Update app.py

app.py

@@ -1,5 +1,18 @@
+import os
+import gradio as gr  # Asegúrate de que esta línea esté presente
+import requests
+import pandas as pd
+from huggingface_hub import login
+from dotenv import load_dotenv
+import my_tokens
 import time
 
+# Cargar variables de entorno
+load_dotenv()
+
+# Constantes
+API_BASE_URL = "https://my-custom-api.hf.space"
+
 def execute_agent_operations(profile: gr.OAuthProfile | None):
     """
     Obtiene preguntas, ejecuta el agente y envía respuestas.
@@ -98,3 +111,35 @@ def execute_agent_operations(profile: gr.OAuthProfile | None):
         print(error_message)
         results_df = pd.DataFrame(results_log)
         return error_message, results_df
+
+
+# Interfaz Gradio
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# Evaluador de Agente Básico")
+    gr.Markdown("""
+    **Instrucciones:**
+
+    1. Modifica el código para ajustar el agente a tus necesidades.
+    2. Inicia sesión en Hugging Face.
+    3. Haz clic en 'Ejecutar Evaluación y Enviar Respuestas' para procesar las preguntas.
+
+    --- 
+    **Avisos:**
+    Este espacio está diseñado para ser subóptimo con el fin de incentivar la personalización del código.
+    """)
+
+    gr.LoginButton()
+
+    run_button = gr.Button("Ejecutar Evaluación y Enviar Respuestas")
+
+    status_output = gr.Textbox(label="Estado de Ejecución / Resultado del Envío", lines=5, interactive=False)
+    results_table = gr.DataFrame(label="Preguntas y Respuestas del Agente", wrap=True)
+
+    run_button.click(
+        fn=execute_agent_operations,
+        outputs=[status_output, results_table]
+    )
+
+if __name__ == "__main__":
+    print("Iniciando aplicación de evaluación de agente...")
+    demo.launch(debug=True, share=False)