import os
import gradio as gr
from orchestrator import SuperOrchestrator, SuperConfig

def main():
    config = SuperConfig(
        deepseek_api_key=os.getenv("DEEPSEEK_KEY", ""),
        openai_api_key=os.getenv("OPENAI_KEY", ""),
        hf_token=os.getenv("HF_TOKEN", ""),
        enable_local_models=True,
        debug_mode=True
    )
    orb = SuperOrchestrator(config)

    def responde(message, history, task_type):
        resp = orb.process(message, task_type)
        history.append([message, resp.content])
        return history, history

    with gr.Blocks() as demo:
        gr.Markdown("# 🤖 Super Chatbot Multi-Agente")
        chat = gr.Chatbot()
        with gr.Row():
            msg = gr.Textbox(label="Escribe tu mensaje", placeholder="¿Qué necesitas?")
            task_type = gr.Dropdown(
                choices=[
                    "conversación","código","depuración","explicación_código",
                    "razonamiento_matemático","traducción","generación_imagen",
                    "resumen","investigación","escritura_creativa"
                ],
                value="conversación",
                label="Tipo de tarea"
            )
            enviar = gr.Button("Enviar")
            limpiar = gr.Button("Limpiar chat")

        enviar.click(responde, inputs=[msg, chat, task_type], outputs=[chat, chat])
        msg.submit(responde, inputs=[msg, chat, task_type], outputs=[chat, chat])
        limpiar.click(lambda: [], outputs=[chat])

    demo.launch()

if __name__ == "__main__":
    main()