Update app.py

app.py

@@ -1,155 +1,42 @@
-#!/usr/bin/env python3
-import os
-import requests
 import gradio as gr
+import requests
+from core.intelligence import update_memory, summarize_context
 
-# ==========================================================
-# 1️⃣ Проверка токена Hugging Face API
-# ==========================================================
-def check_hf_token():
-    token = os.getenv("HF_TOKEN")
-    if not token:
-        print("❌ HF_TOKEN не найден. Добавь его в Secrets.")
-        return "❌ HF_TOKEN не найден (добавь в Settings → Secrets)"
-
-    headers = {"Authorization": f"Bearer {token}"}
-    try:
-        response = requests.get("https://huggingface.co/api/whoami-v2", headers=headers, timeout=10)
-        if response.status_code == 200:
-            user = response.json().get("name", "неизвестный пользователь")
-            print(f"✅ Подключено к Hugging Face API. Авторизован как: {user}")
-            return f"✅ Подключено к Hugging Face API — {user}"
-        else:
-            print(f"⚠️ Токен отклонён. Код {response.status_code}")
-            return f"⚠️ Ошибка токена ({response.status_code})"
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ Ошибка подключения к Hugging Face API: {e}")
-        return f"❌ Ошибка подключения: {e}"
-
-status_message = check_hf_token()
-
-# ==========================================================
-# 2️⃣ Умный выбор модели с объяснением
-# ==========================================================
-def auto_select_model(prompt: str):
-    """Определяет оптимальную модель + объяснение выбора"""
-    p = prompt.lower()
-
-    if any(x in p for x in ["квант", "физик", "матем", "логик", "наука", "формул"]):
-        return ("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3",
-                "🔬 Запрос научный, Mistral умеет логически рассуждать и точно объяснять сложные темы.")
-    elif any(x in p for x in ["код", "программ", "python", "debug", "ошибк", "скрипт"]):
-        return ("bigcode/starcoder2-3b",
-                "💻 Обнаружен запрос про программирование — Starcoder специализируется на коде и примерах.")
-    elif any(x in p for x in ["переведи", "английск", "translate", "перевод"]):
-        return ("facebook/nllb-200-distilled-600M",
-                "🌍 Запрос про языки — NLLB создан специально для качественного перевода.")
-    elif any(x in p for x in ["письмо", "мотивац", "совет", "отношен", "эмоци", "психолог"]):
-        return ("meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct",
-                "💬 Запрос гуманитарный — Llama хорошо пишет тексты и понимает эмоции.")
-    else:
-        return ("microsoft/Phi-3.5-mini-instruct",
-                "🧠 Общий запрос — Phi-3.5 универсален и даёт сбалансированные ответы.")
-
-# Резервная цепочка (на случай ошибок)
-FALLBACK_MODELS = [
-    "microsoft/Phi-3.5-mini-instruct",
-    "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3",
-    "meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct",
-    "bigcode/starcoder2-3b",
-]
+HF_API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/microsoft/phi-3.5-mini"
+HEADERS = {"Authorization": "Bearer hf_your_token"}  # ← если токен не нужен, можно удалить эту строку
 
-# ==========================================================
-# 3️⃣ Проверка доступности модели
-# ==========================================================
-def check_model_status(model_name: str, token: str) -> bool:
-    headers = {"Authorization": f"Bearer {token}"}
-    url = f"https://huggingface.co/api/models/{model_name}"
+def generate_response(user_input):
+    """Основная логика обработки запроса"""
     try:
-        r = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
-        if r.status_code == 200:
-            print(f"✅ Модель доступна: {model_name}")
-            return True
-        else:
-            print(f"⚠️ Модель {model_name} недоступна (код {r.status_code})")
-            return False
-    except Exception as e:
-        print(f"❌ Ошибка при проверке модели {model_name}: {e}")
-        return False
-
-# ==========================================================
-# 4️⃣ Генерация ответа
-# ==========================================================
-def generate_response(user_input: str):
-    if not user_input.strip():
-        return "⚠️ Введите запрос", "—", "���"
+        # Отправляем запрос в Hugging Face Inference API
+        payload = {"inputs": user_input, "parameters": {"max_new_tokens": 500, "temperature": 0.7}}
+        response = requests.post(HF_API_URL, headers=HEADERS, json=payload)
 
-    token = os.getenv("HF_TOKEN")
-    if not token:
-        return "❌ Ошибка: HF_TOKEN не найден", "—", "—"
+        if response.status_code != 200:
+            return f"⚠️ Ошибка API ({response.status_code}): {response.text}"
 
-    # 1. Определяем модель и объяснение
-    main_model, reason = auto_select_model(user_input)
-    selected_model = main_model
-    print(f"🧠 Выбрана модель: {main_model}")
+        model_output = response.json()
+        output = model_output[0]["generated_text"] if isinstance(model_output, list) else model_output
 
-    # 2. Проверяем доступность
-    if not check_model_status(main_model, token):
-        for backup in FALLBACK_MODELS:
-            if check_model_status(backup, token):
-                selected_model = backup
-                reason += f"\n🔁 Основная модель недоступна — переключено на резервную: {backup}"
-                break
-        else:
-            return "❌ Все модели недоступны. Попробуй позже.", "—", "—"
+        # Обновляем память
+        update_memory(user_input, output)
+        context = summarize_context()
 
-    # 3. Генерация
-    api_url = f"https://api-inference.huggingface.co/models/{selected_model}"
-    headers = {"Authorization": f"Bearer {token}"}
-    payload = {"inputs": user_input, "parameters": {"max_new_tokens": 400, "temperature": 0.7}}
+        return f"{output}\n\n{context}"
 
-    try:
-        response = requests.post(api_url, headers=headers, json=payload, timeout=90)
-        if response.status_code == 200:
-            data = response.json()
-            if isinstance(data, list) and len(data) > 0 and "generated_text" in data[0]:
-                output = data[0]["generated_text"]
-            else:
-                output = str(data)
-            return output.strip(), selected_model, reason
-        else:
-            return f"⚠️ Ошибка API ({response.status_code}): {response.text}", selected_model, reason
     except Exception as e:
-        return f"❌ Ошибка при обращении к модели {selected_model}: {e}", selected_model, reason
+        return f"❌ Ошибка: {str(e)}"
 
-# ==========================================================
-# 5️⃣ Интерфейс Gradio
-# ==========================================================
-with gr.Blocks(title="Eroha AgentAPI v3.3 — Explain Edition") as demo:
-    gr.Markdown(
-        f"<div style='background-color:#e8f5e9;padding:10px;border-radius:6px;border:1px solid #4caf50;"
-        f"color:#2e7d32;font-size:16px;margin-bottom:10px;'>{status_message}</div>"
-    )
-    gr.Markdown("### 🤖 Eroha AgentAPI v3.3 — Guru + Explain Mode (умный выбор и объяснение)")
 
-    with gr.Row():
-        user_input = gr.Textbox(
-            label="Введите запрос",
-            placeholder="Например: Напиши мотивационное письмо для собеседования",
-            lines=2,
-        )
-    with gr.Row():
-        output = gr.Textbox(label="Ответ", lines=10, placeholder="Здесь появится ответ")
-    with gr.Row():
-        model_used = gr.Textbox(label="Используемая модель", interactive=False)
-        explanation = gr.Textbox(label="Объяснение выбора", interactive=False)
+# === Интерфейс Gradio ===
+with gr.Blocks(title="Eroha AgentAPI v4.0 — Guru Intelligence") as demo:
+    gr.Markdown("# 🤖 Eroha AgentAPI v4.0 — Guru Intelligence Core")
+    gr.Markdown("Генерация ответов с памятью и логическим контекстом 🧠")
 
-    submit_btn = gr.Button("🚀 Отправить запрос")
+    user_input = gr.Textbox(label="Введите вопрос", placeholder="Например: Объясни, как работает нейросеть...")
+    output_box = gr.Textbox(label="Ответ", lines=12)
+    submit_btn = gr.Button("🚀 Сгенерировать ответ")
 
-    submit_btn.click(fn=generate_response, inputs=user_input, outputs=[output, model_used, explanation])
+    submit_btn.click(fn=generate_response, inputs=user_input, outputs=output_box)
 
-# ==========================================================
-# 6️⃣ Запуск
-# ==========================================================
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)
+demo.launch()