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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
+# 1. Carrega o modelo (Isso já estava funcionando)
 pipe = pipeline("text-generation", model="Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct", device_map="cpu")
 
-# Dê nomes descritivos e tipos claros. O MCP usa isso para o agente "entender" a ferramenta.
-def generate_story_or_chat(prompt: str, history: list):
+def predict(message, history):
     """
-    Use esta função para conversar com o assistente Qwen ou gerar textos criativos.
-    
-    Parameters:
-    - prompt: A mensagem atual ou pedido do usuário.
-    - history: O contexto da conversa anterior.
+    Com type="messages", o 'history' já vem no formato correto:
+    [{'role': 'user', 'content': 'oi'}, {'role': 'assistant', 'content': 'olá'}]
     """
-    # (Mesma lógica de memória que corrigimos antes)
-    messages_formatted = []
-    for user_msg, bot_msg in history:
-        messages_formatted.append({"role": "user", "content": user_msg})
-        messages_formatted.append({"role": "assistant", "content": bot_msg})
-    messages_formatted.append({"role": "user", "content": prompt})
     
-    results = pipe(messages_formatted, max_new_tokens=512)
+    # Criamos a lista de mensagens adicionando a mensagem atual ao histórico
+    # O history vem do Gradio, o message é o input atual
+    messages = history + [{"role": "user", "content": message}]
+    
+    # Gera a resposta
+    results = pipe(messages, max_new_tokens=512)
+    
+    # Retorna apenas o texto novo gerado
     return results[0]['generated_text'][-1]['content']
 
-# A interface define como o MCP vai enxergar isso
+# 2. Configuração da Interface
+# Adicionamos type="messages" para corrigir o aviso e padronizar com o OpenClaw/MCP
 demo = gr.ChatInterface(
-    fn=generate_story_or_chat,
+    fn=predict,
+    type="messages",  # <--- ESTA LINHA CORRIGE O AVISO E MUDA O FORMATO DO HISTÓRICO
     title="Qwen Agent Node",
-    description="Um endpoint MCP para geração de texto e chat usando Qwen 2.5."
+    description="Bot rodando Qwen 2.5 via CPU no Hugging Face."
 )
 
 if __name__ == "__main__":