Update app.py

app.py

@@ -13,45 +13,58 @@ DEFAULT_API_URL = "https://agents-course-unit4-scoring.hf.space"
 # ----- THIS IS WERE YOU CAN BUILD WHAT YOU WANT ------
 class BasicAgent:
     def __init__(self):
-        print("Initializing smart smolagent...")
-        # 1. הגדרת מודל השפה - משתמשים במודל חזק וחינמי של Hugging Face (או מודל אחר לבחירתך)
+        print("Initializing Advanced GAIA Agent...")
+        # מודל חזק שמתאים למשימות קוד וחיפוש
         self.model = HfApiModel(model_id="Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct")
-        
-        # 2. הגדרת כלי החיפוש ברשת - קריטי בשביל לענות על שאלות ה-GAIA
         self.search_tool = DuckDuckGoSearchTool()
         
-        # 3. יצירת סוכן מבוסס קוד (CodeAgent) שיודע לכתוב פייתון כדי לפתור בעיות
+        # בניית הסוכן
         self.agent = CodeAgent(
             tools=[self.search_tool], 
             model=self.model,
-            max_steps=6 # נותן לו מספיק שלבים לפתור משימות מורכבות
+            max_steps=7
         )
         
-        # 4. הנחיית מערכת (System Prompt) קשוחה כדי שיחזיר אך ורק את התשובה הסופית
+        # הנחיה שמבהירה בצורה חד משמעית איך להחזיר את התשובה
         self.system_prompt_addon = (
-            "\nCRITICAL: Your final answer must be extremely concise. "
-            "Return ONLY the plain value (e.g., a number, a single word, or a comma-separated list). "
-            "Do NOT include any explanatory text, markdown formatting like 'FINAL ANSWER:', or units."
+            "\n\n[CRITICAL INSTRUCTION]\n"
+            "You must output ONLY the final raw answer string or number. "
+            "Do NOT write 'The answer is...', do NOT include markdown formatting, "
+            "do NOT include units (like $, %, or USD) unless explicitly asked for the unit name, "
+            "and do NOT explain your reasoning in the final output. "
+            "Just output the exact value so an exact-string-match script can validate it."
         )
 
     def __call__(self, question: str) -> str:
-        print(f"Agent received question: {question[:100]}...")
+        # אנחנו צריכים לגשת ל-task_id, ננסה לחלץ אותו מתוך הלוג של הריצה או שנחפש קבצים זמינים.
+        # בשביל הפשטות, ננחה את הסוכן לבדוק אם יש קבצים שהורדו בתיקיית העבודה שלו.
+        
+        print(f"\n--- Processing New Task ---")
+        print(f"Question: {question[:150]}...")
+        
+        # נבדוק אילו קבצים קיימים בתיקייה הנוכחית כדי שהסוכן ידע אם יש לו קובץ אקסל או תמונה לעבוד איתם
+        current_files = [f for f in os.listdir('.') if os.path.isfile(f)]
+        files_context = f"\nAvailable files in your local directory that might be related to this task: {current_files}"
+        
+        full_query = question + files_context + self.system_prompt_addon
+        
         try:
-            # הוספת ההנחיה המדויקת לשאלה
-            full_query = question + self.system_prompt_addon
-            
             # הרצת הסוכן
             raw_response = self.agent.run(full_query)
             
-            # ניקוי בסיסי של התשובה מרווחים מיותרים
-            final_answer = str(raw_response).strip()
-            print(f"Agent generated answer: {final_answer}")
+            # ניקוי אגרסיבי של התשובה מסימנים מיותרים
+            final_answer = str(raw_response).strip().replace('"', '').replace("'", "")
+            
+            # אם הוא החזיר משפט ארוך בטעות, ננסה לקחת רק את המילה/מספר האחרון או לנקות נקודה בסוף
+            if final_answer.endswith('.'):
+                final_answer = final_answer[:-1]
+                
+            print(f"=> Final Cleaned Answer: '{final_answer}'")
             return final_answer
             
         except Exception as e:
-            print(f"Error during agent execution: {e}")
+            print(f"Error during agent run: {e}")
             return "Error"
-        return fixed_answer
 
 def run_and_submit_all( profile: gr.OAuthProfile | None):
     """