app.py

import gradio as gr
import asyncio
from smolagents import CodeAgent, tool, InferenceClientModel
from bs4 import BeautifulSoup
import duckduckgo_search
import os

token = os.environ.get("HUGGINGFACE_TOKEN", "")

@tool
def web_search_duckduckgo(query: str) -> list:
    """
    Выполняет поиск через DuckDuckGo.

    Args:
        query (str): поисковый запрос.

    Returns:
        list: список найденных URL.
    """
    results = duckduckgo_search.DDGS().text(query)
    urls = [r["href"] for r in results]
    return urls


@tool
def fetch_html(url: str) -> str:
    """
    Загружает HTML по URL.

    Args:
        url (str): адрес страницы.

    Returns:
        str: HTML-текст страницы.
    """
    import requests
    resp = requests.get(url, timeout=10)
    resp.raise_for_status()
    return resp.text

@tool
def extract_text_from_html(html: str) -> str:
    """
    Извлекает текст из HTML.

    Args:
        html (str): HTML-документ.

    Returns:
        str: текстовое содержимое документа.
    """
    from bs4 import BeautifulSoup
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    return soup.get_text("\n")


@tool
def summarize_and_extract_architecture(text: str) -> str:
    """
    Анализирует текст статьи и извлекает архитектуру описанной системы.

    Args:
        text (str): Полный текст статьи или её фрагмент, в котором описана система.

    Returns:
        str: Структурированное текстовое описание архитектуры системы
            (компоненты, связи, потоки данных, этапы обработки).
    """
    model = InferenceClientModel(model_id="facebook/bart-large-cnn")
    prompt = f"""
Ты — эксперт по анализу научных статей.

Текст статьи:
{text}

Создай краткое содержание, в которое будет входит анализ публикаци – научное направление, цель исследования, использованные методы, полученные результаты 
"""
    return model(prompt)

model = InferenceClientModel(model_id="Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct", token = token)

agent = CodeAgent(
    model=model,
    tools=[web_search_duckduckgo, fetch_html, extract_text_from_html, summarize_and_extract_architecture],
    add_base_tools=False,
)

def process_article(article_title):
    """
    Функция для обработки запроса статьи.
    Вызывает мультиагента для поиска и суммаризации.
    """
    try:
        # Если ваш агент использует асинхронные вызовы
        if hasattr(agent, 'run_async'):
            # Создаем новую event loop для асинхронного вызова
            loop = asyncio.new_event_loop()
            asyncio.set_event_loop(loop)
            result = loop.run_until_complete(agent.run_async(article_title))
            loop.close()
        else:
            # Если агент синхронный
            result = agent.run(article_title)
        
        return result
    except Exception as e:
        return f"Произошла ошибка: {str(e)}"

# Альтернативный более простой интерфейс (если нужен минималистичный вариант)
def create_simple_interface():
    """Простой интерфейс для быстрого тестирования"""
    
    def simple_process(article_title):
        if not article_title.strip():
            return "Пожалуйста, введите название статьи."
        return process_article(article_title)
    
    interface = gr.Interface(
        fn=simple_process,
        inputs=gr.Textbox(
            label="Название статьи",
            placeholder="Например: 'Deep Learning in Computer Vision'",
            lines=2
        ),
        outputs=gr.Textbox(
            label="Результат",
            lines=15,
            placeholder="Результат появится здесь..."
        ),
        title="📄 Поиск и суммаризация статей",
        description="Введите название статьи, и агент найдет ее и создаст краткое содержание.",
        examples=[
            ["Neural Networks and Deep Learning"],
            ["Renewable Energy Technologies Review"],
            ["COVID-19 Vaccines Development and Efficacy"]
        ],
        theme=gr.themes.Soft()
    )
    
    return interface

if __name__ == "__main__":
    demo = create_simple_interface()
    demo.launch(
        server_name="0.0.0.0",
        server_port=7860,
        share=False,
        debug=True
    )