Update app.py

app.py

@@ -16,66 +16,30 @@ from smolagents.agent_types import AgentImage
 from PIL import Image
 
 @tool
-def generate_image(
-    prompt: str, 
-    negative_prompt: str = "blurry, text, watermark, low quality", 
-    width: int = 1024, 
-    height: int = 1024
-) -> AgentImage:
+def get_weather(
+    city: str,
+) -> str:
     """
-    Генерирует изображение по текстовому описанию.
+    Отдает прогноз погоды по заданому городу.
     
     Пример:
-        >>> generate_image("cute kitten on a blanket")
-        <AgentImage>
+        >>> get_weather("какая погода в Токио?")
+        <str>
     
     Args:
-        prompt: Что нарисовать (подробно, на английском лучше).
-        negative_prompt: Что исключить из изображения.
-        width: Ширина в пикселях (кратно 8, макс 1024).
-        height: Высота в пикселях (кратно 8, макс 1024).
+        city: название города - str
     
     Returns:
-        AgentImage: Сгенерированное изображение.
+        str: прогноз погоды.
     """
-    from huggingface_hub import InferenceClient
-    from PIL import Image
-    import io
-    import os, sys
-    
-    print(f"🔍 generate_image: prompt='{prompt[:50]}...', size={width}x{height}", file=sys.stderr)
-    
-    client = InferenceClient(token=os.getenv("HF_TOKEN"))
-    
     try:
-        result = client.text_to_image(
-            prompt=prompt,
-            negative_prompt=negative_prompt,
-            model="black-forest-labs/FLUX.1-schnell",
-            width=width,
-            height=height,
-            num_inference_steps=4,
-            guidance_scale=3.5
-        )
-        
-        # 1. Получаем PIL объект
-        if isinstance(result, Image.Image):
-            image = result
-        else:
-            image = Image.open(io.BytesIO(result))
-            
-        # 2. 🔑 Форсируем загрузку пикселей в оперативную память!
-        # Это решает проблему "ленивой загрузки" PIL и предотвращает размер 0x0
-        image.load() 
-        
-        print(f"✅ generate_image: изображение {image.size} успешно сгенерировано!", file=sys.stderr)
-        
-        # 3. 🔑 Передаем в AgentImage САМ ОБЪЕКТ КАРТИНКИ (не путь к файлу!)
-        return AgentImage(image)
+        url = f"https://wttr.in/{location}?format=3"
+        response = requests.get(url, timeout=10)
+        response.raise_for_status()
         
+        return f"Current weather in {location}: {response.text.strip()}"
     except Exception as e:
-        print(f"❌ generate_image exception: {e}", file=sys.stderr)
-        return f"❌ Ошибка генерации: {str(e)}"
+        return f"Error fetching weather for {location}: {str(e)}"
 
 @tool
 def get_current_time_in_timezone(timezone: str) -> str:
@@ -92,8 +56,6 @@ def get_current_time_in_timezone(timezone: str) -> str:
     except Exception as e:
         return f"Error fetching time for timezone '{timezone}': {str(e)}"
 
-image_generation_tool = load_tool("m-ric/text-to-image", trust_remote_code=True)
-
 final_answer = FinalAnswerTool()
 
 # If the agent does not answer, the model is overloaded, please use another model or the following Hugging Face Endpoint that also contains qwen2.5 coder:
@@ -115,7 +77,7 @@ with open("prompts.yaml", 'r') as stream:
     
 agent = CodeAgent(
     model=model,
-    tools=[final_answer, generate_image], ## add your tools here (don't remove final answer)
+    tools=[final_answer, get_weather], ## add your tools here (don't remove final answer)
     max_steps=6,
     verbosity_level=1,
     grammar=None,