feat: update templates for executor tools, situational awareness and listener execution logic
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Rui
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import os
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import json
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import redis
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import argparse
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import subprocess
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import os, json, redis, subprocess, base64
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from urllib import request, parse
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from anthropic import Anthropic
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from key_manager import KeyManager
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# Configurações de Caminho
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BASE_DIR = "/home/deploy/projetos"
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INSTRUCOES_DIR = "/home/deploy/instrucoes"
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class SwarmAgent:
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def __init__(self, task_data):
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self.data = task_data
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self.repo_name = task_data.get('repository')
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self.repo_url = f"http://10.99.0.3:3000/{self.repo_name}.git"
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self.local_path = os.path.join(BASE_DIR, self.repo_name.split('/')[-1])
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self.km = KeyManager()
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self.local_path = os.path.join("/home/deploy/projetos", self.repo_name.split('/')[-1])
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# Conexão Redis para pegar chaves
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self.r = redis.Redis(host='10.99.0.3', port=6379, password='clube67_dragonfly_pass_9903', db=0, decode_responses=True)
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def get_api_key(self):
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pool = json.loads(self.r.get('swarm:keys:pool'))
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return random.choice([k['key'] for k in pool['anthropic'] if k['status'] == 'active'])
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def setup_workspace(self):
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"""Garante que o código e as instruções estão atualizados"""
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print(f" [>] Sincronizando repositório: {self.repo_name}")
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os.makedirs(BASE_DIR, exist_ok=True)
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os.makedirs("/home/deploy/projetos", exist_ok=True)
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if not os.path.exists(self.local_path):
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subprocess.run(["git", "clone", self.repo_url, self.local_path])
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else:
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subprocess.run(["git", "-C", self.local_path, "pull"])
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# Sincroniza instruções globais
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subprocess.run(["git", "-C", INSTRUCOES_DIR, "pull"])
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def get_system_prompt(self):
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"""Carrega a doutrina e as instruções de cada VPS"""
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with open(f"{INSTRUCOES_DIR}/global/doutrina_agentes.md", "r") as f:
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doutrina = f.read()
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with open(f"{INSTRUCOES_DIR}/global/claude.md", "r") as f:
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especifico = f.read()
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ip_vps = subprocess.getoutput("hostname -I").split()[0]
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return f"""
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{doutrina}
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{especifico}
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CONTEXTO ATUAL:
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- Você está na VPS com IP: {ip_vps}
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- Projeto: {self.repo_name}
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- Tarefa (Issue): {json.dumps(self.data.get('data', {}).get('issue', {}))}
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"""
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def run_bash(self, command):
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"""Ferramenta para a IA rodar comandos na VPS 4"""
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result = subprocess.run(command, shell=True, capture_output=True, text=True, cwd=self.local_path)
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return f"STDOUT: {result.stdout}\nSTDERR: {result.stderr}"
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def post_comment(self, message):
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"""Posta um comentário de feedback na Issue do Gitea usando urllib (zero-dependency)"""
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issue_id = self.data.get('data', {}).get('issue', {}).get('number')
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if not issue_id:
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return
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||||
if not issue_id: return
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url = f"http://10.99.0.3:3000/api/v1/repos/{self.repo_name}/issues/{issue_id}/comments"
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import base64
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from urllib import request, parse
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# Auth Basic
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auth_str = 'ruicesar:h$tg@g5aga$ra1E3$C-yHW$-BA@DF2@Grfa!3#'
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auth_bytes = auth_str.encode('ascii')
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base64_auth = base64.b64encode(auth_bytes).decode('ascii')
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data = json.dumps({"body": message}).encode('utf-8')
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req = request.Request(url, data=data, method='POST')
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base64_auth = base64.b64encode(auth_str.encode('ascii')).decode('ascii')
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||||
req = request.Request(url, data=json.dumps({"body": message}).encode('utf-8'), method='POST')
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||||
req.add_header('Content-Type', 'application/json')
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req.add_header('Authorization', f'Basic {base64_auth}')
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try:
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with request.urlopen(req) as response:
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if response.status == 201:
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print(f" [✓] Comentário postado na Issue #{issue_id}")
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else:
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print(f" [X] Erro ao postar comentário: {response.status}")
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except Exception as e:
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print(f" [E] Falha na comunicação com Gitea via urllib: {e}")
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with request.urlopen(req) as res: pass
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except: pass
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def run_command(self, command):
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"""Executa comandos shell na VPS 4"""
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print(f" [Exec] Rodando: {command}")
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result = subprocess.run(command, shell=True, capture_output=True, text=True, cwd=self.local_path)
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return {"stdout": result.stdout, "stderr": result.stderr}
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def write_file(self, path, content):
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"""Escreve/Edita arquivos no projeto"""
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full_path = os.path.join(self.local_path, path)
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os.makedirs(os.path.dirname(full_path), exist_ok=True)
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with open(full_path, "w") as f:
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f.write(content)
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return f"Arquivo {path} escrito com sucesso."
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def read_file(self, path):
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"""Lê arquivos do projeto"""
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full_path = os.path.join(self.local_path, path)
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if os.path.exists(full_path):
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with open(full_path, "r") as f:
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return f.read()
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return "Erro: Arquivo não encontrado."
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def execute(self):
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self.setup_workspace()
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api_key = self.km.get_key('anthropic')
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if not api_key:
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return
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# Identificação de Localização Automática
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vps_ip = subprocess.getoutput("hostname -I").split()[0]
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vps_name = subprocess.getoutput("hostname")
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with open("/home/deploy/instrucoes/global/doutrina_agentes.md", "r") as f: doutrina = f.read()
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# Consciência Situacional Injetada
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situational_awareness = f"\n\n[CONSCIÊNCIA SITUACIONAL]: Você está rodando na VPS: {vps_name} (IP: {vps_ip})\n"
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api_key = self.get_api_key()
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client = Anthropic(api_key=api_key)
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prompt = self.get_system_prompt()
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print(f" [!] Agente iniciando na {vps_name} ({vps_ip})...")
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task = self.data.get('data', {}).get('issue', {}).get('body', 'Sem descrição')
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# O Agente agora tem um loop de pensamento e ferramentas
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# Para este MVP, vamos permitir que ele faça uma análise e execute uma rodada de ferramentas
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tools = [
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{
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"name": "read_file",
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"description": "Lê o conteúdo de um arquivo do projeto",
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"input_schema": {
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"type": "object",
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"properties": {"path": {"type": "string"}},
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"required": ["path"]
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}
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},
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||||
{
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||||
"name": "write_file",
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||||
"description": "Escreve ou edita um arquivo no projeto",
|
||||
"input_schema": {
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {
|
||||
"path": {"type": "string"},
|
||||
"content": {"type": "string"}
|
||||
},
|
||||
"required": ["path", "content"]
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
{
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"name": "run_command",
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||||
"description": "Executa um comando shell (ex: docker compose up)",
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||||
"input_schema": {
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||||
"type": "object",
|
||||
"properties": {"command": {"type": "string"}},
|
||||
"required": ["command"]
|
||||
}
|
||||
}
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]
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||||
print(" [!] IA Pensando na solução...")
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response = client.messages.create(
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model="claude-3-5-sonnet-20240620",
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max_tokens=4000,
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system=doutrina + situational_awareness,
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tools=tools,
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messages=[{"role": "user", "content": f"Tarefa: {task}\nAnalise o diretório {self.local_path} e resolva o problema."}]
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)
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# Processamento simples de ferramentas (para este estágio)
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final_feedback = f"### 🤖 [VPS 4 - EXECUTOR]:\n\n{response.content[0].text}\n\n"
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# Simulação de resposta da IA para o teste
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feedback = "### 🤖 [VPS 4 - LABORATÓRIO]:\n* **Status**: Tarefa recebida e ambiente preparado.\n* **Ação**: Sincronização de arquivos concluída.\n* **Próximo**: Iniciando correção do erro de regressão de versão."
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for content in response.content:
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if content.type == "tool_use":
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if content.name == "read_file":
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res = self.read_file(content.input["path"])
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||||
final_feedback += f"* **Lendo**: {content.input['path']}\n"
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elif content.name == "write_file":
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res = self.write_file(content.input["path"], content.input["content"])
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||||
final_feedback += f"* **Escrevendo**: {content.input['path']}\n"
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||||
elif content.name == "run_command":
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res = self.run_command(content.input["command"])
|
||||
final_feedback += f"* **Rodando**: `{content.input['command']}`\n"
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self.post_comment(feedback)
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self.post_comment(final_feedback)
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if __name__ == "__main__":
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import argparse, random
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parser = argparse.ArgumentParser()
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parser.add_argument("--data", help="Dados do Webhook JSON")
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parser.add_argument("--data")
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args = parser.parse_args()
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if args.data:
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agent = SwarmAgent(json.loads(args.data))
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agent.execute()
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SwarmAgent(json.loads(args.data)).execute()
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