Update app.py

app.py

@@ -2,6 +2,7 @@ import os
 import time
 import gradio as gr
 import requests
+import pandas as pd
 
 from core.dashboard import ErohaDashboard
 from core.intelligence import update_memory, summarize_context
@@ -9,26 +10,29 @@ from core.selfcheck import evaluate_answer, improve_answer
 from core.learning import analyze_user_input, adapt_answer
 from core.model_selector import choose_model
 
-
 # ==============================
-# 🔐 Авторизация через Hugging Face Token
+# 🔐 Токен авторизации Hugging Face
 # ==============================
 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)")
+    print("⚠️ Внимание: токен Hugging Face не найден. Добавьте его в Settings → Secrets → HF_TOKEN")
 HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {HF_TOKEN}"} if HF_TOKEN else {}
 
+# ==============================
+# 📊 Инициализация панели и логов
+# ==============================
 dashboard = ErohaDashboard()
-
+LOG_FILE = "logs/history.csv"
+os.makedirs("logs", exist_ok=True)
 
 # ==============================
-# ⚙️ Основная функция агента
+# ⚙️ Основная логика агента
 # ==============================
 def generate_response(user_input):
     try:
         start = time.time()
 
-        # 1️⃣ Определяем предпочтения и модель
+        # 1️⃣ Анализируем запрос
         prefs = analyze_user_input(user_input)
         model_id = choose_model(user_input)
 
@@ -42,13 +46,11 @@ def generate_response(user_input):
 
         response = requests.post(api_url, headers=HEADERS, json=payload, timeout=60)
 
-        # 3️⃣ Проверка ответа
         if response.status_code != 200:
             return f"⚠️ Ошибка API ({response.status_code}): {response.text}"
 
         result = response.json()
 
-        # 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:
@@ -56,20 +58,36 @@ def generate_response(user_input):
         else:
             base_output = str(result)
 
-        # 4️⃣ Самоанализ и улучшение
+        # 3️⃣ Самоанализ и улучшение
         check = evaluate_answer(base_output)
         improved = improve_answer(base_output)
         personalized = adapt_answer(improved)
 
-        # 5️⃣ Обновляем память и контекст
+        # 4️⃣ Обновляем память и контекст
         update_memory(user_input, personalized)
         context = summarize_context()
 
-        # 6️⃣ Метрики
+        # 5️⃣ Логируем метрики
         response_time = round(time.time() - start, 2)
         dashboard.log_request(model_id, prefs["category"], response_time)
 
-        # 7️⃣ Формируем итоговый ответ
+        # 6️⃣ Сохраняем историю в CSV
+        log_entry = {
+            "time": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
+            "model": model_id,
+            "category": prefs["category"],
+            "response_time": response_time,
+            "prompt": user_input,
+            "response": personalized[:2000]  # обрезаем для читаемости
+        }
+
+        df = pd.DataFrame([log_entry])
+        if os.path.exists(LOG_FILE):
+            df.to_csv(LOG_FILE, mode="a", index=False, header=False)
+        else:
+            df.to_csv(LOG_FILE, index=False)
+
+        # 7️⃣ Формируем финальный ответ
         summary = (
             f"🧠 **Модель:** `{model_id}`\n"
             f"🧩 **Тип запроса:** {prefs['category']}\n"
@@ -86,7 +104,7 @@ def generate_response(user_input):
 
 
 # ==============================
-# 📊 Панель аналитики
+# 📈 Отображение Dashboard
 # ==============================
 def show_dashboard():
     metrics_text, df = dashboard.dashboard_ui()
@@ -94,17 +112,14 @@ def show_dashboard():
 
 
 # ==============================
-# 🧠 Интерфейс Gradio
+# 🎨 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** 🧩")
+with gr.Blocks(title="Eroha AgentAPI v5.1 — Guru Edition", theme="soft") as app:
+    gr.Markdown("# 🤖 Eroha AgentAPI v5.1 — Guru Edition")
+    gr.Markdown("**Автоматический интеллект + самообучение + аналитика + кэширование истории** 🧩")
 
     with gr.Tab("💬 Agent Chat"):
-        user_input = gr.Textbox(
-            label="Введите запрос",
-            placeholder="Например: объясни, как работает квантовая запутанность, или напиши стих...",
-        )
+        user_input = gr.Textbox(label="Введите запрос", placeholder="Например: Напиши сказку о будущем...")
         output_box = gr.Textbox(label="Ответ", lines=15)
         submit_btn = gr.Button("🚀 Отправить")
         submit_btn.click(fn=generate_response, inputs=user_input, outputs=output_box)