Update app.py

app.py

@@ -1,14 +1,15 @@
 import gradio as gr
 import requests
 from core.intelligence import update_memory, summarize_context
+from core.selfcheck import evaluate_answer, improve_answer
 
 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
+HEADERS = {"Authorization": "Bearer hf_your_token"}  # если токен не нужен — можно удалить
 
 def generate_response(user_input):
     """Основная логика обработки запроса"""
     try:
-        # Отправляем запрос в Hugging Face Inference API
+        # Отправляем запрос в Hugging Face API
         payload = {"inputs": user_input, "parameters": {"max_new_tokens": 500, "temperature": 0.7}}
         response = requests.post(HF_API_URL, headers=HEADERS, json=payload)
 
@@ -18,23 +19,39 @@ def generate_response(user_input):
         model_output = response.json()
         output = model_output[0]["generated_text"] if isinstance(model_output, list) else model_output
 
-        # Обновляем память
+        # === Этап 1: Самоанализ ответа ===
+        check = evaluate_answer(output)
+        output = improve_answer(output)
+
+        # === Этап 2: Обновляем память ===
         update_memory(user_input, output)
         context = summarize_context()
 
-        return f"{output}\n\n{context}"
+        # === Этап 3: Формируем итоговый вывод ===
+        analysis_summary = (
+            f"🧠 Самоанализ ответа: {check['result']}\n"
+            + ("Причины: " + "; ".join(check["feedback"]) if check["feedback"] else "")
+        )
+
+        final_output = (
+            f"{output}\n\n"
+            f"{analysis_summary}\n\n"
+            f"{context}"
+        )
+
+        return final_output
 
     except Exception as e:
         return f"❌ Ошибка: {str(e)}"
 
 
 # === 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 🧠")
+with gr.Blocks(title="Eroha AgentAPI v4.1 — Self-Aware Intelligence") as demo:
+    gr.Markdown("# 🤖 Eroha AgentAPI v4.1 — Самоанализ и Интеллектуальная память")
+    gr.Markdown("Теперь агент сам анализирует, улучшает и запоминает свои ответы 🧩")
 
-    user_input = gr.Textbox(label="Введите вопрос", placeholder="Например: Объясни, как работает нейросеть...")
-    output_box = gr.Textbox(label="Ответ", lines=12)
+    user_input = gr.Textbox(label="Введите вопрос", placeholder="Например: Объясни принцип работы нейросети...")
+    output_box = gr.Textbox(label="Ответ", lines=15)
     submit_btn = gr.Button("🚀 Сгенерировать ответ")
 
     submit_btn.click(fn=generate_response, inputs=user_input, outputs=output_box)