Update app.py

app.py

@@ -1,9 +1,9 @@
-from smolagents import CodeAgent, HfApiModel, tool
+from smolagents import CodeAgent, tool
+from smolagents.models import TransformersModel
 import datetime
 import pytz
 import yaml
-from tools.final_answer import FinalAnswerTool
-from Gradio_UI import GradioUI
+import random
 
 # 1. Локальные функции-инструменты (без интернета)
 
@@ -51,7 +51,6 @@ def how_are_you() -> str:
         "Отлично! Готов к работе и жду ваших вопросов.",
         "Замечательно! Как ваши дела?"
     ]
-    import random
     return random.choice(responses)
 
 @tool
@@ -68,7 +67,6 @@ def what_are_you_doing() -> str:
         "Сейчас я здесь, чтобы помочь вам! Чем могу быть полезен?",
         "Я анализирую ваш запрос и готовлю полезный ответ."
     ]
-    import random
     return random.choice(responses)
 
 @tool
@@ -142,31 +140,43 @@ def simple_weather_advice() -> str:
     else:
         return "Сейчас осень - не забудьте куртку!"
 
-# 2. Остальные объекты
+@tool
+def count_characters(text: str) -> str:
+    """Count the number of characters in a text.
+    
+    Args:
+        text: The text to count characters in
+        
+    Returns:
+        Number of characters
+    """
+    return f"В тексте {len(text)} символов"
 
-final_answer = FinalAnswerTool()
+@tool
+def repeat_text(text: str, times: int) -> str:
+    """Repeat text specified number of times.
+    
+    Args:
+        text: Text to repeat
+        times: Number of times to repeat
+        
+    Returns:
+        Repeated text
+    """
+    if times <= 10:
+        return (text + " ") * times
+    else:
+        return "Слишком много повторений! Максимум 10 раз."
 
-model = HfApiModel(
-    max_tokens=2096,
-    temperature=0.5,
-    model_id='Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct',
-    custom_role_conversions=None,
-)
+# 2. Создаем модель и агента
 
-with open("prompts.yaml", 'r') as stream:
-    prompt_templates = yaml.safe_load(stream)
+# Используем легкую локальную модель
+model = TransformersModel("microsoft/DialoGPT-small")
 
-if "final_answer" not in prompt_templates:
-    prompt_templates["final_answer"] = {
-        "pre_messages": "Based on my research: ",
-        "post_messages": ""
-    }
-    
 # Создаем агента только с локальными инструментами
 agent = CodeAgent(
     model=model,
     tools=[
-        final_answer, 
         get_current_time,
         get_current_time_in_timezone, 
         how_are_you,
@@ -174,15 +184,50 @@ agent = CodeAgent(
         calculate_math,
         get_day_of_week,
         get_date_info,
-        simple_weather_advice
+        simple_weather_advice,
+        count_characters,
+        repeat_text
     ],
     max_steps=6,
     verbosity_level=1,
     grammar=None,
     planning_interval=None,
-    name="LocalAssistant",  # Новое имя для локального агента
-    description="Локальный ассистент для времени, дат и простых вычислений",
-    prompt_templates=prompt_templates
+    name="LocalAssistant",
+    description="Локальный ассистент для времени, дат и простых вычислений"
 )
 
-GradioUI(agent).launch()
+# 3. Простой интерфейс Gradio (если нет Gradio_UI)
+import gradio as gr
+
+def chat_with_agent(message, history):
+    """Функция для общения с агентом"""
+    try:
+        response = agent.run(message)
+        return response
+    except Exception as e:
+        return f"Ошибка: {str(e)}"
+
+# Создаем простой интерфейс
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# 🎯 Local Assistant")
+    gr.Markdown("Локальный ассистент для времени, дат и вычислений")
+    
+    chatbot = gr.Chatbot(height=400)
+    msg = gr.Textbox(
+        label="Ваш вопрос", 
+        placeholder="Спросите о времени, дате или сделайте вычисление...",
+        lines=2
+    )
+    clear_btn = gr.Button("Очистить чат")
+    
+    def respond(message, chat_history):
+        bot_response = chat_with_agent(message, chat_history)
+        chat_history.append((message, bot_response))
+        return "", chat_history
+    
+    msg.submit(respond, [msg, chatbot], [msg, chatbot])
+    clear_btn.click(lambda: None, None, chatbot, queue=False)
+
+if __name__ == "__main__":
+    print("🚀 Starting Local Assistant...")
+    demo.launch(share=True)