Update agent.py

agent.py

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-import time
-from langchain.memory import ConversationBufferMemory
-from langchain.agents import AgentExecutor, Tool
-from langchain.chat_models import ChatGoogleGenerativeAI
-import genai
-from gemini import GeminiAgent
-from typing import Optional
+import requests
 from duckduckgo_search import DDGS
 
-# Función para configuración de llm
-def setup_llm(api_key: str, model_name: str = "gemini-2.0-flash"):
-    """Configuración del modelo de lenguaje con Gemini."""
-    genai.configure(api_key=api_key)
-    return ChatGoogleGenerativeAI(model_name=model_name)
+# --- Clase de Agente ---
+class BasicAgent:
+    def __init__(self):
+        print("BasicAgent initialized.")
 
-# Herramientas adicionales
-class EnhancedAgent:
-    def __init__(self, model_name: str = "gemini-2.0-flash"):
-        self.api_key = os.getenv("GOOGLE_API_KEY", "")  # Asume que está definida en Hugging Face Secrets
-        self.model_name = model_name
-        self.llm = setup_llm(self.api_key, self.model_name)
-        self.memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True)
+    def __call__(self, question: str) -> str:
+        """
+        Este agente ahora realizará una búsqueda en DuckDuckGo
+        si detecta que la consulta parece una pregunta sobre búsqueda web.
+        """
+        print(f"Agent received question (first 50 chars): {question[:50]}...")
+        
+        # Si la pregunta contiene "buscar", realizamos una búsqueda en DuckDuckGo
+        if "buscar" in question.lower():
+            fixed_answer = self.web_search(question)
+        else:
+            fixed_answer = "This is a default answer."
+        
+        print(f"Agent returning answer: {fixed_answer}")
+        return fixed_answer
 
-        # Eliminamos las herramientas de smolagent_tools
-        self.tools = [
-            Tool(name="web_search", func=self._web_search, description="Realizar búsqueda web avanzada")
-        ]
-
-        self.agent = GeminiAgent(
-            tools=self.tools,
-            llm=self.llm,
-            memory=self.memory,
-        )
-
-    def _web_search(self, query: str, domain: Optional[str] = None) -> str:
+    def web_search(self, query: str) -> str:
+        """
+        Realiza una búsqueda en DuckDuckGo y devuelve los primeros resultados.
+        """
         try:
             results = DDGS().text(query, max_results=3)
             return "\n".join([r["body"] for r in results])
         except Exception as e:
             return f"Error en la búsqueda: {str(e)}"
-
-    def run(self, query: str) -> str:
-        """Procesa las consultas del usuario con reintentos y manejo de errores."""
-        max_retries = 3
-        base_sleep = 1
-        for attempt in range(max_retries):
-            try:
-                response = self.agent.run(query)
-                return response
-            except Exception as e:
-                sleep_time = base_sleep * (attempt + 1)
-                if attempt < max_retries - 1:
-                    print(f"Intento {attempt + 1} fallido. Reintentando en {sleep_time} segundos...")
-                    time.sleep(sleep_time)
-                    continue
-                return f"Error procesando la consulta: {str(e)}"