Spaces:
Runtime error
Runtime error
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() |