Update app.py

app.py

@@ -16,7 +16,6 @@ from reportlab.lib.pagesizes import letter
 from reportlab.pdfgen import canvas
 import csv
 import pandas as pd
-from crewai import Agent, Task, Crew, Process
 
 # Configuración de NLTK
 nltk.download('punkt')
@@ -142,53 +141,69 @@ def obtener_respuesta(pregunta, texto_preprocesado, modelo, temperatura=0.5):
         return "Lo siento, no puedo procesar tu solicitud en este momento."
 
 # Definición de Agentes
-def definir_agentes_y_tareas(menu_df):
+def tomar_pedido_agente(pedido, menu_df):
     pedido_tool = PedidoTool(menu_df)
-    orden_tool = OrdenTool(menu_df)
-
-    agente_pedido = Agent(
-        role='Agente de Pedido',
-        goal='Tomar pedidos de los clientes y verificar contra el menú.',
-        verbose=True,
-        memory=True,
-        backstory='Eres experto en recibir pedidos y asegurarte de que todo esté correcto antes de pasarlo a la cocina.',
-        tools=[pedido_tool]
-    )
-
-    agente_orden = Agent(
-        role='Agente de Orden',
-        goal='Calcular el costo total del pedido y procesar la orden de compra.',
-        verbose=True,
-        memory=True,
-        backstory='Eres el encargado de asegurarte que todos los pedidos sean correctamente procesados y calculados.',
-        tools=[orden_tool]
-    )
-
-    tarea_tomar_pedido = Task(
-        description='Recibir el pedido del cliente, verificar los elementos contra el menú y confirmar el pedido.',
-        expected_output='Un pedido confirmado con todos los elementos disponibles en el menú.',
-        agent=agente_pedido,
-    )
-
-    tarea_procesar_orden = Task(
-        description='Recibir el pedido confirmado, calcular el costo total y procesar la orden de compra.',
-        expected_output='Una orden de compra procesada con el costo total calculado.',
-        agent=agente_orden,
-    )
-
-    crew = Crew(
-        agents=[agente_pedido, agente_orden],
-        tasks=[tarea_tomar_pedido, tarea_procesar_orden],
-        process=Process.sequential
-    )
+    confirmados = pedido_tool.tomar_pedido(pedido)
+    return confirmados
 
-    return crew
+def procesar_orden_agente(pedido, menu_df):
+    orden_tool = OrdenTool(menu_df)
+    total = orden_tool.procesar_orden(pedido)
+    return total
 
 # Main App
 def main():
     # --- Diseño general ---
     st.set_page_config(page_title="Asistente Virtual", page_icon="🤖")
 
+    # --- Estilos CSS personalizados ---
+    st.markdown(
+        """
+        <style>
+            body {
+                background: rgb(241,241,234);
+                background: radial-gradient(circle, rgba(241,241,234,1) 4%, rgba(255,127,8,1) 36%, rgba(235,255,8,1) 94%, rgba(0,0,255,1) 99%);
+            }
+            h1, h2, h3, h4, h5, h6 {
+                color: green !important;
+                font-weight: bold !important;
+            }
+            .stChatFloatingInputContainer {
+                background-color: rgba(255, 255, 255, 0.8);
+                border-radius: 10px;
+            }
+            .stTextInput > div > div > input {
+                color: #333;
+            }
+            [data-testid="stChatMessage"] {
+                background-color: black !important;
+                color: gold !important;
+                border-radius: 10px;
+            }
+            [data-testid="stChatMessage"] p {
+                color: gold !important;
+            }
+            ::-webkit-scrollbar {
+                width: 16px;
+            }
+            ::-webkit-scrollbar-thumb {
+                background-color: #FFD700;
+                border-radius: 10px;
+            }
+            .st-spinner > div {
+                border-top-color: transparent;
+                border-right-color: transparent;
+                animation: spin 1s linear infinite;
+            }
+            @keyframes spin {
+                from { transform: rotate(0deg); }
+                to { transform: rotate(360deg); }
+            }
+        </style>
+        """,
+        unsafe_allow_html=True,
+    )
+
     # --- Opciones adicionales ---
     st.markdown("---")
     temperatura = st.slider("🌡️ Temperatura", min_value=0.0, max_value=1.0, value=0.5, step=0.1)
@@ -228,37 +243,6 @@ def main():
         st.title("🤖 RESTAURANTE SAZON BURGER 🍔✨-BOTIDINAMIX AI")
         st.markdown("---")
 
-    # --- Estilos CSS personalizados ---
-    st.markdown(
-        """
-        <style>
-            body {
-                background-image: linear-gradient(to right, #FFA500, #FFD700);
-            }
-            h1, h2, h3, h4, h5, h6 {
-                color: green !important;
-                font-weight: bold !important;
-            }
-            .stChatFloatingInputContainer {
-                background-color: rgba(255, 255, 255, 0.8);
-                border-radius: 10px;
-            }
-            .stTextInput > div > div > input {
-                color: #333;
-            }
-            [data-testid="stChatMessage"] {
-                background-color: black !important;
-                color: gold !important;
-                border-radius: 10px;
-            }
-            [data-testid="stChatMessage"] p {
-                color: gold !important;
-            }
-        </style>
-        """,
-        unsafe_allow_html=True,
-    )
-
     # --- Botones de historial ---
     if st.button("Buscar Historial"):
         st.session_state.mostrar_historial = True
@@ -320,10 +304,11 @@ def main():
             with st.chat_message("user"):
                 st.markdown(pregunta_usuario)
 
-            respuesta = obtener_respuesta(pregunta_usuario, texto_preprocesado, modelo="gpt-4", temperatura=0.5)
-            st.session_state.mensajes.append({"role": "assistant", "content": respuesta, "timestamp": time.time()})
-            with st.chat_message("assistant"):
-                st.markdown(respuesta)
+            with st.spinner("Generando respuesta..."):
+                respuesta = obtener_respuesta(pregunta_usuario, texto_preprocesado, modelo="gpt-4", temperatura=0.5)
+                st.session_state.mensajes.append({"role": "assistant", "content": respuesta, "timestamp": time.time()})
+                with st.chat_message("assistant"):
+                    st.markdown(respuesta)
 
             guardar_historial(st.session_state.mensajes)
         else:
@@ -331,22 +316,27 @@ def main():
 
     # --- Lectura del menú desde CSV y creación de agentes ---
     st.subheader("📋 Menú y Pedidos")
-    menu_csv = st.file_uploader("menu_sazon_burger.csv", type=["csv"])
+    menu_csv = st.file_uploader("Sube el archivo CSV del menú", type=["csv"])
 
     if menu_csv:
         menu_df = leer_menu_csv(menu_csv)
         st.success("Menú cargado exitosamente. Listo para tomar pedidos.")
         st.write(menu_df)
 
-        # Definir y ejecutar agentes y tareas
-        crew = definir_agentes_y_tareas(menu_df)
-
         # Captura de pedido
         pedido_usuario = st.text_input("Ingresa tu pedido (separado por comas):")
         if st.button("Tomar Pedido"):
             if pedido_usuario:
-                result = crew.kickoff(inputs={'pedido': pedido_usuario})
-                st.info(result)
+                confirmados = tomar_pedido_agente(pedido_usuario, menu_df)
+                st.info(f"Pedido confirmado: {confirmados}")
+
+                total = procesar_orden_agente(','.join(confirmados), menu_df)
+                st.success(f"Total del pedido: ${total}")
+
+                # Generar PDF de la orden
+                order_details = {item: {'price': menu_df[menu_df['item'] == item]['price'].values[0]} for item in confirmados}
+                pdf_path = generar_pdf_orden(order_details)
+                st.markdown(f"[Descargar PDF de la Orden]({pdf_path})", unsafe_allow_html=True)
             else:
                 st.warning("Por favor, ingresa el pedido antes de continuar.")