main.py

import os
import asyncio
from fastapi import FastAPI, Request
from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
import gradio as gr
from openai import OpenAI

# 1. إعداد الخادم والربط مع الواجهة الخارجية (Lovable)
app = FastAPI()

app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["*"],  # يسمح لـ Lovable بالوصول للـ API
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
)

# 2. إعداد محرك Ling-1T
# تأكد من إضافة SILICONFLOW_API_KEY في Settings -> Secrets في Hugging Face
client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get("SILICONFLOW_API_KEY"),
    base_url="https://api.siliconflow.cn/v1"
)

@app.post("/chat")
async def chat(request: Request):
    try:
        data = await request.json()
        user_message = data.get("message", "")

        # محاكاة لعملية التفكير والخطوات (يمكن تطويرها لربطها بـ AWorld حقيقياً)
        # هذا الهيكل هو ما سيحرك مكونات Lovable
        
        # طلب الرد من Ling-1T
        completion = client.chat.completions.create(
            model="inclusionAI/Ling-1T",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "أنت وكيل ذكاء اصطناعي متطور (Manus Clone). ردودك يجب أن تكون منظمة وتساعد في بناء التطبيقات."},
                {"role": "user", "content": user_message}
            ]
        )
        
        ai_response = completion.choices[0].message.content

        # بناء الرد المتعدد المكونات
        # ملاحظة: Lovable سيبحث عن هذه الحقول لتحديث الواجهة
        full_payload = {
            "reply": ai_response,
            "agent_status": "completed",
            "steps": [
                {"id": 1, "text": "تحليل الطلب في دهليز يوسف", "status": "success"},
                {"id": 2, "text": "استدعاء عقل Ling-1T", "status": "success"},
                {"id": 3, "text": "توليد الاستجابة النهائية", "status": "success"}
            ],
            "code": "/* الكود المولد يظهر هنا إذا وجد */",
            "terminal_output": "Process finished with exit code 0"
        }

        return full_payload

    except Exception as e:
        return {"reply": f"حدث جليتش في النظام: {str(e)}", "agent_status": "error"}

# 3. واجهة Gradio (تستخدم هنا كغطاء للمنفذ وللإدارة البسيطة)
def admin_panel(text):
    return f"الخادم يعمل... آخر رسالة استقبلها: {text}"

demo = gr.Interface(
    fn=admin_panel,
    inputs="text",
    outputs="text",
    title="AWorld Backend (Ling-1T)",
    description="هذه المساحة تعمل الآن كـ API لواجهة Lovable"
)

# ربط FastAPI مع Gradio ليعملا على نفس المنفذ 7860
app = gr.mount_gradio_app(app, demo, path="/")

if __name__ == "__main__":
    import uvicorn
    # التزام بالمنفذ 7860 لبيئة Hugging Face
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860)