezone, image_generation_tool],  # Add more tools
-    max_steps=6,
+    tools=[final_answer, get_current_time_in_timezone],  # Add more tools
+    max_steps=2,
     verbosity_level=1,
     grammar=None,
     planning_interval=None,
     name="MyAgent",
-    description="An agent that can fetch time, search, and generate images.",
+    description="An agent that can fetch time.",
     prompt_templates=prompt_templates
 )