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my_tools.py

@@ -234,35 +234,49 @@ scrape_tool  = FunctionTool.from_defaults(fn=scrape_wikipedia_table, name="scrap
 fallback_tool= FunctionTool.from_defaults(fn=lambda q: "Procedo con conocimiento interno.", name="no_tool_solution", description="Fallback.")
 all_tools = [search_tool, scrape_tool, table_tool, code_tool, excel_tool, botanical_tool, reverse_tool, fallback_tool]
 
-# System prompt
-tool_descriptions = "\n".join([t.description for t in all_tools])
-#system_prompt = f"Eres Alfred...\nHerramientas:\n{tool_desc}" 
-# Prompt de sistema REFINADO
+# Construir descripciones de herramientas
+# Cada FunctionTool tiene .name y .tool_config.description
+tool_descriptions = "
+".join([f"{t.name}: {t.tool_config.description}" for t in all_tools])
+
+# Prompt de sistema final
 system_prompt = (
-    "Eres Alfred, un agente ReAct eficiente y preciso. Tu objetivo es responder preguntas de forma correcta.\n"
-    "Sigue estos pasos rigurosamente:\n"
-    "1. ANALIZA la pregunta cuidadosamente. Identifica la información clave y el tipo de respuesta esperada.\n"
-    "2. PLANIFICA tu enfoque: ¿Qué herramienta(s) son las más adecuadas? ¿Necesitas varios pasos?\n"
-    "3. EJECUTA: Usa la herramienta elegida. Formula entradas claras y concisas para las herramientas.\n"
-    "   - **Prueba cada herramienta que consideres relevante ANTES de recurrir a `no_tool_solution`.**\n"
-    "   - Si una herramienta falla o no da el resultado esperado, considera si otra herramienta podría ayudar o si necesitas reformular la entrada a la herramienta.\n"
-    "4. OBSERVA el resultado de la herramienta. ¿Es lo que esperabas? ¿Responde a la pregunta parcial o totalmente?\n"
-    "5. VERIFICA: ¿La información obtenida es suficiente y correcta? ¿Necesitas más pasos o herramientas?\n"
-    "   - Si la pregunta involucra audio/video/imágenes o archivos en formatos que no puedes procesar con las herramientas disponibles (ej. formatos binarios sin un lector específico), informa claramente que NO PUEDES ACCEDER o procesar ese tipo de contenido.\n"
-    "   - Para archivos Excel, intenta usar `read_excel_data` si se proporciona una URL. Si solo se menciona un archivo sin URL, pregunta si pueden proporcionar el contenido en formato Markdown o CSV.\n"
-    "6. RESPONDE: Una vez seguro de tener la respuesta final, clara y concisa, concluye tu pensamiento y proporciona la respuesta final al usuario.\n"
-    "Prioriza el uso de herramientas específicas sobre la búsqueda web general si una herramienta especializada es aplicable.\n"
-    "Herramientas disponibles (usa SOLO estas y con los nombres exactos):\n{tool_descriptions}"
+    "Eres Alfred, un agente ReAct eficiente y preciso. Tu objetivo es responder preguntas de forma correcta.
+"
+    "Sigue estos pasos rigurosamente:
+"
+    "1. ANALIZA la pregunta cuidadosamente. Identifica la información clave y el tipo de respuesta esperada.
+"
+    "2. PLANIFICA tu enfoque: ¿Qué herramienta(s) son las más adecuadas? ¿Necesitas varios pasos?
+"
+    "3. EJECUTA: Usa la herramienta elegida. Formula entradas claras y concisas para las herramientas.
+"
+    "   - **Prueba cada herramienta que consideres relevante ANTES de recurrir a `no_tool_solution`.**
+"
+    "   - Si una herramienta falla o no da el resultado esperado, considera si otra herramienta podría ayudar o si necesitas reformular la entrada a la herramienta.
+"
+    "4. OBSERVA el resultado de la herramienta. ¿Es lo que esperabas? ¿Responde a la pregunta parcial o totalmente?
+"
+    "5. VERIFICA: ¿La información obtenida es suficiente y correcta? ¿Necesitas más pasos o herramientas?
+"
+    "6. RESPONDE: Una vez seguro de tener la respuesta final, clara y concisa, concluye tu pensamiento y proporciona la respuesta final al usuario.
+"
+    "Prioriza el uso de herramientas específicas sobre la búsqueda web general si una herramienta especializada es aplicable.
+"
+    "Herramientas disponibles (usa SOLO estos y con los nombres exactos):
+"
+    f"{tool_descriptions}"
 )
 
-# Agent init
+# Inicializar agente
 llm = GeminiLLM()
 alfred_agent = ReActAgent.from_tools(tools=all_tools, llm=llm, system_prompt=system_prompt, verbose=True, max_iterations=15, callback_manager=llm.callback_manager)
 
+ ReActAgent.from_tools(tools=all_tools, llm=llm, system_prompt=system_prompt, verbose=True, max_iterations=15, callback_manager=llm.callback_manager)
+
 def basic_agent_response(question: str) -> str:
     try:
         resp = alfred_agent.query(question)
         return resp.response or "No response."
     except Exception as e:
         return f"Error crítico: {e}"
-