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app.py

@@ -4,54 +4,67 @@ import requests
 import inspect
 import pandas as pd
 import time
+import re
 
-# 강의 목적에 부합하는 smolagents 최신 표준 컴포넌트 임포트
-from smolagents import CodeAgent, InferenceClientModel, DuckDuckGoSearchTool
+from smolagents import CodeAgent, InferenceClientModel, Tool
 
-# --- Constants ---
-DEFAULT_API_URL = "https://agents-course-unit4-scoring.hf.space"
+# --- Custom Tool Definition ---
+class DuckDuckGoSearchTool(Tool):
+    name = "web_search"
+    description = "Searches the web for a given query and returns snippet results."
+    inputs = {"query": {"type": "string", "description": "The search query"}}
+    output_type = "string"
+
+    def forward(self, query: str) -> str:
+        try:
+            url = f"https://html.duckduckgo.com/html/?q={requests.utils.quote(query)}"
+            headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)"}
+            response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
+            if response.status_code != 200:
+                return f"Search failed with status code {response.status_code}"
+            
+            html = response.text
+            snippets = re.findall(r'<a class="result__snippet"[^>]*>(.*?)</a>', html, re.DOTALL)
+            cleaned_snippets = []
+            for snip in snippets[:5]:
+                clean = re.sub(r'<[^>]+>', '', snip)
+                clean = clean.replace('\n', ' ').strip()
+                cleaned_snippets.append(clean)
+            
+            if cleaned_snippets:
+                return "\n".join(f"- {s}" for s in cleaned_snippets)
+            return "No results found."
+        except Exception as e:
+            return f"Search error: {str(e)}"
 
 # --- Basic Agent Definition ---
 # ----- THIS IS WHERE YOU CAN BUILD WHAT YOU WANT ------
 class BasicAgent:
     def __init__(self):
-        # 스페이스 Secrets에 HF_TOKEN이 등록되어 있다면 백엔드에서 자동으로 읽어와 인증을 수행합니다.
-        hf_token = os.getenv("HF_TOKEN")
-        if not hf_token:
-            print("⚠️ 크리티컬 경고: HF_TOKEN이 설정되지 않았습니다. 레이트 리밋으로 인해 전부 unknown 처리가 될 수 있습니다.")
-            
-        # model_id를 비워두면 smolagents 프레임워크가 코스 실습용으로 보장하는 가장 안정적인 기본 모델을 자동으로 매핑합니다.
-        self.model = InferenceClientModel(token=hf_token)
+        self.model = InferenceClientModel(
+            model_id="Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct",
+            token=os.getenv("HF_TOKEN")
+        )
         self.search_tool = DuckDuckGoSearchTool()
-        
-        # 강의 본연의 목적인 ReAct(Thought -> Action) 루프를 수행하는 자율형 코드 에이전트 조립
         self.agent = CodeAgent(
             tools=[self.search_tool],
             model=self.model,
             max_steps=5,
-            add_base_tools=True  # 내부 파이썬 인터프리터 툴 자동 활성화
+            additional_authorized_imports=["pandas", "numpy", "json", "math", "re", "datetime"]
         )
-        print("BasicAgent: smolagents 규격을 준수하여 자율형 에이전트 초기화를 완료했습니다.")
 
     def __call__(self, question: str) -> str:
-        print(f"Agent received question (first 50 chars): {question[:50]}...")
-        
         try:
             refined_prompt = (
                 f"{question}\n\n"
                 f"Solve this task step by step using your tools. "
                 f"Provide the final short answer clearly at the very end."
             )
-            # 자율 추론 및 실행 루프 가동
             result = self.agent.run(refined_prompt)
             if result is None:
                 return "unknown"
-                
             return str(result).strip()
-            
         except Exception as e:
-            # 🔴 먹통 현상 분석을 위해 unknown 대신 실제 터진 에러 원인을 테이블에 노출시킵니다.
-            print(f"❌ 에이전트 실행 실패 로그: {e}")
             return f"Error: {type(e).__name__}"
 
 def run_and_submit_all( profile: gr.OAuthProfile | None):
@@ -119,8 +132,7 @@ def run_and_submit_all( profile: gr.OAuthProfile | None):
             answers_payload.append({"task_id": task_id, "submitted_answer": submitted_answer})
             results_log.append({"Task ID": task_id, "Question": question_text, "Submitted Answer": submitted_answer})
             
-            # 자율 에이전트 연쇄 호출 시 허깅페이스 엔드포인트가 차단하지 않도록 대기 시간을 3초로 유지합니다.
-            time.sleep(3)
+            time.sleep(2)
         except Exception as e:
              print(f"Error running agent on task {task_id}: {e}")
              results_log.append({"Task ID": task_id, "Question": question_text, "Submitted Answer": f"AGENT ERROR: {e}"})