Spaces:
Sleeping
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import os
import sys
# ───────────────────────────────────────────────────
# 1) Forzar a Streamlit a usar /tmp/.streamlit (es escribible en HF Spaces)
# ───────────────────────────────────────────────────
os.environ["STREAMLIT_CONFIG_DIR"] = "/tmp/.streamlit"
# Nos aseguramos de que /tmp/.streamlit exista
try:
os.makedirs("/tmp/.streamlit", exist_ok=True)
except Exception:
pass
# ───────────────────────────────────────────────────
# 2) Meter src/ en sys.path para hallar agent/ y tools/
# ───────────────────────────────────────────────────
HERE = os.path.dirname(__file__) # apunta a /app/src
if HERE not in sys.path:
sys.path.insert(0, HERE)
# ───────────────────────────────────────────────────
# 3) Ahora sí importamos Streamlit y el resto
# ───────────────────────────────────────────────────
import streamlit as st
from agent.linkedin_agent import create_agent
from tools.web_search_tool import get_web_search_tool
from agents import Runner
# … resto de tu código de UI/ lógica de Streamlit …
st.set_page_config(page_title="Buscador de Perfiles LinkedIn", layout="centered")
# Verificamos que la clave esté presente en entorno
if not os.getenv("OPENAI_API_KEY"):
st.error("❌ Por favor define la variable de entorno OPENAI_API_KEY.")
st.stop()
# Instanciamos una sola vez el agente al arrancar la app
agent = create_agent()
st.title("🔍 Agente: Búsqueda de Perfiles LinkedIn")
st.write("Ingresa la descripción de la oferta y la cantidad de perfiles que deseas encontrar.")
# Contenedor para historial de chat
if "history" not in st.session_state:
st.session_state.history = []
# Formulario para que el usuario ingrese oferta + número de perfiles
with st.form(key="oferta_form", clear_on_submit=False):
oferta = st.text_area("📰 Descripción de la oferta de empleo:", height=150)
num_perfiles = st.number_input(
"🔢 Cantidad de perfiles a buscar:",
min_value=1, max_value=20, value=5
)
enviar = st.form_submit_button(label="Enviar al agente")
# Cuando el usuario hace clic en “Enviar”
if enviar and oferta:
# Agregamos el mensaje del usuario al historial
st.session_state.history.append(("usuario", oferta))
# Construimos el prompt tal como espera el agente: oferta + N
prompt = f"Oferta: {oferta}\nNúmero perfiles: {num_perfiles}"
# Ejecutamos el agente de forma síncrona
# Runner.run_sync se encarga de bloquear hasta obtener la salida final
resultado = Runner.run_sync(agent, prompt)
respuesta = resultado.final_output
# Agregamos la respuesta del agente al historial
st.session_state.history.append(("agente", respuesta))
# Mostramos el “chat” en orden cronológico
st.markdown("""---""")
st.markdown("### 💬 Historial de Chat")
for quien, texto in st.session_state.history:
if quien == "usuario":
st.markdown(f"**Tú:** {texto}")
else:
st.markdown(f"**Agente:** {texto}")
# Al pie, sugerimos al usuario limpiar el historial si desea volver a empezar
if st.button("🔄 Limpiar historial"):
st.session_state.history = []
|