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 import os
-import requests
+import gradio as block
 import gradio as gr
-from huggingface_hub import InferenceClient
-
-# =====================
-# 配置 (从环境变量安全读取)
-# =====================
-# 获取 Hugging Face 的 Access Token（在后台 Settings -> Secrets 里配置）
-HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
-PEXELS_API_KEY = os.getenv("PEXELS_API_KEY")
-
-# 初始化 Hugging Face 免费大模型客户端
-# 使用官方推荐且对中文支持极好的 Qwen 2.5 7B 模型，完全运行在 HF 云端，不吃本地内存
-client = InferenceClient("Qwen/Qwen-2.5-7B-Instruct", token=HF_TOKEN)
-
-# =====================
-# AI文章生成（HF 免费版）
-# =====================
-def generate_article(keyword):
-    prompt = f"""
-请根据关键词《{keyword}》写一篇适合今日头条发布的文章。
-
-要求：
-1. 标题吸引人
-2. 正文800字左右
-3. 分段清晰
-4. 结尾总结
-"""
+from openai import OpenAI
+
+# 1. 从环境变量读取 FreeLLMAPI 的配置
+FREE_LLM_API_URL = os.getenv("FREE_LLM_API_URL", "https://你的FreeLLMAPI地址.hf.space/v1")
+FREE_LLM_API_KEY = os.getenv("FREE_LLM_API_KEY", "your_api_key_here")
+
+# 2. 初始化 OpenAI 客户端（桥接 FreeLLMAPI）
+client = OpenAI(
+    base_url=FREE_LLM_API_URL,
+    api_key=FREE_LLM_API_KEY
+)
+
+def predict(message, history):
+    # 将 Gradio 的历史记录转换为 OpenAI 格式
+    history_openai = []
+    for human, ai in history:
+        history_openai.append({"role": "user", "content": human})
+        history_openai.append({"role": "assistant", "content": ai})
+    history_openai.append({"role": "user", "content": message})
+    
     try:
-        # 使用标准的 chat.completions 接口，完全免费
+        # 调用 FreeLLMAPI 聚合的模型（例如 gemini）
         response = client.chat.completions.create(
-            model="Qwen/Qwen-2.5-7B-Instruct",
-            messages=[
-                {
-                    "role": "user",
-                    "content": prompt
-                }
-            ],
-            temperature=0.8,
-            max_tokens=1500
-        )
-        return response.choices[0].message.content
-    except Exception as e:
-        return f"文章生成失败，原因：{str(e)}\n\n💡 提示：如果提示无权限，请检查是否在 Space 的 Settings -> Secrets 中正确配置了 HF_TOKEN。"
-
-# =====================
-# 搜图 (Pexels API)
-# =====================
-def search_images(keyword):
-    if not PEXELS_API_KEY:
-        return []
-
-    url = "https://api.pexels.com/v1/search"
-    headers = {
-        "Authorization": PEXELS_API_KEY
-    }
-    params = {
-        "query": keyword,
-        "per_page": 6
-    }
-
-    try:
-        res = requests.get(
-            url,
-            headers=headers,
-            params=params,
-            timeout=20
+            model="gemini",
+            messages=history_openai,
+            stream=True  # 开启流式传输，体验更好
         )
-        data = res.json()
         
-        images = []
-        for photo in data.get("photos", []):
-            images.append(photo["src"]["medium"])
-        return images
-    except:
-        return []
-
-# =====================
-# 视频搜索（示例）
-# =====================
-def search_videos(keyword):
-    # 用标准 Markdown 语法包装超链接
-    links = [
-        f"[在 YouTube 上搜索 《{keyword}》](https://www.youtube.com/results?search_query={keyword})"
-    ]
+        partial_message = ""
+        for chunk in response:
+            if chunk.choices[0].delta.content:
+                partial_message = partial_message + chunk.choices[0].delta.content
+                yield partial_message
+                
+    except Exception as e:
+        yield f"⚠️ 链接 FreeLLMAPI 出错: {str(e)}"
+
+# 3. 极简的 Gradio 聊天界面
+demo = gr.ChatInterface(
+    fn=predict, 
+    title="AI 自动化助手 (Gradio + FreeLLMAPI)",
+    textbox=gr.Textbox(placeholder="请输入内容...", container=False, scale=7)
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    # 注意：在 Docker 环境下，server_name 必须是 "0.0.0.0"
+    # 这里我们直接读取 Dockerfile 里配置好的环境变量
+    server_name = os.getenv("GRADIO_SERVER_NAME", "0.0.0.0")
+    server_port = int(os.getenv("GRADIO_SERVER_PORT", 7860))
     
-    # 采用纯文本符号 !!! 代替复杂 emoji，防止系统字体缺失导致乱码
-    result = "### !!! 相关视频搜索链接\n"
-    result += "\n".join([f"- {link}" for link in links])
-    return result
-
-# =====================
-# 主函数
-# =====================
-def main(keyword):
-    if not keyword.strip():
-        return "请输入有效的关键词！", [], "### !!! 请输入关键词"
-        
-    article = generate_article(keyword)
-    images = search_images(keyword)
-    videos = search_videos(keyword)
-    return article, images, videos
-
-# =====================
-# Gradio界面布局（安全兼容版）
-# =====================
-with gr.Blocks(title="头条 AI Agent") as demo:
-
-    gr.Markdown("# 头条 AI Agent (HF 免费版)")
-    gr.Markdown("输入关键词，依托 Hugging Face 免费云端算力一键生成爆款文章、匹配图片和视频资源。")
-
-    # 布局：上方输入栏
-    with gr.Row():
-        keyword_input = gr.Textbox(
-            label="关键词",
-            placeholder="例如：人工智能新趋势",
-            scale=4
-        )
-        btn = gr.Button("立即生成", variant="primary", scale=1)
-
-    # 布局：下方左右分栏
-    with gr.Row():
-        # 左栏：文章输出
-        with gr.Column(scale=2):
-            article_output = gr.Textbox(
-                label="生成文章",
-                lines=22
-            )
-        
-        # 右栏：素材匹配
-        with gr.Column(scale=1):
-            gallery_output = gr.Gallery(
-                label="匹配素材（Pexels 免费商用图）",
-                columns=2,
-                rows=3,
-                height=350
-            )
+    demo.queue().launch(server_name=server_name, server_port=server_port)