src/streamlit_app.py

# src/streamlit_app.py

import os
import sys
import asyncio

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# 0) Crear y setear un event loop en este hilo (ScriptRunner.scriptThread)
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loop = asyncio.new_event_loop()
asyncio.set_event_loop(loop)

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# 1) Redirigir HOME y StreamlitConfig a /tmp/.streamlit (es escribible en HF Spaces)
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os.environ["HOME"] = "/tmp"
os.environ["STREAMLIT_CONFIG_DIR"] = "/tmp/.streamlit"
try:
    os.makedirs("/tmp/.streamlit", exist_ok=True)
except Exception:
    pass

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# 2) Añadir src/ a sys.path para que Python encuentre agent/ y tools/
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HERE = os.path.dirname(__file__)       # debería apuntar a /app/src
if HERE not in sys.path:
    sys.path.insert(0, HERE)

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# 3) Ahora sí importamos Streamlit, el agente y Runner
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import streamlit as st
from agent.linkedin_agent import create_agent
from agents import Runner

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# 4) Configuración de la página y verificación de la clave de OpenAI
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st.set_page_config(page_title="Buscador de Perfiles LinkedIn", layout="centered")

if not os.getenv("OPENAI_API_KEY"):
    st.error("❌ Por favor define el secret OPENAI_API_KEY en Settings → Secrets de tu Space.")
    st.stop()

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# 5) Instanciar el agente (solo una vez al inicio)
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agent = create_agent()

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# 6) Interfaz de usuario (chat) en Streamlit
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st.title("🔍 Buscador de Perfiles LinkedIn")
st.write("Ingresa la descripción de la oferta de empleo y la cantidad de perfiles que deseas encontrar.")

# Inicializar historial en la sesión si aún no existe
if "history" not in st.session_state:
    st.session_state.history = []

# Formulario para recibir la oferta y el número de perfiles
with st.form(key="oferta_form", clear_on_submit=False):
    oferta = st.text_area("📰 Descripción de la oferta de empleo:", height=150)
    num_perfiles = st.number_input(
        "🔢 Cantidad de perfiles a buscar:",
        min_value=1,
        max_value=20,
        value=5
    )
    enviar = st.form_submit_button(label="Enviar al agente")

# Cuando el usuario pulsa "Enviar al agente"
if enviar and oferta:
    # Agregar el mensaje del usuario al historial
    st.session_state.history.append(("usuario", oferta))

    # Construir el prompt en el formato que espera el agente
    prompt = f"Oferta: {oferta}\nNúmero perfiles: {num_perfiles}"

    # Ejecutar el agente de forma síncrona (ahora existe un event loop)
    resultado = Runner.run_sync(agent, prompt)
    respuesta = resultado.final_output

    # Agregar la respuesta del agente al historial
    st.session_state.history.append(("agente", respuesta))

# Mostrar el historial tipo “chat”
st.markdown("---")
st.markdown("### 💬 Historial de Chat")
for quien, texto in st.session_state.history:
    if quien == "usuario":
        st.markdown(f"**Tú:** {texto}")
    else:
        st.markdown(f"**Agente:** {texto}")

# Botón para limpiar el historial
if st.button("🔄 Limpiar historial"):
    st.session_state.history = []