Update app.py

app.py

@@ -1,6 +1,7 @@
 import gradio as gr
 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 import torch
+import time
 
 # Загрузка модели и токенизатора
 MODEL_NAME = "microsoft/DialoGPT-medium"
@@ -11,7 +12,7 @@ model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_NAME)
 npc_names = ["Agent Alpha", "Agent Beta", "Agent Gamma"]
 chat_history = []
 
-def generate_response(input_text, chat_history):
+def generate_response(input_text):
     """
     Генерирует ответ от NPC на основе входного текста.
     """
@@ -32,24 +33,36 @@ def generate_response(input_text, chat_history):
     response = tokenizer.decode(response_ids[:, input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)
     return response
 
-def npc_chat(user_input):
+def npc_chat():
     """
-    Обрабатывает диалог между NPC и пользователем.
+    Обрабатывает диалог между NPC.
     """
     global chat_history
     
-    # Если это первый запрос, добавляем приветствие NPC
+    # Начальное сообщение
     if not chat_history:
-        chat_history.append(f"{npc_names[0]}: Welcome to Earth Web Space Networks! How can we assist you?")
+        chat_history.append(f"{npc_names[0]}: Welcome to Earth Web Space Networks!")
     
-    # Генерация ответа от NPC
-    for npc in npc_names:
-        response = generate_response(user_input, chat_history)
-        chat_history.append(f"{npc}: {response}")
-    
-    # Формируем историю чата для вывода
-    formatted_chat = "\n".join(chat_history)
-    return formatted_chat
+    while True:
+        for i, npc in enumerate(npc_names):
+            # Получаем последнее сообщение из истории
+            last_message = chat_history[-1].split(": ", 1)[1]
+            
+            # Генерируем ответ
+            response = generate_response(last_message)
+            new_message = f"{npc}: {response}"
+            chat_history.append(new_message)
+            
+            # Ограничение длины истории чата
+            if len(chat_history) > 20:
+                chat_history.pop(0)
+            
+            # Возвращаем текущую историю чата
+            formatted_chat = "\n".join(chat_history)
+            yield formatted_chat
+            
+            # Задержка для имитации реального времени
+            time.sleep(2)
 
 # Gradio интерфейс
 with gr.Blocks() as demo:
@@ -57,10 +70,8 @@ with gr.Blocks() as demo:
     
     with gr.Row():
         chat_output = gr.Textbox(label="Chat History", lines=10, interactive=False)
-        user_input = gr.Textbox(label="Your Message")
     
-    submit_button = gr.Button("Send")
-    submit_button.click(npc_chat, inputs=user_input, outputs=chat_output)
+    # Запуск бесконечного диалога между NPC
+    demo.load(npc_chat, inputs=None, outputs=chat_output, every=2)
 
-demo.launch()
-    
+demo.launch()