Update app.py

app.py

@@ -1,21 +1,28 @@
 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
+from core.model_selector import choose_model, select_model
 
-# Укажи токен, если хочешь — иначе можно без него
-HEADERS = {"Authorization": "Bearer hf_your_token"}  # можно удалить, если токен не используется
+# 🔐 Если токен есть, вставь сюда
+HEADERS = {"Authorization": "Bearer hf_your_token"}  # можно убрать, если не нужен
 
+dashboard = ErohaDashboard()
+
+# === 1️⃣ Основная функция агента ===
 def generate_response(user_input):
     try:
-        # 1️⃣ Анализ стиля и выбор модели
+        start = time.time()
+
+        # Анализ предпочтений и выбор модели
         prefs = analyze_user_input(user_input)
         model_id = choose_model(user_input)
         api_url = f"https://api-inference.huggingface.co/models/{model_id}"
 
-        # 2️⃣ Запрос к модели
+        # Запрос к API
         payload = {"inputs": user_input, "parameters": {"max_new_tokens": 600, "temperature": 0.7}}
         response = requests.post(api_url, headers=HEADERS, json=payload)
 
@@ -25,21 +32,27 @@ def generate_response(user_input):
         result = response.json()
         base_output = result[0]["generated_text"] if isinstance(result, list) else result
 
-        # 3️⃣ Самоанализ и улучшение
+        # Самоанализ и улучшение
         check = evaluate_answer(base_output)
         improved = improve_answer(base_output)
 
-        # 4️⃣ Адаптация под пользователя
+        # Адаптация под пользователя
         personalized = adapt_answer(improved)
 
-        # 5️⃣ Обновление памяти
+        # Обновление памяти
         update_memory(user_input, personalized)
         context = summarize_context()
 
-        # 6️⃣ Формирование вывода
+        # Метрики
+        response_time = round(time.time() - start, 2)
+        dashboard.log_request(model_id, prefs["category"], response_time)
+
+        # Формирование ответа
         summary = (
             f"🧠 Модель: `{model_id}`\n"
-            f"🧩 Самоанализ: {check['result']}\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}"
         )
@@ -50,15 +63,32 @@ def generate_response(user_input):
         return f"❌ Ошибка: {str(e)}"
 
 
-# === Интерфейс ===
-with gr.Blocks(title="Eroha AgentAPI v5.0 — Auto Model Switch") as demo:
-    gr.Markdown("# 🤖 Eroha AgentAPI v5.0 — Auto Model Switch + Self-Learning")
-    gr.Markdown("Агент сам выбирает оптимальную модель Hugging Face и адаптирует ответы под твой стиль 🧠")
+# === 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:
+    gr.Markdown("# 🤖 Eroha AgentAPI v5.0 — Guru Edition")
+    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..."
+        )
+        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)
 
-    user_input = gr.Textbox(label="Введите запрос", placeholder="Например: объясни квантовую физику или напиши стих...")
-    output_box = gr.Textbox(label="Ответ", lines=15)
-    submit_btn = gr.Button("🚀 Запросить")
+    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")
+        refresh.click(show_dashboard, outputs=[metrics, log_table])
 
-    submit_btn.click(fn=generate_response, inputs=user_input, outputs=output_box)
+# === 4️⃣ Запуск ===
+app.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)
 
-demo.launch()