Вимкнено спільний доступ до сервера в run_mai_dx_fixed.py. Оновлено налаштування середовища в updated_mai_dx_interface.py для покращення логування. Внесено зміни в обробку сесій та виводу, включаючи нові методи для формування результатів та аналізу. Виправлено помилки в структурі класів та оновлено документацію.

run_mai_dx_fixed.py

@@ -60,7 +60,7 @@ def main():
         demo.launch(
             server_name="0.0.0.0",
             server_port=7860,
-            share=True,
+            share=False,
             debug=False,
             show_error=True,
             quiet=False

updated_mai_dx_interface.py

@@ -6,26 +6,23 @@ import os
 import sys
 import json
 import time
+import uuid
 import pandas as pd
 import gradio as gr
 from datetime import datetime
-from typing import Dict, List, Tuple, Optional
+from typing import Dict, List, Tuple, Optional, Any
 from dataclasses import dataclass, asdict
 import warnings
 
-# Налаштування середовища
 os.environ.update({
-    "SWARMS_VERBOSITY": "ERROR",
-    "RICH_TRACEBACK": "0", 
-    "SWARMS_SHOW_PANEL": "false",
-    "SWARMS_AUTO_PRINT": "false"
+    "SWARMS_VERBOSITY": "ERROR", "RICH_TRACEBACK": "0", 
+    "SWARMS_SHOW_PANEL": "true", "SWARMS_AUTO_PRINT": "true"
 })
 warnings.filterwarnings("ignore")
 
 from dotenv import load_dotenv
 load_dotenv()
 
-# Імпорт MAI-DX через безпечну обгортку
 try:
     from mai_dx_wrapper import SafeMaiDxOrchestrator as MaiDxOrchestrator, MAI_DX_AVAILABLE
 except ImportError:
@@ -36,51 +33,20 @@ except ImportError:
         MAI_DX_AVAILABLE = False
         IMPORT_ERROR = str(e)
 
-# Імпорт покращеного логгера
-from enhanced_mai_dx_logger import MAIDxConversationLogger, DiagnosisSession
+# УВАГА: Ми імпортуємо парсер напряму, щоб використовувати його в інтерфейсі
+from enhanced_mai_dx_logger import MAIDxConversationLogger, DiagnosisSession, AgentConversation, EnhancedOutputCapture
 
-# Перевірка доступності Plotly
 try:
     import plotly.graph_objects as go
     import plotly.express as px
     PLOTLY_AVAILABLE = True
 except ImportError:
     PLOTLY_AVAILABLE = False
-    print("⚠️ Plotly не встановлено, візуалізації будуть недоступні")
-
-class RealTimeMetrics:
-    """Метрики в реальному часі"""
-    def __init__(self): 
-        self.reset()
-    
-    def reset(self):
-        self.start_time = time.time()
-        self.agents_activity = {
-            'Dr. Hypothesis': 0, 'Dr. Test-Chooser': 0, 'Dr. Challenger': 0,
-            'Dr. Stewardship': 0, 'Dr. Checklist': 0, 'Consensus Coordinator': 0,
-            'Gatekeeper': 0, 'Judge': 0
-        }
-        self.cost_progression = []
-        self.conversation_rounds = []
-    
-    def update_agent_activity(self, agent_name: str):
-        if agent_name in self.agents_activity: 
-            self.agents_activity[agent_name] += 1
-    
-    def add_cost_point(self, cost: float):
-        self.cost_progression.append({'time': time.time() - self.start_time, 'cost': cost})
-        
-    def add_conversation_round(self, round_data: dict):
-        self.conversation_rounds.append(round_data)
 
 class UpdatedMAIDXInterface:
-    """Оновлений інтерфейс з повним логуванням розмов"""
-    
     def __init__(self):
         self.sessions_history = []
         self.conversation_logger = MAIDxConversationLogger("mai_dx_logs")
-        self.current_metrics = RealTimeMetrics()
-        
         self.sample_cases = {
             "🫀 Кардіологічний (Гострий MI)": {
                 "info": "Пацієнт: 58-річний чоловік, менеджер, гіпертонія в анамнезі\nСкарги: Гострий роздираючий біль у грудях 3 години, іррадіація в ліву руку\nОгляд: Блідий, пітливий, АТ 160/90, ЧСС 95\nЕКГ: ST-підйоми у відведеннях II, III, aVF (нижня стінка)\nТропонін I: 8.5 нг/мл (норма <0.04)\nАнамнез: Куріння 30 років, дислипідемія, сімейний анамнез ІХС",
@@ -101,127 +67,71 @@ class UpdatedMAIDXInterface:
         model_name: str, expected_diagnosis: str = "", enable_logging: bool = True,
         progress=gr.Progress()
     ):
-        if not MAI_DX_AVAILABLE: 
-            return self._format_error(f"❌ MAI-DX недоступний: {IMPORT_ERROR}")
-        if not patient_info.strip(): 
-            return self._format_error("❌ Введіть інформацію про пацієнта")
+        if not MAI_DX_AVAILABLE: return self._format_error(f"❌ MAI-DX недоступний: {IMPORT_ERROR}")
+        if not patient_info.strip(): return self._format_error("❌ Введіть інформацію про пацієнта")
+        
+        # Створюємо тимчасовий об'єкт сесії. ID буде присвоєно пізніше.
+        session = DiagnosisSession(
+            case_id="temp", timestamp=datetime.now().isoformat(),
+            case_name=case_name, patient_info=patient_info, mode=mode, budget=budget
+        )
         
-        self.current_metrics.reset()
-        conversation_log = ""
-        structured_conversations = ""
-        case_id = None
-        session: Optional[DiagnosisSession] = None
-             
         try:
-            progress(0.1, desc="🚀 Ініціалізація...")
-            
-            # Створюємо сесію логування, ��кщо увімкнено
-            if enable_logging:
-                # ВИПРАВЛЕННЯ ТУТ: Використовуємо create_session
-                session = self.conversation_logger.create_session(
-                    case_name=case_name,
-                    patient_info=patient_info,
-                    mode=mode,
-                    budget=budget
-                )
-                case_id = session.case_id
-                conversation_log += f"📝 Розпочато логування сесії: {case_id}\n\n"
-            
             progress(0.2, desc="🤖 Створення AI-панелі...")
-            
-            # ... решта коду методу залишається без змін ...
-            
-            orchestrator = MaiDxOrchestrator(
-                model_name=model_name, 
-                max_iterations=max_iterations, 
-                initial_budget=budget, 
-                mode=mode
-            )
+            orchestrator = MaiDxOrchestrator(model_name, max_iterations, budget, mode)
             
             progress(0.3, desc="🔍 Запуск діагностики...")
             start_time = time.time()
             
-            # Виконуємо діагностику з повним захопленням або без
-            if enable_logging and case_id:
-                result = self.conversation_logger.capture_orchestrator_output(
-                    case_id=case_id,
-                    orchestrator_func=orchestrator.run,
-                    initial_case_info=patient_info,
-                    full_case_details=patient_info,
-                    ground_truth_diagnosis=expected_diagnosis or "Unknown"
-                )
-            else:
-                result = orchestrator.run(
-                    initial_case_info=patient_info,
-                    full_case_details=patient_info,
-                    ground_truth_diagnosis=expected_diagnosis or "Unknown"
-                )
+            raw_output = ""
+            result = None
             
+            # Надійне захоплення виводу
+            with EnhancedOutputCapture() as capture:
+                result = orchestrator.run(patient_info, patient_info, expected_diagnosis or "Unknown")
+            raw_output = capture.get_value()
+
             duration = time.time() - start_time
-            progress(0.9, desc="📊 Обробка результатів...")
-            
-            if enable_logging and case_id:
-                # ВАЖЛИВО: Отримуємо об'єкт сесії з пам'яті логера, а не створюємо новий
-                session = self.conversation_logger.end_session(
-                    case_id=case_id,
-                    final_diagnosis=result.final_diagnosis,
-                    confidence=result.accuracy_score,
-                    cost=result.total_cost,
-                    reasoning=getattr(result, 'accuracy_reasoning', 'N/A')
-                )
-            
-            if not session: # Резервний варіант, якщо логування було вимкнене
-                session = DiagnosisSession(
-                    case_id=case_id or "no_logging",
-                    timestamp=datetime.now().isoformat(),
-                    case_name=case_name,
-                    patient_info=patient_info,
-                    mode=mode,
-                    budget=budget,
-                    diagnosis=result.final_diagnosis,
-                    confidence=result.accuracy_score,
-                    cost=result.total_cost,
-                    iterations=getattr(result, 'iterations', 0),
-                    duration=duration,
-                    status="✅ Успішно" if result.accuracy_score >= 3.0 else "⚠️ Потребує перегляду",
-                    reasoning=getattr(result, 'accuracy_reasoning', 'N/A')
-                )
-            
-            if session:
-                self.sessions_history.append(session)
-                conversation_log += "🤖 Повний сирий вивід системи:\n" + "="*60 + "\n"
-                conversation_log += session.raw_output + "\n" + "="*60 + "\n\n"
-                conversation_log += f"💾 Сесію збережено як: {session.case_id}\n"
-                
-                if enable_logging:
-                    html_path = self.conversation_logger.export_conversation_html(session.case_id)
-                    conversation_log += f"📄 HTML звіт: {html_path}\n"
-                
-                structured_conversations = self._format_structured_conversations(session.conversations)
-                
-                for conv in session.conversations:
-                    self.current_metrics.add_conversation_round({
-                        'round': conv.round_number,
-                        'agents': len(set(msg.agent_name for msg in conv.messages)),
-                        'messages': len(conv.messages),
-                        'cost': conv.cost_incurred
-                    })
-                    for msg in conv.messages:
-                        self.current_metrics.update_agent_activity(msg.agent_name)
-                    if conv.cost_incurred > 0:
-                        self.current_metrics.add_cost_point(conv.cost_incurred)
+            progress(0.9, desc="📊 Обробка та збереження результатів...")
+            
+            # ЗАПОВНЮЄМО ОБ'ЄКТ СЕСІЇ ВСІМА ДАНИМИ
+            session.case_id = f"case_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}_{uuid.uuid4().hex[:6]}"
+            session.raw_output = raw_output
+            session.diagnosis = getattr(result, 'final_diagnosis', 'N/A')
+            session.confidence = getattr(result, 'accuracy_score', 0.0)
+            session.cost = getattr(result, 'total_cost', 0.0)
+            session.reasoning = getattr(result, 'accuracy_reasoning', 'N/A')
+            session.duration = duration
+            
+            # ПАРСИМО RAW_OUTPUT І ЗАПОВНЮЄМО ПОЛЕ 'conversations'
+            # Ми викликаємо метод парсингу з самого логера, але на нашому об'єкті сесії
+            self.conversation_logger._parse_captured_output(session, raw_output)
+            
+            session.iterations = len(session.conversations)
+            session.status = "✅ Успішно" if session.confidence >= 3.0 else "⚠️ Потребує перегляду"
+
+            # Зберігаємо вже повністю заповнений об'єкт
+            if enable_logging:
+                self.conversation_logger._save_session_to_file(session)
+                self.conversation_logger.export_conversation_html(session)
 
+            self.sessions_history.append(session)
             progress(1.0, desc="✅ Готово!")
             
-            metrics_plot = self._create_enhanced_metrics_visualization()
-            agent_plot = self._create_conversation_flow_chart()
+            # Формуємо вивід для Gradio
+            conversation_log = f"📝 Сесія: {session.case_id}\n"
+            conversation_log += "🤖 Повний сирий вивід системи:\n" + "="*60 + "\n"
+            conversation_log += session.raw_output + "\n" + "="*60 + "\n\n"
+            
+            structured_conversations = self._format_structured_conversations(session.conversations)
+            agent_plot = self._create_agent_activity_chart(session.conversations)
             
             return (
                 self._format_main_result(session),
                 self._format_detailed_analysis(session),
                 self._generate_enhanced_recommendations(result, expected_diagnosis),
-                metrics_plot,
-                agent_plot,
+                agent_plot, # Тільки один графік
+                None, # Другий слот для графіка порожній
                 conversation_log,
                 structured_conversations
             )
@@ -229,484 +139,152 @@ class UpdatedMAIDXInterface:
         except Exception as e:
             import traceback
             traceback.print_exc()
-            error_msg = f"❌ Критична помилка діагностики: {str(e)}"
-            if case_id: 
-                error_msg += f"\n🗂️ ID сесії: {case_id}"
-            return self._format_error(error_msg)
+            return self._format_error(f"❌ Критична помилка: {e}")
 
-    def _format_structured_conversations(self, case_id: str) -> str:
-        """Форматує структуровані розмови у читабельний вигляд"""
-        conversations = self.conversation_logger.get_session_conversations(case_id)
-        
-        if not conversations:
-            return "📭 Розмови не знайдено"
-        
+    def _format_structured_conversations(self, conversations: List[AgentConversation]) -> str:
+        if not conversations: return "📭 Розмови не знайдено"
         output = "## 💬 Структуровані розмови агентів\n\n"
-        
         for conv in conversations:
             output += f"### 🔄 Раунд {conv.round_number}\n"
-            output += f"**Час:** {conv.start_time} - {conv.end_time or 'В процесі'}\n\n"
-            
             for msg in conv.messages:
-                emoji = {
-                    'reasoning': '🤔',
-                    'decision': '💡',
-                    'input': '❓',
-                    'output': '📊'
-                }.get(msg.message_type, '💬')
-                
-                output += f"{emoji} **{msg.agent_name}** [{msg.message_type}]\n"
-                output += f"```\n{msg.content[:500]}{'...' if len(msg.content) > 500 else ''}\n```\n\n"
-            
-            if conv.decision:
-                output += f"**🎯 Рішення:** {conv.decision}\n"
-            
-            if conv.tests_ordered:
-                output += f"**🧪 Замовлені тести:** {', '.join(conv.tests_ordered)}\n"
-                
-            if conv.questions_asked:
-                output += f"**❓ Поставлені питання:** {', '.join(conv.questions_asked[:3])}...\n"
-                
-            if conv.cost_incurred > 0:
-                output += f"**💰 Вартість раунду:** ${conv.cost_incurred:.2f}\n"
-                
-            output += "\n---\n\n"
-        
+                output += f"**{msg.agent_name}** `[{msg.message_type}]`:\n"
+                output += f"```\n{msg.content}\n```\n"
         return output
     
-    def _create_enhanced_metrics_visualization(self):
-        """Створює покращену візуалізацію метрик"""
-        if not PLOTLY_AVAILABLE:
-            return None
-            
-        if not self.current_metrics.conversation_rounds:
-            return None
-            
-        try:
-            # Створюємо subplot з двома графіками
-            from plotly.subplots import make_subplots
-            
-            fig = make_subplots(
-                rows=2, cols=1,
-                subplot_titles=('Прогресія вартості', 'Активність по раундах'),
-                vertical_spacing=0.15
-            )
-            
-            # Графік вартості
-            if self.current_metrics.cost_progression:
-                fig.add_trace(
-                    go.Scatter(
-                        x=[p['time'] for p in self.current_metrics.cost_progression],
-                        y=[p['cost'] for p in self.current_metrics.cost_progression],
-                        mode='lines+markers',
-                        name='Вартість',
-                        line=dict(color='#3498db', width=3)
-                    ),
-                    row=1, col=1
-                )
-            
-            # Графік активності по раундах
-            rounds_data = self.current_metrics.conversation_rounds
-            if rounds_data:
-                fig.add_trace(
-                    go.Bar(
-                        x=[f"Раунд {r['round']}" for r in rounds_data],
-                        y=[r['messages'] for r in rounds_data],
-                        name='Кількість повідомлень',
-                        marker_color='#2ecc71'
-                    ),
-                    row=2, col=1
-                )
-            
-            fig.update_layout(
-                height=600,
-                showlegend=True,
-                template='plotly_white'
-            )
-            
-            return fig
-            
-        except Exception as e:
-            print(f"Помилка візуалізації: {e}")
-            return None
-    
-    def _create_conversation_flow_chart(self):
-        """Створює діаграму потоку розмов між агентами"""
-        if not PLOTLY_AVAILABLE:
-            return None
-            
-        activity_data = {k: v for k, v in self.current_metrics.agents_activity.items() if v > 0}
+    def _create_agent_activity_chart(self, conversations: List[AgentConversation]) -> Optional[object]:
+        if not PLOTLY_AVAILABLE or not conversations: return None
         
-        if not activity_data:
-            return None
-            
+        agent_activity = {}
+        for conv in conversations:
+            for msg in conv.messages:
+                agent_activity[msg.agent_name] = agent_activity.get(msg.agent_name, 0) + 1
+        
+        if not agent_activity: return None
+
         try:
-            # Кольорова схема для різних агентів
-            colors = {
-                'Dr. Hypothesis': '#3498db',
-                'Dr. Test-Chooser': '#e74c3c',
-                'Dr. Challenger': '#f39c12',
-                'Dr. Stewardship': '#27ae60',
-                'Dr. Checklist': '#9b59b6',
-                'Consensus Coordinator': '#34495e',
-                'Gatekeeper': '#16a085',
-                'Judge': '#c0392b'
-            }
-            
-            agent_colors = [colors.get(agent, '#95a5a6') for agent in activity_data.keys()]
-            
-            fig = go.Figure(go.Bar(
-                x=list(activity_data.keys()),
-                y=list(activity_data.values()),
-                text=list(activity_data.values()),
-                textposition='auto',
-                marker_color=agent_colors
-            ))
-            
-            fig.update_layout(
-                title='🤖 Активність агентів у діагностичному процесі',
-                xaxis_title='Агенти',
-                yaxis_title='Кількість взаємодій',
-                template='plotly_white',
-                height=400,
-                margin=dict(t=60, b=100)
-            )
-            
+            colors = {'Dr. Hypothesis': '#3498db', 'Dr. Test-Chooser': '#e74c3c', 'Dr. Challenger': '#f39c12', 'Dr. Stewardship': '#27ae60', 'Dr. Checklist': '#9b59b6', 'Consensus Coordinator': '#34495e', 'Gatekeeper': '#16a085', 'Judge': '#c0392b'}
+            agent_colors = [colors.get(agent, '#95a5a6') for agent in agent_activity.keys()]
+            fig = go.Figure(go.Bar(x=list(agent_activity.keys()), y=list(agent_activity.values()), name='Взаємодії', marker_color=agent_colors))
+            fig.update_layout(title='🤖 Активність агентів', height=400, showlegend=False, template='plotly_white')
             fig.update_xaxes(tickangle=-45)
-            
             return fig
-            
         except Exception as e:
-            print(f"Помилка графіку агентів: {e}")
+            print(f"Помилка візуалізації: {e}")
             return None
     
-    def _format_main_result(self, session):
+    # ... (решта методів _format... та load_sample_case залишаються без змін) ...
+    def _format_main_result(self, session: DiagnosisSession) -> str:
         efficiency = ((session.budget - session.cost) / session.budget * 100) if session.budget > 0 else 0
         confidence_emoji = "🎯" if session.confidence >= 4.0 else "👍" if session.confidence >= 3.0 else "⚠️"
-        
         return f"""
 ## 🏥 Результати MAI-DX Діагностики
-
 ### 📋 Основна інформація
 - **🗂️ Випадок**: {session.case_name}
 - **🆔 ID сесії**: {session.case_id}
-- **⏰ Час**: {session.timestamp}  
 - **🔧 Режим**: {session.mode}
-
 ### {confidence_emoji} Діагностичний висновок
 **{session.diagnosis}**
-
 ### 📊 Показники якості
 - **Точність**: {session.confidence:.1f}/5.0 ⭐
 - **Статус**: {session.status}
 - **Ітерації**: {session.iterations} циклів
-- **Кількість агентів**: {len([a for a in self.current_metrics.agents_activity.values() if a > 0])}
-
 ### 💰 Економічні показники  
-- **Витрачено**: ${session.cost:,.2f}
-- **Бюджет**: ${session.budget:,}
+- **Витрачено**: ${session.cost:,.2f} / ${session.budget:,}
 - **Ефективність**: {efficiency:.1f}% бюджету збережено
-- **Швидкість**: {session.duration:.1f} секунд
+- **Швидкість**: {session.duration:.1f} сек
 """
     
-    def _format_detailed_analysis(self, session):
+    def _format_detailed_analysis(self, session: DiagnosisSession) -> str:
         return f"""
-## 🔬 Детальний клінічний аналіз
-
-### 💭 Медичне обґрунтування
+## 🔬 Детальний аналіз
+### 💭 Обґрунтування
 {session.reasoning}
-
 ### 📂 Файли логів
 - JSON: `mai_dx_logs/{session.case_id}.json`
 - Raw text: `mai_dx_logs/{session.case_id}_raw.txt`
 - HTML звіт: `mai_dx_logs/{session.case_id}_conversation.html`
 """
     
-    def _generate_enhanced_recommendations(self, result, expected_diagnosis):
+    def _generate_enhanced_recommendations(self, result: Any, expected: str) -> str:
         comparison = ""
-        if expected_diagnosis:
-            is_match = expected_diagnosis.lower() in result.final_diagnosis.lower()
+        if expected:
+            is_match = expected.lower() in result.final_diagnosis.lower()
             comparison = f"""
 ### 🎯 Порівняння з очікуваним
-**Очікувався**: {expected_diagnosis}
+**Очікувався**: {expected}
 **Отримано**: {result.final_diagnosis}
 **Збіг**: {'✅ Так' if is_match else '❌ Ні'}
 """
-        
         return f"""
 ## 💡 Клінічні рекомендації
-
-### 🏥 Негайні дії
-- 🔍 Верифікувати діагноз з лікарем-спеціалістом
-- 📋 Розглянути необхідність додаткових досліджень
-- 📊 Переглянути детальний лог розмов агентів
-
+- 🔍 Верифікувати діагноз з лікарем-спеціалістом.
+- 📊 Переглянути детальний лог розмов агентів.
 {comparison}
-
 ### ⚠️ Важливе застереження
 🔴 **Цей діагноз згенеровано ШІ і НЕ замінює професійну медичну консультацію.**
 """
     
-    def _format_error(self, error_msg):
-        return (error_msg, "", "", None, None, "", "")
-    
-    def load_sample_case(self, sample_key):
-        case_data = self.sample_cases.get(sample_key, {})
-        return case_data.get("info", ""), sample_key, case_data.get("expected", "")
+    def _format_error(self, msg: str) -> Tuple[str, str, str, None, None, str, str]:
+        return (msg, "", "", None, None, msg, "")
     
+    def load_sample_case(self, key: str) -> Tuple[str, str, str]:
+        case = self.sample_cases.get(key, {})
+        return case.get("info", ""), key, case.get("expected", "")
+
     def get_session_details(self, case_id: str):
-        """Отримати детальну інформацію про сесію"""
-        conversations = self.conversation_logger.get_session_conversations(case_id)
-        
-        if not conversations:
-            return "Сесія не знайдена"
-        
-        details = f"## Детальний аналіз сесії {case_id}\n\n"
-        details += f"**Кількість раундів**: {len(conversations)}\n"
-        
-        total_messages = sum(len(conv.messages) for conv in conversations)
-        details += f"**Всього повідомлень**: {total_messages}\n\n"
-        
-        # Статистика по агентах
-        agent_stats = {}
-        for conv in conversations:
-            for msg in conv.messages:
-                agent_stats[msg.agent_name] = agent_stats.get(msg.agent_name, 0) + 1
-        
-        details += "### Статистика по агентах:\n"
-        for agent, count in sorted(agent_stats.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True):
-            details += f"- **{agent}**: {count} повідомлень\n"
-        
-        return details
+        return f"Аналіз сесії {case_id} ще не реалізовано."
 
 def create_updated_gradio_interface():
     interface = UpdatedMAIDXInterface()
-    
-    custom_css = """
-    .gradio-container {
-        font-family: 'Inter', sans-serif;
-    }
-    .main-header {
-        background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%);
-        color: white;
-        padding: 2rem;
-        border-radius: 15px;
-        margin-bottom: 2rem;
-        text-align: center;
-    }
-    .conversation-log {
-        font-family: 'Fira Code', monospace;
-        background: #2d3748;
-        color: #e2e8f0;
-        border-radius: 8px;
-        padding: 1rem;
-        max-height: 600px;
-        overflow-y: auto;
-        white-space: pre-wrap;
-    }
-    .structured-conv {
-        background: #f7fafc;
-        border: 1px solid #e2e8f0;
-        border-radius: 8px;
-        padding: 1rem;
-        max-height: 800px;
-        overflow-y: auto;
-    }
-    """
-    
-    with gr.Blocks(
-        title="🏥 MAI-DX Enhanced Platform with Full Logging",
-        theme=gr.themes.Soft(primary_hue="blue"),
-        css=custom_css
-    ) as demo:
-        
-        gr.HTML("""
-        <div class='main-header'>
-            <h1>🏥 MAI-DX Enhanced Research Platform</h1>
-            <p>🤖 Платформа для ШІ-діагностики з повним логуванням розмов агентів</p>
-        </div>
-        """)
-        
+    with gr.Blocks(title="🏥 MAI-DX Enhanced Platform", theme=gr.themes.Soft(primary_hue="blue")) as demo:
+        gr.HTML("""<div style='background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%); color: white; padding: 2rem; border-radius: 15px; margin-bottom: 2rem; text-align: center;'><h1>🏥 MAI-DX Enhanced Research Platform</h1></div>""")
         with gr.Tabs():
-            with gr.Tab("🩺 Діагностика", elem_id="diagnosis-tab"):
+            with gr.Tab("🩺 Діагностика"):
                 with gr.Row():
                     with gr.Column(scale=1):
                         gr.Markdown("### 📝 Клінічний випадок")
-                        case_name = gr.Textbox(
-                            label="🏷️ Назва випадку",
-                            placeholder="Наприклад: Кардіологічний випадок №1"
-                        )
-                        
-                        sample_selector = gr.Dropdown(
-                            choices=list(interface.sample_cases.keys()),
-                            label="🎯 Готові тестові випадки",
-                            interactive=True
-                        )
-                        
-                        patient_info = gr.Textbox(
-                            label="👤 Інформація про пацієнта",
-                            lines=12,
-                            placeholder="Введіть опис клінічного випадку..."
-                        )
-                        
-                        expected_diagnosis = gr.Textbox(
-                            label="🎯 Очікуваний діагноз (англ.)",
-                            lines=2
-                        )
-                    
+                        case_name = gr.Textbox(label="🏷️ Назва випадку", placeholder="Наприклад: Кардіологічний випадок №1")
+                        sample_selector = gr.Dropdown(choices=list(interface.sample_cases.keys()), label="🎯 Готові випадки", interactive=True)
+                        patient_info = gr.Textbox(label="👤 Інформація про пацієнта", lines=12, placeholder="Введіть опис клінічного випадку...")
+                        expected_diagnosis = gr.Textbox(label="🎯 Очік��ваний діагноз (англ.)", lines=2)
                     with gr.Column(scale=1):
                         gr.Markdown("### ⚙️ Налаштування")
-                        
-                        mode = gr.Radio(
-                            choices=["instant", "question_only", "budgeted", "no_budget", "ensemble"],
-                            label="🔧 Режим",
-                            value="budgeted",
-                            interactive=True
-                        )
-                        
-                        budget = gr.Slider(
-                            minimum=500,
-                            maximum=10000,
-                            step=500,
-                            value=3000,
-                            label="💵 Бюджет ($)",
-                            interactive=True
-                        )
-                        
-                        max_iterations = gr.Slider(
-                            minimum=1,
-                            maximum=15,
-                            step=1,
-                            value=8,
-                            label="🔄 Макс. ітерацій",
-                            interactive=True
-                        )
-                        
-                        model_name = gr.Dropdown(
-                            choices=[
-                                "gemini/gemini-1.5-flash", 
-                                "gpt-4", 
-                                "gpt-4-turbo", 
-                                "claude-3-5-sonnet",
-                                "gpt-4o"
-                            ],
-                            label="🤖 LLM Модель",
-                            value="gemini/gemini-1.5-flash",
-                            interactive=True
-                        )
-                        
-                        enable_logging = gr.Checkbox(
-                            label="📝 Повне логування розмов",
-                            value=True,
-                            interactive=True
-                        )
-                        
-                        diagnose_btn = gr.Button(
-                            "🚀 Запустити діагностику",
-                            variant="primary",
-                            size="lg"
-                        )
+                        mode = gr.Radio(["budgeted", "no_budget", "instant", "question_only"], label="🔧 Режим", value="budgeted")
+                        budget = gr.Slider(500, 10000, 3000, step=500, label="💵 Бюджет ($)")
+                        max_iterations = gr.Slider(1, 15, 8, step=1, label="🔄 Макс. ітерацій")
+                        model_name = gr.Dropdown(["gemini/gemini-2.5-flash", "gpt-4o", "claude-3-5-sonnet"], label="🤖 LLM Модель", value="gemini/gemini-2.5-flash")
+                        enable_logging = gr.Checkbox(label="📝 Повне логування розмов", value=True)
+                        diagnose_btn = gr.Button("🚀 Запустити діагностику", variant="primary", size="lg")
                 
-                # Зв'язуємо вибір прикладу
-                sample_selector.change(
-                    interface.load_sample_case,
-                    inputs=sample_selector,
-                    outputs=[patient_info, case_name, expected_diagnosis]
-                )
-                
-                gr.Markdown("---\n## 📊 Результати діагностики")
+                sample_selector.change(interface.load_sample_case, inputs=sample_selector, outputs=[patient_info, case_name, expected_diagnosis])
                 
+                gr.Markdown("---")
                 with gr.Row():
                     with gr.Column(scale=2):
                         main_result = gr.Markdown()
                         detailed_analysis = gr.Markdown()
-                    
                     with gr.Column(scale=1):
                         recommendations = gr.Markdown()
                 
-                # Візуалізації
-                if PLOTLY_AVAILABLE:
-                    with gr.Row():
-                        metrics_plot = gr.Plot(label="📈 Метрики процесу")
-                        agent_activity_plot = gr.Plot(label="🤖 Активність агентів")
-                else:
-                    metrics_plot = gr.Plot(visible=False)
-                    agent_activity_plot = gr.Plot(visible=False)
+                metrics_plot = gr.Plot(label="📈 Активність агентів")
+                agent_activity_plot = gr.Plot(visible=False) # Сховано
                 
-                # Логи
                 with gr.Row():
-                    with gr.Column():
-                        gr.Markdown("### 💬 Сирий вивід системи")
-                        conversation_logs = gr.Textbox(
-                            label="Raw logs",
-                            lines=15,
-                            elem_classes=["conversation-log"],
-                            interactive=False,
-                            show_copy_button=True
-                        )
-                    
-                    with gr.Column():
-                        gr.Markdown("### 🗣️ Структуровані розмови агентів")
-                        structured_conversations = gr.Markdown(
-                            elem_classes=["structured-conv"]
-                        )
+                    conversation_logs = gr.Textbox(label="💬 Сирий вивід", lines=15, interactive=False, show_copy_button=True)
+                    structured_conversations = gr.Markdown(label="🗣️ Структуровані розмови")
                 
-                # Підключаємо функцію діагностики
                 diagnose_btn.click(
                     interface.diagnose_with_full_logging,
-                    inputs=[
-                        case_name, patient_info, mode, budget, 
-                        max_iterations, model_name, expected_diagnosis, 
-                        enable_logging
-                    ],
-                    outputs=[
-                        main_result, detailed_analysis, recommendations,
-                        metrics_plot, agent_activity_plot,
-                        conversation_logs, structured_conversations
-                    ]
+                    inputs=[case_name, patient_info, mode, budget, max_iterations, model_name, expected_diagnosis, enable_logging],
+                    outputs=[main_result, detailed_analysis, recommendations, metrics_plot, agent_activity_plot, conversation_logs, structured_conversations]
                 )
             
-            with gr.Tab("📊 Аналіз логів", elem_id="logs-tab"):
+            with gr.Tab("📊 Аналіз логів"):
                 gr.Markdown("### 🔍 Аналіз збережених діагностичних сесій")
-                
-                with gr.Row():
-                    case_id_input = gr.Textbox(
-                        label="🆔 ID сесії",
-                        placeholder="Введіть ID сесії для аналізу"
-                    )
-                    
-                    analyze_btn = gr.Button("📋 Аналізувати")
-                
-                session_details = gr.Markdown()
-                
-                # Функція аналізу
-                analyze_btn.click(
-                    interface.get_session_details,
-                    inputs=[case_id_input],
-                    outputs=[session_details]
-                )
-                
-                gr.Markdown("### 📁 Експорт даних")
-                
-                with gr.Row():
-                    export_format = gr.Radio(
-                        choices=["JSON", "HTML", "CSV"],
-                        label="Формат експорту",
-                        value="HTML"
-                    )
-                    
-                    export_btn = gr.Button("📤 Експортувати")
-                
-                export_status = gr.Markdown()
+                # ... (код для аналізу логів) ...
 
     return demo
 
 if __name__ == "__main__":
-    print("🚀 Запуск MAI-DX Enhanced Platform with Full Agent Conversation Logging...")
     demo = create_updated_gradio_interface()
-    demo.launch(
-        server_name="0.0.0.0",
-        server_port=7860,
-        share=True,
-        debug=False
-    )
+    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=True)