Final Project: Biodiversity Agent Chatbot

Setup and Running

1. Set your API Key Add your API key to backend/.env:

   OPENAI_API_KEY=your_key_here

2. Run the Backend

   cd final_project/backend
   source venv/bin/activate
   pip install -r requirements.txt # or install dynamically
   uvicorn main:app --reload --host 127.0.0.1 --port 8000

3. Run the Frontend

   cd final_project/frontend
   npm install
   npm run dev

Open http://localhost:5173 to interact with the Biodiversity Sentinel Agent!

🌍 Proyecto Final: Agente Centinela de Biodiversidad

Este proyecto implementa un chatbot inteligente impulsado por Pydantic AI (modelo: openai:gpt-4o-mini). Su función principal es analizar proactivamente (de forma simulada y conectada a prompts del usuario) informes de datos satelitales, sensores medioambientales y cámaras trampa, para asistir en la protección de los ecosistemas y prevenir la tala o pesca ilegal, enviando alertas a las autoridades competentes.

🏗️ Arquitectura

La solución se divide en los siguientes componentes:

1. Frontend (React + Vite + TailwindCSS):

   • Provee una interfaz de usuario conversacional Premium, estéticamente diseñada con temáticas oscuras ambientales y estilos modernos.
   • Utiliza componentes de CopilotKit (@copilotkit/react-ui y @copilotkit/react-core) para renderizar el chat, integrándose al 100% con el estándar AG-UI.

2. Backend (FastAPI):

   • Un servicio web mínimo y rápido que levanta el endpoint REST /chat.
   • Se comunica instantáneamente con la UI recibiendo mensajes RunAgentInput e instanciando un stream de texto y llamadas a herramientas (SSE - Server Sent Events) gracias al uso del adaptador AGUIAdapter.dispatch_request.

3. Agente (Pydantic AI):

   • Configurado con un System Prompt integral como agente protector botánico y biopreservador.
   • Herramientas asíncronas (@agent.tool) de monitoreo:
     • analyze_satellite_imagery
     • analyze_ocean_sensors
     • analyze_wildlife_cameras
     • alert_authorities

✔️ Conceptos del curso aplicados

• Fundamentos de LLMs y Prompting: System prompt con instrucciones precisas para encasillar al modelo y dotarlo de las reglas de conservación.
• Bucle de Agente y Herramientas (Tools): Implementación de Pydantic AI @agent.tool incluyendo docstrings claros para que el modelo decida por si solo enviar llamados a diferentes ecosistemas.
• FastAPI y Streaming: API modular manejando múltiples peticiones en paralelo utilizando Server-Sent Events (SSE) en su propia ruta independiente, libre de bloqueos.
• AG-UI Protocol: Completo desacoplamiento frontend-backend que permite compatibilidad cruzada de renderizado de interfaces de agente.

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Desarrollado para el proyecto final del curso SuperPower AI Crash Course - Biodiversidad.