update codes

app.py

@@ -5,8 +5,8 @@ import inspect
 import pandas as pd
 import time
 
-# 라이브러리 충돌과 에이전트 루프 에러를 방지하기 위해 가장 명확한 인퍼런스 클라이언트만 사용
-from huggingface_hub import InferenceClient
+# Unit 4 교육 목적에 부합하는 공식 smolagents 컴포넌트 임포트
+from smolagents import CodeAgent, InferenceClientModel
 
 # --- Constants ---
 DEFAULT_API_URL = "https://agents-course-unit4-scoring.hf.space"
@@ -14,13 +14,20 @@ DEFAULT_API_URL = "https://agents-course-unit4-scoring.hf.space"
 # --- Basic Agent Definition ---
 # ----- THIS IS WHERE YOU CAN BUILD WHAT YOU WANT ------
 class BasicAgent:
-    def __init__(self, hf_token: str):
-        # 유저 로그인으로 받아온 토큰을 다이렉트로 바인딩하여 인증 실패를 원천 차단
-        self.client = InferenceClient(
-            model="Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct",
-            token=hf_token
+    def __init__(self):
+        # 최신 smolagents 명세에 따른 Hugging Face Inference API 모델 정의
+        # 별도로 토큰을 인자로 주지 않아도 시스템 환경 변수의 HF_TOKEN을 자동으로 가져옵니다.
+        self.model = InferenceClientModel(
+            model_id="Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct"
         )
-        print("BasicAgent initialized with authenticated InferenceClient.")
+        
+        # 강의 목적에 맞추어 스스로 계획을 세우고 파이썬 코드를 실행할 수 있는 자율 에이전트 구성
+        self.agent = CodeAgent(
+            tools=[],
+            model=self.model,
+            additional_authorized_imports=["pandas", "numpy", "json", "math", "re"]
+        )
+        print("BasicAgent initialized with smolagents CodeAgent.")
 
     def __call__(self, question: str) -> str:
         print(f"Agent received question (first 50 chars): {question[:50]}...")
@@ -28,23 +35,16 @@ class BasicAgent:
         try:
             refined_prompt = (
                 f"{question}\n\n"
-                f"Provide the final answer as briefly as possible at the very end. "
-                f"No explanations in the last line."
-            )
-            
-            # 에이전트 프레임워크의 무거운 시스템 프롬프트 없이 즉시 추론 수행
-            response = self.client.text_generation(
-                refined_prompt,
-                max_new_tokens=256,
-                clean_up_tokenization_spaces=True
+                f"Solve the task step by step. Provide the final short answer clearly at the very end."
             )
-            
-            final_answer = response.strip()
+            # 자율 추론 및 실행 루프 가동
+            result = self.agent.run(refined_prompt)
+            final_answer = str(result).strip()
             print(f"Agent returning answer: {final_answer}")
             return final_answer
             
         except Exception as e:
-            print(f"Error running model: {e}")
+            print(f"Error running agent: {e}")
             return "unknown"
 
 def run_and_submit_all( profile: gr.OAuthProfile | None):
@@ -55,10 +55,9 @@ def run_and_submit_all( profile: gr.OAuthProfile | None):
     # --- Determine HF Space Runtime URL and Repo URL ---
     space_id = os.getenv("SPACE_ID") # Get the SPACE_ID for sending link to the code
 
-    # 🌟 [중요] 유저 로그인 정보에서 진짜 토큰(Oauth Token)을 뽑아냅니다.
+    # 에러를 일으키던 profile.token 제거 및 원래의 템플릿 검증 로직으로 환원
     if profile:
-        username = f"{profile.username}"
-        hf_token = profile.token # 로그인한 유저의 세션 토큰을 확보
+        username= f"{profile.username}"
         print(f"User logged in: {username}")
     else:
         print("User not logged in.")
@@ -68,13 +67,13 @@ def run_and_submit_all( profile: gr.OAuthProfile | None):
     questions_url = f"{api_url}/questions"
     submit_url = f"{api_url}/submit"
 
-    # 1. Instantiate Agent (확보된 진짜 토큰을 주입합니다)
+    # 1. Instantiate Agent ( modify this part to create your agent)
     try:
-        agent = BasicAgent(hf_token=hf_token)
+        agent = BasicAgent()
     except Exception as e:
         print(f"Error instantiating agent: {e}")
         return f"Error initializing agent: {e}", None
-        
+    # In the case of an app running as a hugging Face space, this link points toward your codebase ( useful for others so please keep it public)
     agent_code = f"https://huggingface.co/spaces/{space_id}/tree/main"
     print(agent_code)