Update app.py

app.py

@@ -5,24 +5,23 @@ 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, select_model
+from core.model_selector import choose_model
 
-# 🔐 Если токен есть, вставь сюда
-HEADERS = {"Authorization": "Bearer hf_your_token"}  # можно убрать, если не нужен
+# 🔐 Токен Hugging Face (если не нужен — просто удали строку)
+HEADERS = {"Authorization": "Bearer hf_your_token"}
 
 dashboard = ErohaDashboard()
 
-# === 1️⃣ Основная функция агента ===
 def generate_response(user_input):
     try:
         start = time.time()
 
-        # Анализ предпочтений и выбор модели
+        # 1️⃣ Определение модели
         prefs = analyze_user_input(user_input)
         model_id = choose_model(user_input)
         api_url = f"https://api-inference.huggingface.co/models/{model_id}"
 
-        # Запрос к API
+        # 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)
 
@@ -30,24 +29,24 @@ def generate_response(user_input):
             return f"⚠️ Ошибка API ({response.status_code}): {response.text}"
 
         result = response.json()
-        base_output = result[0]["generated_text"] if isinstance(result, list) else result
+        base_output = result[0]["generated_text"] if isinstance(result, list) else str(result)
 
-        # Самоанализ и улучшение
+        # 3️⃣ Самоанализ и улучшение
         check = evaluate_answer(base_output)
         improved = improve_answer(base_output)
 
-        # Адаптация под пользователя
+        # 4️⃣ Адаптация под стиль пользователя
         personalized = adapt_answer(improved)
 
-        # Обновление памяти
+        # 5️⃣ Память и контекст
         update_memory(user_input, personalized)
         context = summarize_context()
 
-        # Метрики
+        # 6️⃣ Метрики и дашборд
         response_time = round(time.time() - start, 2)
         dashboard.log_request(model_id, prefs["category"], response_time)
 
-        # Формирование ответа
+        # 7️⃣ Формирование результата
         summary = (
             f"🧠 Модель: `{model_id}`\n"
             f"🧩 Тип запроса: {prefs['category']}\n"
@@ -63,21 +62,20 @@ def generate_response(user_input):
         return f"❌ Ошибка: {str(e)}"
 
 
-# === 2️⃣ Функции Dashboard ===
 def show_dashboard():
     metrics_text, df = dashboard.dashboard_ui()
     return metrics_text, df
 
 
-# === 3️⃣ Интерфейс ===
-with gr.Blocks(title="Eroha AgentAPI v5.0 — Guru Edition", theme="soft") as app:
+# === Интерфейс ===
+with gr.Blocks(title="Eroha AgentAPI v5.0 — Auto Model Switch", 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, как работает квантовая суперпозиция или напиши код..."
+            placeholder="Например: Объясни квантовую запутанность или напиши стих...",
         )
         output_box = gr.Textbox(label="Ответ", lines=15)
         submit_btn = gr.Button("🚀 Отправить")
@@ -89,6 +87,6 @@ with gr.Blocks(title="Eroha AgentAPI v5.0 — Guru Edition", theme="soft") as ap
         refresh = gr.Button("🔄 Обновить")
         refresh.click(show_dashboard, outputs=[metrics, log_table])
 
-# === 4️⃣ Запуск ===
 app.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)
 
+