Natuurlijk! Hier is een gedetailleerd plan en configuratie om een AutoGPT-agent te ontwikkelen die automatisch data verzamelt uit meerdere kanalen en deze integreert in een uniforme SQL-database, met de beschreven doelen en eisen. **1. Architectuur en Overzicht** - **Data Bronnen:** - Social media API's (bijvoorbeeld Twitter, Facebook, LinkedIn) - Interne CRM-systemen - E-mail marketing platformen (bijvoorbeeld Mailchimp, HubSpot) - **Verwerking:** - Data ophalen via API's - Data valideren en ontdubbelen - Data formatteren in JSON - **Opslag:** - Gegevens importeren in een gecentraliseerde SQL-database (bijvoorbeeld PostgreSQL of MySQL) - **Automatisering:** - Elke uur uitvoeren - Gebruik maken van schedulers zoals cron of geïntegreerde taakplanners --- **2. Stap-voor-stap Plan** ### Stap 1: API-integraties opzetten - **Authenticatie:** Configureer API-sleutels en OAuth-tokens voor alle bronnen. - **Data ophalen scripts:** Schrijf Python-scripts of gebruik API-clients om data te downloaden. - **Frequente updates:** Implementeer paginering en resumption tokens om volledige data te krijgen. ### Stap 2: Data standaardiseren en valideren - **Data cleaning:** Verwijder onnodige velden, normaliseer datatypes. - **Duplicaten verwijderen:** Gebruik unieke identifiers en vergelijkingsalgoritmes (zoals fuzzy matching). - **Validatie:** Controleer structuur, verplichte velden en datatypes. ### Stap 3: Data formatteren in JSON - **Structuur:** Definieer een uniform JSON-schema dat alle gegevens kan bevatten. - **Voorbeeld:** ```json { "bron": "Twitter", "timestamp": "2023-10-23T14:55:00Z", "gegevens": { "gebruikersnaam": "...", "bericht": "...", "likes": ..., "retweets": ... } } ``` ### Stap 4: Data-insertie in SQL - **Database schema:** Ontwerp tabellen voor verschillende datatypes, met primaire sleutels en indices. - **Automatisering:** Gebruik scripts (bijvoorbeeld Python met SQLAlchemy) om JSON-data te converteren en te importeren. ### Stap 5: AutoGPT-agent configuratie - **Prompt ontwerp:** - Laat de agent de stappen begrijpen: data ophalen, valideren, dedupliceren, formatteren, en importeren. - **Loop en planning:** Configureer de agent om elke uur te starten, bijvoorbeeld via een scheduler. - **Error handling:** Programmeer de agent om fouten te loggen en te rapporteren. --- **3. Technische Specificaties & Voorbeeldconfiguratie** **a. Technologieën** - **Programmeertaal:** Python - **Libraries:** requests, pandas, SQLAlchemy, json, schedule (voor planning) - **Database:** PostgreSQL of MySQL **b. Voorbeeld Python-code schets** ```python import requests import json import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine import schedule import time # Database connectie engine = create_engine('postgresql://user:password@host/dbname') def fetch_social_media(): # Voorbeeld API-aanroep response = requests.get('API_URL', headers={'Authorization': 'Bearer TOKEN'}) data = response.json() # Data verwerken return data def fetch_crm(): # Interne CRM data ophalen pass def fetch_email_platform(): # E-mail data ophalen pass def clean_data(data): # Duplicaten verwijderen en valideren df = pd.DataFrame(data) df.drop_duplicates(subset=['unique_id'], inplace=True) # Validatie return df def save_to_db(df, table_name): df.to_sql(table_name, con=engine, if_exists='append', index=False) def main(): # Data ophalen social_data = fetch_social_media() crm_data = fetch_crm() email_data = fetch_email_platform() # Data standaardiseren social_df = clean_data(social_data) crm_df = clean_data(crm_data) email_df = clean_data(email_data) # Data opslaan save_to_db(social_df, 'social_media') save_to_db(crm_df, 'crm') save_to_db(email_df, 'email_marketing') # Output als JSON combined = { 'social_media': json.loads(social_df.to_json(orient='records')), 'crm': json.loads(crm_df.to_json(orient='records')), 'email_marketing': json.loads(email_df.to_json(orient='records')) } with open('output.json', 'w') as f: json.dump(combined, f, indent=4) # Planning elke uur schedule.every().hour.do(main) while True: schedule.run_pending() time.sleep(60) ``` --- **4. Optimalisatie en Beheer** - **Logging en monitoring:** Voeg logging toe voor foutopsporing. - **Security:** Bewaar API-sleutels veilig, bijvoorbeeld in omgevingsvariabelen. - **Efficiëntie:** Implementeer batching voor grote datasets. - **Validatie:** Controleer regelmatig data kwaliteit en correctheid. - **Versiebeheer:** Gebruik Git voor scriptbeheer. --- **5. Samenvatting** Door deze stappen te volgen, bouw je een AutoGPT-agent die: - Elke uur data uit social media, CRM en e-mailplatformen verzamelt. - Data valideert, ontdubbelt en formatteert. - Gegevens automatisch in een SQL-database opslaat. - Een gestructureerde JSON-output genereert. Dit ontwerp is flexibel, schaalbaar en gericht op efficiënte multi-channel dataverzameling en integratie.

Absoluut. Hier is een gedetailleerd, stap-voor-stap plan om een AutoGPT-agent te ontwerpen voor uw multi-channel data-integratieproject. ### **Overzicht van de AutoGPT-agent: "DataIntegratorBot"** Deze agent zal functioneren als een geautomatiseerde data-engineer. Zijn primaire taak is het ophalen, transformeren, laden (ETL) en bewaken van data vanuit verschillende bronnen naar uw centrale SQL-database. --- ### **Fase 1: Opzet van de Omgeving & Configuratie** **1.1 Kerncomponenten:** * **Python 3.11+:** De programmeertaal. * **AutoGPT (of een aangepaste AI-agent framework):** De "hersenen" van de operatie. Je kunt de officiële AutoGPT-repo forken of een lichtere agent bouwen met het `langchain` framework voor meer controle. * **Taakwachtrij (Celery met Redis/RabbitMQ):** Cruciale voor het plannen van de uurelijkse runs en het beheren van taken. * **API-clients:** Aangepaste modules voor elk platform. * `tweepy` of `python-linkedin-v2` voor sociale media. * `requests` of SDK's voor CRM (bv. Salesforce, HubSpot) en e-mailplatform (bv. Mailchimp, SendGrid). * **SQL Alchemy:** ORM (Object-Relational Mapping) voor interactie met de SQL-database. * **Pydantic:** Voor datavalidatie en parsing met behulp van Python type hints. * **Docker:** Om de agent en zijn afhankelijkheden (Redis, database) gecontaineriseerd te draaien. **1.2 Configuratiebestand (`config.yaml`):** ```yaml agent: name: "DataIntegratorBot" goal: "Verzamel en integreer data van sociale media, CRM en e-mail naar de centrale SQL database, verwijder duplicaten en valideer formaten." constraints: "Voer alleen geautoriseerde API-calls uit. Sla geen onnodige data op. Houd je strikt aan het JSON-uitvoerformaat. Log alle fouten." data_sources: social_media: twitter: api_key: ${TWITTER_API_KEY} api_secret: ${TWITTER_API_SECRET} bearer_token: ${TWITTER_BEARER_TOKEN} linkedin: client_id: ${LINKEDIN_CLIENT_ID} client_secret: ${LINKEDIN_CLIENT_SECRET} crm: platform: "hubspot" # of salesforce, etc. api_key: ${CRM_API_KEY} base_url: "https://api.hubapi.com" email_marketing: platform: "mailchimp" api_key: ${MAILCHIMP_API_KEY} datacenter: "us21" database: dialect: "postgresql" # of mysql host: ${DB_HOST} port: ${DB_PORT} name: ${DB_NAME} user: ${DB_USER} password: ${DB_PASSWORD} etl: frequency: 3600 # seconden (1 uur) output_format: "json" ``` **1.3 Omgevingsvariabelen (`.env` bestand):** Bewaar gevoelige informatie (API-sleutels, wachtwoorden) in een `.env` bestand dat wordt geladen. ```bash TWITTER_BEARER_TOKEN=your_twitter_token_here CRM_API_KEY=your_crm_key_here DB_PASSWORD=your_strong_db_password_here # ... etc. ``` --- ### **Fase 2: Gedetailleerd Werkplan voor de Agent** De agent volgt een vooraf gedefinieerd ETL-proces, georkestreerd door een hoofdscript. **2.1 Extract (Ophalen van data):** * De agent roept modulaire functies aan voor elk kanaal. * **Social Media API's:** Haalt nieuwe posts, engagement statistieken, berichten op sinds de laatste succesvolle run (gebruik `since_id` of timestamp). * **Interne CRM:** Haalt updates van contacten, bedrijven en deals op. * **E-mail platform:** Haalt campagneresultaten (open rates, click-through rates) en lijstgroei op. **2.2 Transform (Transformeren & Valideren):** Dit is de kern van de data-kwaliteit. * **Data Validatie (Pydantic Modellen):** ```python from pydantic import BaseModel, EmailStr, validator from typing import Optional from datetime import datetime class TransformedContact(BaseModel): source: str # e.g., "crm", "twitter" source_id: str full_name: str email: Optional[EmailStr] = None last_engagement: Optional[datetime] = None # ... andere velden @validator('full_name') def name_must_contain_space(cls, v): if ' ' not in v: raise ValueError('must contain a space') return v.title() ``` * Elk datapunt wordt geparset en gevalideerd tegen een Pydantic model. Ongeldige data wordt gelogd en naar een quarantinetabel geschreven voor later handmatig review. * **Deduplicatie:** * **Strategie:** Genereer een unieke hash (bv. MD5/SHA256) op basis van de `source` en `source_id` (bv. `twitter_123456789`). * **Controle:** Voor het laden, controleer de database op bestaande records met dezelfde hash. * **Actie:** Als de hash bestaat, voer dan een `UPDATE` uit. Als hij nieuw is, voer een `INSERT` uit. **2.3 Load (Laden in Database):** * Gebruik SQL Alchemy om de gevalideerde JSON-data naadloos in de juiste databasetabellen te laden. * Voer operaties uit in een database-transactie: als één item faalt, wordt de hele batch teruggedraaid om inconsistentie te voorkomen. **2.4 Uitvoerformaat (Gestructureerde JSON):** De agent genereert een run report in JSON. ```json { "run_id": "20231027-120000", "timestamp": "2023-10-27T12:00:00Z", "status": "success", "data_processed": { "twitter": 145, "crm": 28, "email_marketing": 5 }, "errors": [], "summary": "178 records verwerkt. 0 duplicaten gevonden. 0 fouten." } ``` --- ### **Fase 3: Optimalisatie & Foutafhandeling** * **Frequentie & Prestaties:** Celery scheduled een taak elk uur. Voor grote datasets, implementeer paginering in API-calls. * **Fouttolerantie:** * Implementeer **retry logic** met exponentiële backoff voor tijdelijke API-fouten. * Log alle fouten gedetailleerd (bv. met `logging` module) naar een bestand of monitoring service zoals Sentry. * Stel alerting in (bv. via e-mail of Slack webhook) voor kritieke fouten of herhaalde mislukkingen. * **Geheugengebruik:** Verwerk data in **chunks** (batches) in plaats van alles in het geheugen te laden. Stream grote API-responses. * **Monitoring:** Houd statistieken bij over het aantal verwerkte items, verwerkningstijd en fouten per run. Dit is handig voor capaciteitsplanning. --- ### **Fase 4: Implementatiestappen** 1. **Initialiseer Project:** ```bash mkdir data-integrator-bot && cd data-integrator-bot python -m venv venv source venv/bin/activate # voor Linux/macOS # venv\Scripts\activate # voor Windows pip install autogpt langchain celery redis requests sqlalchemy pydantic python-dotenv ``` 2. **Setup Docker-compose.yml** voor Redis en database. 3. **Schrijf modulaire code:** Creëer aparte Python modules voor `social_media_extractor.py`, `crm_extractor.py`, `transformer.py`, `database_loader.py`. 4. **Bouw de Hoofdagent (`main_agent.py`):** Dit script gebruikt de bovenstaande modules en volgt het doel en de constraints. Het is de "taakmanager". 5. **Configureer Celery** om de `main_agent.run()` taak elk uur aan te roepen. 6. **Test Uitgebreid:** Test met sample data en mock API-responses. Test specifiek deduplicatie- en validatielogica. 7. **Deploy:** Draai de container(s) op uw server of cloudplatform. ### **Samenvatting van de Agentconfiguratie** * **Naam:** `DataIntegratorBot` * **Doel:** Autonome, uurelijkse ETL-pipeline. * **Kernvaardigheden:** API-interactie, data parsing, validatie, deduplicatie, databasebeheer. * **Optimalisatie:** Batchverwerking, chunking, robuuste foutafhandeling en gedetailleerde logging. Dit plan geeft u een robuuste, schaalbare en onderhoudbare basis voor uw AutoGPT-data-integratieagent. Succes met uw project!