Update app.py

app.py

@@ -1,66 +1,80 @@
+import os
+import time
 import gradio as gr
 import requests
-import time
+
 from core.dashboard import ErohaDashboard
 from core.intelligence import update_memory, summarize_context
 from core.selfcheck import evaluate_answer, improve_answer
 from core.learning import analyze_user_input, adapt_answer
 from core.model_selector import choose_model
 
-# 🔐 Токен Hugging Face (если не нужен — просто удали строку)
-HEADERS = {"Authorization": "Bearer hf_your_token"}
+
+# ==============================
+# 🔐 Авторизация через Hugging Face Token
+# ==============================
+HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
+if not HF_TOKEN:
+    print("⚠️ Внимание: токен Hugging Face не найден. Добавьте его в Settings → Secrets → New secret (Name=HF_TOKEN)")
+HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {HF_TOKEN}"} if HF_TOKEN else {}
 
 dashboard = ErohaDashboard()
 
+
+# ==============================
+# ⚙️ Основная функция агента
+# ==============================
 def generate_response(user_input):
     try:
         start = time.time()
 
-        # 1️⃣ Определение модели
+        # 1️⃣ Определяем предпочтения и модель
         prefs = analyze_user_input(user_input)
         model_id = choose_model(user_input)
-       api_url = "https://router.huggingface.co"
-
-payload = {
-    "model": model_id,               # теперь модель указывается здесь!
-    "inputs": user_input,
-    "parameters": {"max_new_tokens": 600, "temperature": 0.7}
-}
 
-response = requests.post(api_url, headers=HEADERS, json=payload)
+        # 2️⃣ Отправляем запрос на новый Router API
+        api_url = "https://router.huggingface.co"
+        payload = {
+            "model": model_id,
+            "inputs": user_input,
+            "parameters": {"max_new_tokens": 600, "temperature": 0.7}
+        }
 
+        response = requests.post(api_url, headers=HEADERS, json=payload, timeout=60)
 
-        # 2️⃣ Запрос к модели
-        payload = {"inputs": user_input, "parameters": {"max_new_tokens": 600, "temperature": 0.7}}
-        response = requests.post(api_url, headers=HEADERS, json=payload)
-
+        # 3️⃣ Проверка ответа
         if response.status_code != 200:
             return f"⚠️ Ошибка API ({response.status_code}): {response.text}"
 
         result = response.json()
-        base_output = result[0]["generated_text"] if isinstance(result, list) else str(result)
 
-        # 3️⃣ Самоанализ и улучшение
+        # Hugging Face Router возвращает разные форматы — обрабатываем оба
+        if isinstance(result, list):
+            base_output = result[0].get("generated_text", "")
+        elif isinstance(result, dict) and "generated_text" in result:
+            base_output = result["generated_text"]
+        else:
+            base_output = str(result)
+
+        # 4️⃣ Самоанализ и улучшение
         check = evaluate_answer(base_output)
         improved = improve_answer(base_output)
-
-        # 4️⃣ Адаптация под стиль пользователя
         personalized = adapt_answer(improved)
 
-        # 5️⃣ Память и контекст
+        # 5️⃣ Обновляем память и контекст
         update_memory(user_input, personalized)
         context = summarize_context()
 
-        # 6️⃣ Метрики и дашборд
+        # 6️⃣ Метрики
         response_time = round(time.time() - start, 2)
         dashboard.log_request(model_id, prefs["category"], response_time)
 
-        # 7️⃣ Формирование результата
+        # 7️⃣ Формируем итоговый ответ
         summary = (
-            f"🧠 Модель: `{model_id}`\n"
-            f"🧩 Тип запроса: {prefs['category']}\n"
-            f"⚡ Время отклика: {response_time} сек\n"
-            f"🔍 Самоанализ: {check['result']}\n"
+            f"🧠 **Модель:** `{model_id}`\n"
+            f"🧩 **Тип запроса:** {prefs['category']}\n"
+            f"⚡ **Время отклика:** {response_time} сек\n"
+            f"🔍 **Самоанализ:** {check['result']}\n"
             f"{'; '.join(check['feedback']) if check['feedback'] else '✅ Всё отлично'}\n\n"
             f"{context}"
         )
@@ -68,23 +82,28 @@ response = requests.post(api_url, headers=HEADERS, json=payload)
         return f"{personalized}\n\n{summary}"
 
     except Exception as e:
-        return f"❌ Ошибка: {str(e)}"
+        return f"❌ Ошибка выполнения: {str(e)}"
 
 
+# ==============================
+# 📊 Панель аналитики
+# ==============================
 def show_dashboard():
     metrics_text, df = dashboard.dashboard_ui()
     return metrics_text, df
 
 
-# === Интерфейс ===
-with gr.Blocks(title="Eroha AgentAPI v5.0 — Auto Model Switch", theme="soft") as app:
+# ==============================
+# 🧠 Интерфейс Gradio
+# ==============================
+with gr.Blocks(title="Eroha AgentAPI v5.0 — Guru Edition", theme="soft") as app:
     gr.Markdown("# 🤖 Eroha AgentAPI v5.0 — Guru Edition")
-    gr.Markdown("**Автоматический интеллект + самообучение + аналитика 🧠**")
+    gr.Markdown("**Автоматический интеллект + самообучение + аналитика** 🧩")
 
     with gr.Tab("💬 Agent Chat"):
         user_input = gr.Textbox(
             label="Введите запрос",
-            placeholder="Например: Объясни квантовую запутанность или напиши стих...",
+            placeholder="Например: объясни, как работает квантовая запутанность, или напиши стих...",
         )
         output_box = gr.Textbox(label="Ответ", lines=15)
         submit_btn = gr.Button("🚀 Отправить")
@@ -92,10 +111,8 @@ with gr.Blocks(title="Eroha AgentAPI v5.0 — Auto Model Switch", theme="soft")
 
     with gr.Tab("📊 Dashboard"):
         metrics = gr.Markdown(label="Общая статистика")
-        log_table = gr.Dataframe(headers=["time", "model", "type", "response_time"], label="История")
-        refresh = gr.Button("🔄 Обновить")
+        log_table = gr.Dataframe(headers=["time", "model", "type", "response_time"], label="История запросов")
+        refresh = gr.Button("🔄 Обновить данные")
         refresh.click(show_dashboard, outputs=[metrics, log_table])
 
 app.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)
-
-