Aggiornato il comportamento del logging per i logger di agno. Aggiunto il supporto per l'opzione check_for_async nella configurazione di RedditWrapper.

docs/Telegram_Integration_plan.md

@@ -1,46 +0,0 @@
-# Implementazione Bot Telegram (Python + InlineKeyboard)
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-Il progetto si basa sulla libreria **`python-telegram-bot`** e sull'uso di **`InlineKeyboard`** per gestire le scelte dell'utente, assicurando un'interfaccia rapida e pulita.
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-## 1. Setup e Flusso Iniziale
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-### Inizializzazione
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-Dovrai innanzitutto inizializzare l'oggetto bot con il tuo **token API** di Telegram e configurare l'**Application** (o il Dispatcher).
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-### Handler Principali
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-* **Comando `/start`** : Implementa l'handler per questo comando. La sua funzione è inviare un messaggio di benvenuto e presentare immediatamente la prima **`InlineKeyboard`** per la scelta della strategia (A/B).
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-## 2. Gestione dei Menu (InlineKeyboard)
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-Per le scelte di Strategia (A/B) e LLM (Dropdown), la soluzione è basata interamente sulla gestione delle **`InlineKeyboard`** e dei `CallbackQuery`.
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-### Tasti e Azioni
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-* **Strategia (A/B)** : Crea una `InlineKeyboard` con i pulsanti 'A' e 'B', ciascuno con un `callback_data` univoco (es. `strategy_A`).
-* **Selezione LLM** : Dopo la scelta della strategia, invia una nuova `InlineKeyboard` per la selezione dell'LLM (es. GPT-3.5, Gemini), assegnando un `callback_data` (es. `llm_gpt35`) ad ogni opzione.
-* **`CallbackQuery` Handler** : Un unico handler catturerà la pressione di tutti questi pulsanti. Questo gestore deve analizzare il `callback_data` per determinare quale scelta è stata fatta.
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-### Gestione dello Stato
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-È fondamentale utilizzare un meccanismo (come il **`ConversationHandler`** della libreria o un sistema di stato personalizzato) per **memorizzare le scelte** dell'utente (`Strategia` e `LLM`) man mano che vengono fatte, guidando il flusso verso la fase successiva.
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-## 3. Interazione con la LLM e Output
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-### Acquisizione del Prompt
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-* **Prompt Handler** : Dopo che l'utente ha selezionato sia la Strategia che l'LLM, il bot deve attendere un **messaggio di testo** dall'utente. Questo handler si attiverà solo quando lo stato dell'utente indica che le scelte iniziali sono state fatte.
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-### Feedback e Output (Gestione degli aggiornamenti)
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-Questo è il punto cruciale per evitare lo spam in chat:
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-1. **Indicatore di Lavoro** : Appena ricevuto il prompt, invia l'azione **`ChatAction.TYPING`** (`sta scrivendo...`) per dare feedback immediato all'utente.
-2. **Messaggio Placeholder** : Invia un messaggio iniziale (es. "Elaborazione in corso, attendere...") e  **memorizza il suo `message_id`** .
-3. **Aggiornamento in Tempo Reale** : Per ogni *output parziale* (`poutput`) ricevuto dalla tua LLM, utilizza la funzione **`edit_message_text`** passando l'ID del messaggio memorizzato. Questo aggiornerà continuamente l'unico messaggio esistente in chat.
-4. **Output Finale** : Una volta che la LLM ha terminato, esegui l'ultima modifica del messaggio (o inviane uno nuovo, a tua discrezione) e **resetta lo stato** dell'utente per un nuovo ciclo di interazione.
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-### Gestione degli Errori
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-Integra un gestore di eccezioni (`try...except`) per catturare eventuali errori durante la chiamata all'API della LLM, inviando un messaggio informativo e di scuse all'utente.

src/app/__main__.py

@@ -30,7 +30,15 @@ logging.config.dictConfig({
     }
 })
 
-
+# Modifichiamo i logger di agno
+import agno.utils.log # type: ignore
+agno_logger_names = ["agno", "agno-team", "agno-workflow"]
+for logger_name in agno_logger_names:
+    logger = logging.getLogger(logger_name)
+    logger.handlers.clear()
+    # Imposta la propagazione su True affinché i log passino al logger root
+    # e usino i tuoi handler configurati nel logger root.
+    logger.propagate = True
 
 # IMPORTARE LIBRERIE DA QUI IN POI
 from app.utils import ChatManager, BotFunctions
@@ -48,4 +56,3 @@ if __name__ == "__main__":
 
     telegram = BotFunctions.create_bot(share_url)
     telegram.run_polling()
-

src/app/social/reddit.py

@@ -59,6 +59,7 @@ class RedditWrapper(SocialWrapper):
             client_id=client_id,
             client_secret=client_secret,
             user_agent="upo-appAI",
+            check_for_async=False,
         )
         self.subreddits = self.tool.subreddit("+".join(SUBREDDITS))