Telegram bot support (#23)

* Aggiungi supporto per il bot Telegram: aggiorna .env.example, pyproject.toml e uv.lock

* demo per bot Telegram con gestione comandi e inline keyboard

* Implementazione del bot Telegram con gestione dei comandi e stati di conversazione iniziali

* Aggiorna la gestione delle configurazioni nel bot Telegram: modifica gli stati della conversazione e aggiungi il supporto per la gestione dei messaggi.

* fix static models & readme

* aggiunto il supporto per la query dell'utente e modificata la visualizzazione dei messaggi di stato.

* Aggiunto il supporto per la gestione del bot Telegram e aggiornata la configurazione del pipeline

* Aggiornato .gitignore per includere la cartella .gradio e rimosso chroma_db. Aggiunto il supporto per la generazione di report in PDF utilizzando markdown-pdf nel bot Telegram.

* Refactor pipeline and chat manager for improved structure and functionality

* Better logging

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

* Rimosso codice commentato e import non utilizzati nella classe Pipeline per semplificare la struttura

* Aggiornata la sezione "Applicazione" nel README & fix main

* Telegram instance instead of static

* Fix logging to use labels for team model, leader model, and strategy

* Rinomina il lock da _lock a __lock per garantire l'incapsulamento nella classe AppConfig

* Rinomina i logger per una migliore identificazione e gestisce le eccezioni nel bot di Telegram

* Aggiorna i messaggi di errore nel gestore Telegram per una migliore chiarezza e modifica il commento nel file di configurazione per riflettere lo stato del modello.

* Aggiungi un messaggio di attesa durante la generazione del report nel bot di Telegram

src/app/interface/chat.py

@@ -1,5 +1,8 @@
-import json
 import os
+import json
+import gradio as gr
+from app.agents.pipeline import Pipeline
+
 
 class ChatManager:
     """
@@ -9,8 +12,9 @@ class ChatManager:
     - salva e ricarica le chat
     """
 
-    def __init__(self):
+    def __init__(self, pipeline: Pipeline):
         self.history: list[dict[str, str]] = []  # [{"role": "user"/"assistant", "content": "..."}]
+        self.pipeline = pipeline
 
     def send_message(self, message: str) -> None:
         """
@@ -56,3 +60,66 @@ class ChatManager:
         Restituisce lo storico completo della chat.
         """
         return self.history
+
+
+    ########################################
+    # Funzioni Gradio
+    ########################################
+    def gradio_respond(self, message: str, history: list[dict[str, str]]) -> tuple[list[dict[str, str]], list[dict[str, str]], str]:
+        self.send_message(message)
+        response = self.pipeline.interact(message)
+        self.receive_message(response)
+        history.append({"role": "user", "content": message})
+        history.append({"role": "assistant", "content": response})
+        return history, history, ""
+
+    def gradio_save(self) -> str:
+        self.save_chat("chat.json")
+        return "💾 Chat salvata in chat.json"
+
+    def gradio_load(self) -> tuple[list[dict[str, str]], list[dict[str, str]]]:
+        self.load_chat("chat.json")
+        history: list[dict[str, str]] = []
+        for m in self.get_history():
+            history.append({"role": m["role"], "content": m["content"]})
+        return history, history
+
+    def gradio_clear(self) -> tuple[list[dict[str, str]], list[dict[str, str]]]:
+        self.reset_chat()
+        return [], []
+
+    def gradio_build_interface(self) -> gr.Blocks:
+        with gr.Blocks() as interface:
+            gr.Markdown("# 🤖 Agente di Analisi e Consulenza Crypto (Chat)")
+
+            # Dropdown provider e stile
+            with gr.Row():
+                provider = gr.Dropdown(
+                    choices=self.pipeline.list_providers(),
+                    type="index",
+                    label="Modello da usare"
+                )
+                provider.change(fn=self.pipeline.choose_leader, inputs=provider, outputs=None)
+
+                style = gr.Dropdown(
+                    choices=self.pipeline.list_styles(),
+                    type="index",
+                    label="Stile di investimento"
+                )
+                style.change(fn=self.pipeline.choose_strategy, inputs=style, outputs=None)
+
+            chatbot = gr.Chatbot(label="Conversazione", height=500, type="messages")
+            msg = gr.Textbox(label="Scrivi la tua richiesta", placeholder="Es: Quali sono le crypto interessanti oggi?")
+
+            with gr.Row():
+                clear_btn = gr.Button("🗑️ Reset Chat")
+                save_btn = gr.Button("💾 Salva Chat")
+                load_btn = gr.Button("📂 Carica Chat")
+
+            # Eventi e interazioni
+            msg.submit(self.gradio_respond, inputs=[msg, chatbot], outputs=[chatbot, chatbot, msg])
+            clear_btn.click(self.gradio_clear, inputs=None, outputs=[chatbot, chatbot])
+            save_btn.click(self.gradio_save, inputs=None, outputs=None)
+            load_btn.click(self.gradio_load, inputs=None, outputs=[chatbot, chatbot])
+
+        return interface