Update app.py

app.py

@@ -12,7 +12,7 @@ import time
 from google.cloud import texttospeech
 from streamlit_webrtc import webrtc_streamer, WebRtcMode
 from Historial.historial_chat import cargar_historial, guardar_historial
-from agent_functions import leer_menu_csv, tomar_pedido_agente, procesar_orden_agente, generar_pdf_orden, obtener_respuesta
+from agent_functions import menu_df, tomar_pedido_agente, procesar_orden_agente, generar_pdf_orden, obtener_respuesta
 
 # Configuración de NLTK
 nltk.download('punkt')
@@ -221,60 +221,52 @@ def main():
 
     elif pagina == "Agentes":
         st.subheader("📋 Menú y Pedidos")
-        menu_csv = st.file_uploader("Sube el archivo CSV del menú", type=["csv"])
+        st.success("Menú cargado exitosamente. Listo para tomar pedidos.")
+        st.write(menu_df)
 
-        if menu_csv:
-            menu_df = leer_menu_csv(menu_csv)
-            st.success("Menú cargado exitosamente. Listo para tomar pedidos.")
-            st.write(menu_df)
+        # Captura de pedido
+        st.markdown("Selecciona los items del menú:")
+        items_seleccionados = st.multiselect("Items", menu_df['item'].tolist())
 
-            # Verificar si las columnas necesarias existen en el DataFrame
-            if 'item' not in menu_df.columns or 'price' not in menu_df.columns:
-                st.error("El archivo CSV debe contener las columnas 'item' y 'price'.")
+        if st.button("Tomar Pedido"):
+            if items_seleccionados:
+                pedido_usuario = ','.join(items_seleccionados)
+                confirmados = tomar_pedido_agente(pedido_usuario)
+                st.info(f"Pedido confirmado: {confirmados}")
+
+                total = procesar_orden_agente(','.join(confirmados))
+                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)
+
+        # --- Chat para Agentes ---
+        st.subheader("Chat con Agentes")
+        if 'mensajes_agente' not in st.session_state:
+            st.session_state.mensajes_agente = []
+
+        for mensaje in st.session_state.mensajes_agente:
+            with st.chat_message(mensaje["role"]):
+                st.markdown(mensaje["content"])
+
+        agente_pregunta = st.text_input("Escribe tu pregunta para el agente:")
+        if st.button("Enviar al Agente"):
+            if agente_pregunta:
+                st.session_state.mensajes_agente.append({"role": "user", "content": agente_pregunta, "timestamp": time.time()})
+                with st.chat_message("user"):
+                    st.markdown(agente_pregunta)
+
+                # Procesar la respuesta del agente
+                with st.spinner("El agente está respondiendo..."):
+                    respuesta_agente, audio_path = obtener_respuesta(agente_pregunta, '', modelo="gpt-4", temperatura=0.5)
+                    st.session_state.mensajes_agente.append({"role": "assistant", "content": respuesta_agente, "timestamp": time.time()})
+                    with st.chat_message("assistant"):
+                        st.markdown(respuesta_agente)
+                    st.audio(audio_path, format="audio/mp3", start_time=0)
             else:
-                # Captura de pedido
-                st.markdown("Selecciona los items del menú:")
-                items_seleccionados = st.multiselect("Items", menu_df['item'].tolist())
-
-                if st.button("Tomar Pedido"):
-                    if items_seleccionados:
-                        pedido_usuario = ','.join(items_seleccionados)
-                        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)
-
-                # --- Chat para Agentes ---
-                st.subheader("Chat con Agentes")
-                if 'mensajes_agente' not in st.session_state:
-                    st.session_state.mensajes_agente = []
-
-                for mensaje in st.session_state.mensajes_agente:
-                    with st.chat_message(mensaje["role"]):
-                        st.markdown(mensaje["content"])
-
-                agente_pregunta = st.text_input("Escribe tu pregunta para el agente:")
-                if st.button("Enviar al Agente"):
-                    if agente_pregunta:
-                        st.session_state.mensajes_agente.append({"role": "user", "content": agente_pregunta, "timestamp": time.time()})
-                        with st.chat_message("user"):
-                            st.markdown(agente_pregunta)
-
-                        # Procesar la respuesta del agente
-                        with st.spinner("El agente está respondiendo..."):
-                            respuesta_agente, audio_path = obtener_respuesta(agente_pregunta, '', modelo="gpt-4", temperatura=0.5)
-                            st.session_state.mensajes_agente.append({"role": "assistant", "content": respuesta_agente, "timestamp": time.time()})
-                            with st.chat_message("assistant"):
-                                st.markdown(respuesta_agente)
-                            st.audio(audio_path, format="audio/mp3", start_time=0)
-                    else:
-                        st.warning("Por favor, ingresa una pregunta antes de enviar.")
+                st.warning("Por favor, ingresa una pregunta antes de enviar.")
 
 if __name__ == "__main__":
     main()