File size: 4,477 Bytes
9b5b26a
 
 
 
c19d193
6fcfc6d
6aae614
8fe992b
9b5b26a
 
5df72d6
584cc74
6fcfc6d
e571d7e
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
45ce0de
 
80aa644
45ce0de
e571d7e
 
 
45ce0de
e571d7e
8c01ffb
 
6aae614
ae7a494
 
 
 
e121372
bf6d34c
 
29ec968
fe328e0
13d500a
8c01ffb
 
9b5b26a
 
8c01ffb
861422e
 
9b5b26a
8c01ffb
8fe992b
d2f6a24
8c01ffb
 
 
 
 
 
861422e
8fe992b
 
9b5b26a
8c01ffb
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
from smolagents import CodeAgent,DuckDuckGoSearchTool, HfApiModel,load_tool,tool
import datetime
import requests
import pytz
import yaml
import random
from tools.final_answer import FinalAnswerTool

from Gradio_UI import GradioUI

# Below is an example of a tool that does nothing. Amaze us with your creativity !

@tool
def belief_transformer(negative_belief: str, intensity_level: int) -> str:
"""A tool that transforms negative beliefs into positive ones and generates motivational quotes

Args:
    negative_belief: The negative belief that needs to be transformed
    intensity_level: Level of emotional intensity (1-5) to adjust response tone

Returns:
    str: A formatted string containing the transformed belief and a motivational quote
"""
import re
from typing import Dict, List

# Define transformation patterns
belief_patterns: Dict[str, str] = {
    r"я не могу": "я учусь и развиваюсь, чтобы",
    r"я недостаточно": "я становлюсь более",
    r"я никогда не": "я на пути к тому, чтобы",
    r"это слишком сложно": "это вызов, который помогает мне расти",
    r"я боюсь": "я смело встречаю",
    r"я плохой": "я совершенствуюсь в",
    r"у меня не получится": "я делаю шаги к успеху в",
}

# Motivational quotes based on intensity
quotes: Dict[int, List[str]] = {
    1: [
        "Каждый шаг - это движение вперёд.",
        "Прогресс начинается с принятия себя.",
        "Малые изменения приводят к большим результатам."
    ],
    2: [
        "Ты сильнее, чем думаешь.",
        "В тебе есть всё необходимое для успеха.",
        "Каждая трудность - это возможность для роста."
    ],
    3: [
        "Твоё стремление к улучшению уже делает тебя особенным!",
        "Вера в себя - твой главный союзник.",
        "Ты создаёшь свою реальность своими мыслями."
    ],
    4: [
        "Твой потенциал безграничен! Действуй!",
        "Ты способен на невероятные достижения!",
        "Каждый день - новая возможность стать лучше!"
    ],
    5: [
        "ТВОЯ СИЛА ДУХА НЕПОБЕДИМА!",
        "ТЫ СОЗДАН ДЛЯ ВЕЛИКИХ СВЕРШЕНИЙ!",
        "ТВОЁ ВРЕМЯ ПРИШЛО! ДЕЙСТВУЙ СЕЙЧАС!"
    ]
}

def transform_belief(text: str) -> str:
    transformed = text.lower()
    for pattern, replacement in belief_patterns.items():
        transformed = re.sub(pattern, replacement, transformed)
    return transformed.capitalize()

def get_quote(level: int) -> str:
    import random
    level = max(1, min(5, level))  # Ensure level is between 1 and 5
    return random.choice(quotes[level])

# Transform the belief and get a quote
positive_belief = transform_belief(negative_belief)
motivation = get_quote(intensity_level)

# Format the response
response = f"""Трансформация убеждения:
Было: {negative_belief}
Стало: {positive_belief}

Мотивация: {motivation}"""

return response

    



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:
# model_id='https://pflgm2locj2t89co.us-east-1.aws.endpoints.huggingface.cloud' 

model = HfApiModel(
max_tokens=2096,
temperature=0.5,
model_id='Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct',# it is possible that this model may be overloaded
custom_role_conversions=None,
)


# Import tool from Hub
image_generation_tool = load_tool("agents-course/text-to-image", trust_remote_code=True)

with open("prompts.yaml", 'r') as stream:
    prompt_templates = yaml.safe_load(stream)
    
agent = CodeAgent(
    model=model,
    tools=[final_answer], ## add your tools here (don't remove final answer)
    max_steps=6,
    verbosity_level=1,
    grammar=None,
    planning_interval=None,
    name=None,
    description=None,
    prompt_templates=prompt_templates
)


GradioUI(agent).launch()