handle unsafe query

self_hosted_env/voice_agent/services/agent_helpers/agent_prompts.py

+
+import os
+import sys
+sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '../../')))
+
+from typing import Dict, Tuple
+from core import StudentNationality, StudyLanguage
+
+SYSTEM_PROMPTS: Dict[Tuple[StudentNationality, StudyLanguage], str] = {
+    # ---------- Egyptian + Arabic ----------
+    (StudentNationality.EGYPTIAN, StudyLanguage.ARABIC): """
+إنك مُدرِّس لطفل في ابتدائي اسمه {student_name} في الصف {grade}.  
+فقط لو الطفّل سأل عن هويتك بصراحة ووضح (مثل "إنت مين؟"، "عرّفني بنفسك"، "إنت بتعمل إيه هنا؟")،  
+رُد بالنصّ الثابت ده:  
+"أنا عَنان مؤسِّس شارع العلوم، وإنت هنا على مَنَصّة Science Street Lab،  
+وأنا هنا عشان أساعدك تتعلَّم أي حاجة عايز تتعلَّمها في العلوم." 
+⚠️ مهم: لا تستخدم هذا النص في أي حالة أخرى غير سؤال الهوية. 
+
+لو سأل أسئلة عامة زي "نت عارف انا مين؟" أو "إزيك؟" أو "شكرا"، رد بطريقة طبيعية ودودة باستخدام اسمه {student_name}.
+
+**للمنهج والتوجه التعليمي:**
+- عندك وعي كامل بالمنهج المصري للصف {grade} من ملف JSON
+- لو السؤال عن نظرة عامة على المنهج ("ماذا ندرس؟"، "أظهر المنهج"، "ما المواضيع؟")، اعرض هيكل المنهج بوضوح
+- لو السؤال عن محتوى معيّن، استخدم السياق من المنهج وارבط بالوحدات والمفاهيم ذات الصلة
+- اذكر دائماً موقع الموضوع في المنهج: "هذا من الوحدة الأولى، المفهوم الثاني"
+- وضِّح الروابط: "هذا يرتبط بما تعلمناه عن..." أو "هذا يؤدي إلى ما سنتعلمه عن..."
+
+ملاحظة مُلزمة: كلمة "منصّة" لازم تكتبها دايماً كده بالضبط: **مَنَصّة** (بالفتحة على الميم والنون)،  
+عشان الـTTS ينطقها صح.
+
+في باقي الردود، رَد باللهجة المصريّة الطبيعيّة كأنّك بتكَلّم {student_name} قصادك.  
+خَلّي الكلام بسيط، واضح، وقَريب من وجدنه.  
+الجُملَ قُصيرَة ومُترابطة، مُش مَقطَّعة.  
+اشرح كأنّك بتحكي له حكاية أو بتوريّه حاجَة من الحَياة حوالينا، مُش بتقرا من كتاب.  
+مُمكن تُذكر اسم {student_name} مَرّة واحدة في أوّل الرّد فَقَط.  
+بعد كدا مَمنوع تكرار الاسم في نَفس الرّد، حَتّى في الأسئلة الختاميّة.  
+مَمنوع تستَعملُ أي ألقاب زي "يا بَطَل" أو "يا شاطر"، الاسم الأوَّل بَس.  
+ولو الرّد قُصيرَ جدّاً (جملة أو اتنين)، مُمكن تستَغنَى عن ذكر الاسم خالص.  
+لو فيه مُصطَلَح صَعب، فَسّره بكلمة أسهَل.  
+لو فيه رَمز كيمياوي زي H2O أو CO2، اكتبه زي ما هو.  
+الأرقام العاديّة اكتبها بالحروف العربي زي "اتنين" أو "تَلاتة".  
+استخدمُ التشكيل الكامل على كُلّ الكلام عَشان يطّلع بالصّوت زي نُطق اللّهجة المصريّة الطَبيعيّ.  
+لو {student_name} مكتوب بالإنجليزي، اكتبه دايماً بالعَربي في ردودك.  
+
+لَمّا تُذكر الصف {grade}، قُله بالطريقة الطبيعيّة زي ما الأطفال بيقولوها: الصف 4 = سنة رابعة ابتدائي، الصف 5 = سنة خامسة ابتدائي، وهكذا.  
+
+الهَدف: رَد قُصيرَ يُعلِّم ويُوصَّل المَعلومة، ويُبان إن "عَنان" بيشرَح للطفل جوّه مَنَصّة "شارِع العلوم"، مُش كتاب بيتقري.
+""",
+
+    # ---------- Saudi + Arabic ----------
+    (StudentNationality.SAUDI, StudyLanguage.ARABIC): """
+إنت مُدرِّس لطفل في ابتدائي اسمه {student_name} في الصف {grade}.  
+فقط لو الطفل سأل عن هويتك بصراحة ووضح (مثل "إنت مين؟"، "عرِّفني بنفسك"، "إنت وش تسوي هنا؟")،  
+رُد بالنص الثابت هذا:  
+"أنا عَنان مؤسِّس شارع العلوم، وإنت هنا على مَنَصّة Science Street Lab،  
+وأنا هنا عشان أساعدك تتعلَّم أي حاجة عايز تتعلَّمها في العلوم."  
+⚠️ مهم: لا تستخدم هذا النص في أي حالة أخرى غير سؤال الهوية.
+
+لو سأل أسئلة عامة مثل "نت عارف انا مين؟" أو "كيفك؟" أو "شكرا"، رد بطريقة طبيعية ودودة باستخدام اسمه {student_name}.
+
+**للمنهج والتوجه التعليمي:**
+- عندك وعي كامل بالمنهج السعودي للصف {grade} من ملف JSON
+- لو السؤال عن نظرة عامة على المنهج ("ماذا ندرس؟"، "أظهر المنهج"، "ما المواضيع؟")، اعرض هيكل المنهج بوضوح
+- لو السؤال عن محتوى معيّن، استخدم السياق من المنهج وارבط بالوحدات والمفاهيم ذات الصلة
+- اذكر دائماً موقع الموضوع في المنهج: "هذا من الوحدة الأولى، المفهوم الثاني"
+- وضِّح الروابط: "هذا يرتبط بما تعلمناه عن..." أو "هذا يؤدي إلى ما سنتعلمه عن..."
+
+ملاحظة مُلزمة: كلمة "منصّة" لازم تكتبها دايماً كده بالضبط: **مَنَصّة** (بالفتحة على الميم والنون)،  
+عشان الـTTS ينطقها صح.
+
+في باقي الردود، رَد باللهجة السعوديّة الطبيعيّة، كأنك تشرح له قدّامك.  
+خل الشرح واضح وسهل، لكن لا يكون ناشف.  
+اشرح كأنك تسولف معه وتشبّه بأشياء من حياته اليوميّة.  
+
+اذكر اسم {student_name} مرّة وحدة فقط في بداية الرد.  
+بعد كذا لا تكرره في النص ولا في الأسئلة الختاميّة.  
+ممنوع تستخدم أي ألقاب مثل "يا بطل" أو "يا شاطر"، الاسم الأول يكفي.  
+ولو الرد قصير جداً (جملة أو جملتين), تقدر ما تذكر الاسم أبداً.  
+
+لو فيه مصطلح صعب، فسِّره بكلمة أبسط.  
+الرموز الكيمياوية مثل H2O أو CO2 تكتب مثل ما هي.  
+الأرقام في الكلام العادي تكتبها بالحروف العربي زي "اثنين" أو "ثلاثة".  
+استخدم التشكيل بس على الكلمات اللي ممكن الـTTS يخبّص فيها أو يقرأها خطأ، واترك الباقي بدون تشكيل عشان يطلع طبيعي.  
+لو {student_name} مكتوب بالإنجليزي، اكتبه دايماً بالعربي في ردودك.  
+
+لما تذكر الصف {grade}، قولها بالطريقة اللي الطفل متعود يسمعها: الصف 4 = رابع ابتدائي، الصف 5 = خامس ابتدائي، وهكذا.  
+
+الهدف: رد مبسِّط، قريب، ويبيِّن إن "عَنان" يشرح للطفل جوّه مَنَصّة "شارع العلوم"، مو يقرأ من كتاب.
+""",
+
+    # -------- Egyptian English --------
+    (StudentNationality.EGYPTIAN, StudyLanguage.ENGLISH): """
+إنت مُدرِّس لطفل في ابتدائي اسمه {student_name} في الصف {grade}.  لو الطفّل سأل عن هويتك بصراحة (زي "إنت مين؟"، "عرِّفني بنفسك")،  
+رُد بالنصّ الثابت ده:  
+"أنا عَنان مؤسس شارع العلوم، وإنت هنا على مَنَصّة Science Street Lab،  
+وأنا هنا عشان أساعدك تتعلَّم أي حاجة عايز تتعلَّمها في العلوم."
+⚠️ مهم: لا تستخدم هذا النص في أي حالة أخرى غير سؤال الهوية.
+
+لو سأل أسئلة عامة (زي "إزيك؟"، "شكراً")، رد بطريقة طبيعية ودودة باستخدام اسمه {student_name}.  
+
+**للمنهج والتوجه التعليمي:**
+- عندك وعي كامل بالمنهج الإنجليزي المصري للصف {grade} من ملف JSON
+- للأسئلة العامة عن المنهج، اعرض الهيكل بوضوح
+- للمحتوى المحدد، اربط بالسياق والوحدات ذات الصلة
+
+بالنسبة لأسئلة العلوم أو المنهج:  
+- Always answer **in English first**.  
+- After answering, ask: *"اشرحهالك بالعربي اوّ بشكل ابسط؟"*  
+- If the child says yes (or asks in Arabic), then give a **mixed explanation**  
+  (**English for terminologies + simple Arabic for explanation**).  
+
+احرص إن الشرح يكون بسيط، قصير، واضح، وكأنك بتحكي له من الحياة اليومية.  
+اذكر اسم {student_name} مرة واحدة بس في بداية الرد. متكررهوش تاني.  
+ممنوع تستخدم ألقاب زي "يا بطل" أو "يا شاطر".  
+لو الرد قصير جداً (جملة أو اتنين) ممكن تستغنى عن الاسم.  
+
+لما تذكر الصف {grade}، قولها بالطريقة اللي الأطفال المصريين بيقولوها:  
+الصف 4 = سنة رابعة ابتدائي، الصف 5 = سنة خامسة ابتدائي، وهكذا.  
+
+المصطلحات العلميّة: سيبها بالإنجليزي (**roots**, **photosynthesis**, **glucose**) مع شرح بسيط.  
+الصيغ الكيمياويّة زي H2O أو CO2 لازم تكتب زي ما هي.  
+الأرقام في الجُملَ العاديّة بالإنجليزي بالحروف (two, three).  
+
+الهَدف: إجابة بالإنجليزي واضحة ومبسّطة، وبعدها عرض مساعدة إضافية بالعربي لو الطفّل حب،  
+بحيث يبان إن "عَنان" بيشرح جوّه مَنَصّة "شارِع العُلوم".
+""",
+
+# -------- Saudi English --------
+(StudentNationality.SAUDI, StudyLanguage.ENGLISH): """
+إنت مُدرِّس لطفل في ابتدائي اسمه {student_name} في الصف {grade}.  
+لو الطفل سأل عن هويتك بصراحة (زي "إنت مين؟"، "عرِّفني بنفسك"، "إنت وش تسوي هنا؟")،  
+رُد بالنصّ الثابت هذا:  
+"أنا عَنان مؤسس شارع العلوم، وإنت هنا على مَنَصّة Science Street Lab،  
+وأنا هنا عشان أساعدك تتعلَّم أي حاجة عايز تتعلَّمها في العلوم."
+⚠️ مهم: لا تستخدم هذا النص في أي حالة أخرى غير سؤال الهوية.
+
+لو سأل أسئلة عامة (زي "كيفك؟"، "شكراً")، رد بطريقة طبيعية ودودة باستخدام اسمه {student_name}.  
+
+**للمنهج والتوجه التعليمي:**
+- عندك وعي كامل بالمنهج الإنجليزي السعودي للصف {grade} من ملف JSON
+- للأسئلة العامة عن المنهج، اعرض الهيكل بوضوح
+- للمحتوى المحدد، اربط بالسياق والوحدات ذات الصلة
+
+بالنسبة لأسئلة العلوم أو المنهج:  
+- Always answer **in English first**.  
+- After answering, ask: *"اشرحهالك بالعربي اوّ بشكل ابسط؟"* 
+- If the child says yes (or asks in Arabic), then give a **mixed explanation**  
+  (**English for terminologies + simple Arabic for explanation**).  
+
+خل الشرح واضح وسهل وبأمثلة من حياة الطفل اليوميّة.  
+اذكر اسم {student_name} مرّة وحدة فقط في بداية الرد. لا تكرره في نفس الرد.  
+ممنوع تستخدم ألقاب زي "يا بطل" أو "يا شاطر". الاسم الأول يكفي.  
+ولو الرد قصير جداً (جملة أو جملتين)، ممكن ما تذكر الاسم أبداً.  
+
+لما تذكر الصف {grade}، قولها بالطريقة اللي الأطفال السعوديين متعودين عليها:  
+الصف 4 = رابع ابتدائي، الصف 5 = خامس ابتدائي، وهكذا.  
+
+المصطلحات العلميّة: خليها بالإنجليزي (**roots**, **photosynthesis**, **glucose**) مع شرح مبسّط.  
+الصيغ الكيمياويّة مثل H2O أو CO2 لازم تكتب مثل ما هي.  
+الأرقام في النصوص العاديّة بالإنجليزي بالحروف (two, three).  
+
+الهدف: إجابة بالإنجليزي مبسّطة، وبعدها عرض مساعدة بالعربي لو الطفل حب،  
+عشان يبان إن "عَنان" يشرح داخل مَنَصّة "شارع العلوم".
+"""
+
+}
\ No newline at end of file

self_hosted_env/voice_agent/services/agent_helpers/context_generator.py

+import logging
+import os
+import sys
+sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '../../')))
+
+from typing import Dict, Tuple
+from core import StudentNationality, StudyLanguage
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+
+
+class ContextGenerator:
+    """Handles context generation for AI responses"""
+    
+    def __init__(self, openai_service, pgvector_service):
+        self.openai_service = openai_service
+        self.pgvector = pgvector_service
+
+    def generate_enhanced_context(self, search_results: list[Dict], student_info: Dict, query_type: str) -> str:
+        """Generate enhanced context with JSON-based curriculum structure awareness"""
+        if not search_results:
+            return ""
+        
+        is_arabic = student_info['is_arabic']
+        study_language = student_info['study_language']
+        grade = student_info['grade']
+        
+        if study_language == StudyLanguage.ENGLISH:
+            context_message = f"📚 من المنهج الإنجليزي لمادة العلوم للصف {grade}:\n\n"
+        else:
+            context_message = f"📚 من المنهج العربي لمادة العلوم للصف {grade}:\n\n"
+        
+        for result in search_results:
+            # Basic information
+            unit_info = f"الوحدة: {result['unit']}" if result.get('unit') else ""
+            concept_info = f"المفهوم: {result['concept']}" if result.get('concept') else ""
+            lesson_info = f"الدرس: {result['lesson']}" if result.get('lesson') else ""
+            
+            # Build header
+            context_parts = [info for info in [unit_info, concept_info, lesson_info] if info]
+            if context_parts:
+                context_message += f"**{' → '.join(context_parts)}**\n"
+            
+            # Add content
+            context_message += f"{result['chunk_text']}\n"
+            
+            # Add curriculum context if available
+            if 'curriculum_context' in result:
+                ctx = result['curriculum_context']
+                if ctx.get('navigation_hint'):
+                    context_message += f"\n💡 {ctx['navigation_hint']}\n"
+                
+                if ctx.get('related_concepts') and query_type == "specific_content":
+                    related = ', '.join(ctx['related_concepts'][:3])
+                    if is_arabic:
+                        context_message += f"🔗 مفاهيم ذات صلة: {related}\n"
+                    else:
+                        context_message += f"🔗 Related concepts: {related}\n"
+            
+            context_message += "\n---\n\n"
+        
+        # Add instruction for using the context
+        if study_language == StudyLanguage.ENGLISH:
+            context_message += f"استخدم هذه المعلومات لتقديم شرح دقيق للطفل. المنهج إنجليزي فاذكر المصطلحات الإنجليزية مع الشرح بالعربي."
+        else:
+            context_message += f"استخدم هذه المعلومات لتقديم شرح دقيق ومناسب للطفل باستخدام المصطلحات العربية."
+            
+        return context_message
+
+    def search_enhanced_content(self, query: str, student_info: Dict, subject: str, top_k: int = 3) -> list[Dict]:
+        """Search for enhanced content with curriculum context"""
+        if not self.pgvector:
+            return []
+            
+        try:
+            query_embedding = self.openai_service.generate_embedding(query)
+            search_results = self.pgvector.search_with_curriculum_context(
+                query_embedding=query_embedding,
+                grade=student_info['grade'],
+                subject=subject,
+                is_arabic=student_info['is_arabic'],
+                limit=top_k
+            )
+
+            relevant_results = [r for r in search_results if r['distance'] < 1.3] if search_results else []
+            return relevant_results
+
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"Error in enhanced content search: {e}")
+            return []
\ No newline at end of file

self_hosted_env/voice_agent/services/agent_helpers/query_handlers.py

+import os
+import sys
+sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '../../')))
+
+from typing import Dict, Any
+from core import StudentNationality, StudyLanguage
+import logging
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+GENERAL_CHAT_CONTEXTS: Dict[StudentNationality, str] = {
+    StudentNationality.EGYPTIAN: """
+مَعلومات الطِّفل:
+- الاِسم: {student_name}
+- السَّنة: {grade}
+- الجِنسيّة: مَصري
+- لُغة الدِّراسة: {study_lang}
+
+السُّؤال: "{query}"
+
+خَليك بتِرُد بالعاميّة المَصري، وبطريقة بسيطة وودودة.  
+لو الطِّفل سأل عن هُويِّتك، استخدِم الرَّد المَحدَّد في التَّعليمات.  
+لو سأل عن مَعلوماته الشَّخصيّة، استَخدِم البيانات اللي فوق.  
+مَتستَخدِمش أي مَعلومات من المَنهج أو مَحتوى تعليمي هنا.
+    """,
+
+    StudentNationality.SAUDI: """
+معلومات الطالب:
+- الاسم: {student_name}
+- الصف: {grade}
+- الجنسية: سعودي
+- لغة الدراسة: {study_lang}
+
+السؤال: "{query}"
+
+رد باللهجة السعوديّة الطبيعية، خلّ الرد بسيط وودود.  
+إذا سأل عن هويتك، استخدم الرد المحدد في التعليمات.  
+إذا سأل عن معلوماته الشخصية، استخدم البيانات المتوفرة أعلاه.  
+لا تستخدم أي محتوى من المنهج أو دروس تعليمية هنا.
+    """
+}
+
+
+UNSAFE_CONTEXTS: Dict[StudentNationality, Dict[str, str]] = {
+    StudentNationality.EGYPTIAN: {
+        "unsafe_religion": """
+الموضوع ده مش مناسب نتكلم فيه هنا. أي حاجة دينيّة الأحسن تسأل فيها بابا أو ماما أو حد كبير بتثق فيه.  
+تعالى نرجع للعلوم—تحب نحكي عن الفضاء، الحيوانات، أو جسم الإنسان؟
+        """,
+
+        "unsafe_personal": """
+مينفعش تقول أسرارك أو تفاصيلك الشخصية هنا، دي حاجات تحتفظ بيها لنفسك أو تقولها لحد كبير زي بابا أو ماما.  
+طب إيه رأيك نكمّل في العلوم ونتكلم عن الطاقة أو الكواكب؟
+        """,
+
+        "unsafe_harmful": """
+الكلام ده خطر ومش مناسب. لو حسيت بحاجة زي دي، لازم تكلم بابا أو ماما أو حد كبير تثق فيه.  
+تحب نغيّر الموضوع ونشوف إزاي النباتات بتعيش أو إزاي جسمنا بيتحرك؟
+        """,
+
+        "unsafe_sensitive_emotion": """
+أنا حاسس إنك زعلان، وده طبيعي. الأحسن تحكي لماما أو بابا أو حد كبير قريب منك.  
+ممكن كمان نلهي نفسنا بحاجة من العلوم—زي الفضاء أو الحيوانات.
+        """,
+    },
+
+    StudentNationality.SAUDI: {
+        "unsafe_religion": """
+هذا موضوع ما نقدر نتكلم فيه هنا. أي شي يخص الدين الأفضل تسأل فيه أبوك أو أمك أو شخص كبير تثق فيه.  
+خلنا نرجع للعلوم—تبغى نتكلم عن الفضاء، جسم الإنسان، أو النباتات؟
+        """,
+
+        "unsafe_personal": """
+ما ينفع تشارك أسرارك أو معلوماتك الشخصية هنا، هذي لازم تقولها بس لأهلك أو شخص كبير تثق فيه.  
+وش رايك نكمل في العلوم ونتكلم عن الطاقة أو الكواكب؟
+        """,
+
+        "unsafe_harmful": """
+الكلام ذا خطر وما يصلح. إذا حسيت بشي زي كذا لازم تحكي مع أبوك أو أمك أو شخص كبير تثق فيه.  
+خلنا نغيّر الموضوع—تحب نتكلم عن النباتات أو عن كيف يتحرك جسم الإنسان؟
+        """,
+
+        "unsafe_sensitive_emotion": """
+واضح إنك حزين، وهذا شعور طبيعي. الأفضل تحكي مع أهلك أو شخص كبير قريب منك.  
+وممكن نلهي نفسنا بشي من العلوم—زي الفضاء أو الحيوانات.
+        """,
+    }
+}
+
+
+
+
+class QueryHandler:
+    """Handles different types of queries and their classification"""
+    
+    def __init__(self, openai_service, pgvector_service, db_service):
+        self.openai_service = openai_service
+        self.pgvector = pgvector_service
+        self.db_service = db_service
+
+    def classify_query_type(self, query: str, student_info: Dict[str, Any]) -> str:
+        """Enhanced query classification using LLM with contextual keyword hints"""
+        if not self.openai_service.is_available():
+            return "specific_content"
+            
+        is_arabic: bool = student_info.get('is_arabic', True)
+        grade: int = student_info.get('grade', 4)
+
+        # Keywords grouped by category
+        unsafe_keywords = {
+            "unsafe_religion": ["دين", "ديانة", "دينى", "دينك", "الله", "إله", "عبادة", "صلوات", "قرآن", "إنجيل", "تورا"],
+            "unsafe_personal": ["عنوان", "ساكن", "موبايل", "رقم", "تليفون", "شارع", "عمارة", "شقة"],
+            "unsafe_harmful": ["مخدرات", "سجاير", "انتحار", "اضرب", "أقتل", "أذى", "دم", "خطر"],
+            "unsafe_sensitive_emotion": ["زعلان", "حزين", "موت", "اتوفى", "وَفاة", "بعيط", "عايط", "اكتئاب"]
+        }
+
+        q_lower = query.lower()
+        keyword_flags = [cat for cat, kws in unsafe_keywords.items() if any(kw in q_lower for kw in kws)]
+
+        classification_prompt = f"""
+        صنف السؤال التالي إلى إحدى الفئات التالية:
+
+        1. "general_chat" - أسئلة دردشة عامة وشخصية عن الطالب أو المدرس
+        2. "overview" - أسئلة عن نظرة عامة على المنهج أو المحتوى الكامل
+        3. "navigation" - أسئلة عن وحدة أو مفهوم معين
+        4. "specific_content" - أسئلة محددة عن موضوع علمي معين
+        5. "unsafe_religion" - أي كلام عن الدين أو اختراع ديانة أو عبادة
+        6. "unsafe_personal" - مشاركة أسرار أو تفاصيل شخصية حساسة
+        7. "unsafe_harmful" - كلام عن العنف، الأذى للنفس، المخدرات، الشتائم
+        8. "unsafe_sensitive_emotion" - مواقف حزينة جداً مثل فقدان شخص أو بكاء شديد
+
+        السؤال: "{query}"
+        الطالب يدرس باللغة: {"العربية" if is_arabic else "الإنجليزية"}
+        الصف: {grade}
+        """
+
+        if keyword_flags:
+            classification_prompt += f"\n ملاحظة: السؤال يحتوي على كلمات قد تكون مرتبطة بالفئات: {', '.join(keyword_flags)}. \
+    تأكد من السياق جيداً قبل التصنيف."
+
+        classification_prompt += "\n\nرد فقط بكلمة واحدة من الفئات المحددة أعلاه"
+
+        try:
+            response = self.openai_service.client.chat.completions.create(
+                model="gpt-4o-mini",
+                messages=[{"role": "user", "content": classification_prompt}],
+                temperature=0,
+                max_tokens=20
+            )
+            classification: str = response.choices[0].message.content.strip().lower()
+            
+            valid_classes = {
+                "general_chat", "overview", "navigation", "specific_content",
+                "unsafe_religion", "unsafe_personal", "unsafe_harmful", "unsafe_sensitive_emotion"
+            }
+            
+            if classification in valid_classes:
+                logger.info(f"Query classified as: {classification} for query: '{query}' (flags={keyword_flags})")
+                return classification
+            else:
+                logger.warning(
+                    f"Unexpected classification '{classification}' for query '{query}', "
+                    "defaulting to 'specific_content'"
+                )
+                return "specific_content"
+                
+        except Exception as e:
+            logger.warning(f"Error in query classification: {e}, defaulting to 'specific_content'")
+            return "specific_content"
+
+    def handle_general_chat_query(self, query: str, student_info: Dict[str, Any]) -> str:
+        """Handle general chat queries using only student information"""
+        student_name: str = student_info.get('student_name', 'الطالب')
+        grade: int = student_info.get('grade', 4)
+        nationality_str: str = student_info.get('nationality', 'egyptian')
+        is_arabic: bool = student_info.get('is_arabic', True)
+
+        study_lang = "العربية" if is_arabic else "الإنجليزية"
+
+        # Map nationality string to enum
+        nationality_mapping = {
+            'egyptian': StudentNationality.EGYPTIAN,
+            'saudi': StudentNationality.SAUDI
+        }
+        nationality_enum = nationality_mapping.get(nationality_str.lower().strip(), StudentNationality.EGYPTIAN)
+        
+        # Get template with fallback
+        template = GENERAL_CHAT_CONTEXTS.get(nationality_enum)
+        if not template:
+            logger.warning(f"No template found for nationality: {nationality_enum}, using Egyptian fallback")
+            template = GENERAL_CHAT_CONTEXTS.get(StudentNationality.EGYPTIAN)
+        
+        if not template:
+            # Ultimate fallback if even Egyptian template is missing
+            logger.error("No templates available in GENERAL_CHAT_CONTEXTS")
+            template = """
+معلومات الطالب:
+- الاسم: {student_name}
+- الصف: {grade}
+- الجنسية: {nationality}
+- لغة الدراسة: {study_lang}
+
+السؤال: "{query}"
+
+رد بطريقة بسيطة وودودة باستخدام معلومات الطالب المتوفرة أعلاه.
+            """
+        
+        try:
+            context = template.format(
+                student_name=student_name,
+                grade=grade,
+                nationality=nationality_str,
+                study_lang=study_lang,
+                query=query
+            )
+            return context
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Error formatting template: {e}")
+            # Return a simple fallback context
+            return f"""
+معلومات الطالب: {student_name}, الصف {grade}
+السؤال: "{query}"
+رد بطريقة ودودة وبسيطة.
+            """
+
+    def handle_unsafe_religion_query(self, student_info: Dict[str, Any]) -> str:
+        """Handle queries about religion or religious topics"""
+        nationality_str: str = student_info.get('nationality', 'egyptian')
+        nationality_mapping = {
+            'egyptian': StudentNationality.EGYPTIAN,
+            'saudi': StudentNationality.SAUDI
+        }
+        nationality_enum = nationality_mapping.get(nationality_str.lower().strip(), StudentNationality.EGYPTIAN)
+        
+        # Get the appropriate unsafe response template
+        unsafe_responses = UNSAFE_CONTEXTS.get(nationality_enum, {})
+        response_template = unsafe_responses.get("unsafe_religion")
+        
+        if not response_template:
+            # Fallback to Egyptian template if not found
+            unsafe_responses = UNSAFE_CONTEXTS.get(StudentNationality.EGYPTIAN, {})
+            response_template = unsafe_responses.get("unsafe_religion", 
+                "هذا الموضوع غير مناسب للمناقشة هنا. يرجى التحدث مع الوالدين أو شخص بالغ موثوق.")
+        
+        logger.info(f"Handled unsafe_religion query for nationality: {nationality_enum}")
+        return response_template.strip()
+
+    def handle_unsafe_personal_query(self, student_info: Dict[str, Any]) -> str:
+        """Handle queries involving sharing personal secrets or sensitive information"""
+        nationality_str: str = student_info.get('nationality', 'egyptian')
+        nationality_mapping = {
+            'egyptian': StudentNationality.EGYPTIAN,
+            'saudi': StudentNationality.SAUDI
+        }
+        nationality_enum = nationality_mapping.get(nationality_str.lower().strip(), StudentNationality.EGYPTIAN)
+        
+        # Get the appropriate unsafe response template
+        unsafe_responses = UNSAFE_CONTEXTS.get(nationality_enum, {})
+        response_template = unsafe_responses.get("unsafe_personal")
+        
+        if not response_template:
+            # Fallback to Egyptian template if not found
+            unsafe_responses = UNSAFE_CONTEXTS.get(StudentNationality.EGYPTIAN, {})
+            response_template = unsafe_responses.get("unsafe_personal", 
+                "لا يجب مشاركة المعلومات الشخصية هنا. تحدث مع الوالدين فقط حول هذه الأمور.")
+        
+        logger.info(f"Handled unsafe_personal query for nationality: {nationality_enum}")
+        return response_template.strip()
+
+    def handle_unsafe_harmful_query(self, student_info: Dict[str, Any]) -> str:
+        """Handle queries about violence, self-harm, drugs, or inappropriate language"""
+        nationality_str: str = student_info.get('nationality', 'egyptian')
+        nationality_mapping = {
+            'egyptian': StudentNationality.EGYPTIAN,
+            'saudi': StudentNationality.SAUDI
+        }
+        nationality_enum = nationality_mapping.get(nationality_str.lower().strip(), StudentNationality.EGYPTIAN)
+        
+        # Get the appropriate unsafe response template
+        unsafe_responses = UNSAFE_CONTEXTS.get(nationality_enum, {})
+        response_template = unsafe_responses.get("unsafe_harmful")
+        
+        if not response_template:
+            # Fallback to Egyptian template if not found
+            unsafe_responses = UNSAFE_CONTEXTS.get(StudentNationality.EGYPTIAN, {})
+            response_template = unsafe_responses.get("unsafe_harmful", 
+                "هذا الموضوع غير آمن وغير مناسب. يرجى التحدث مع شخص بالغ موثوق إذا كان لديك مشاعر صعبة.")
+        
+        logger.warning(f"Handled unsafe_harmful query for nationality: {nationality_enum}")
+        return response_template.strip()
+
+    def handle_unsafe_sensitive_emotion_query(self, student_info: Dict[str, Any]) -> str:
+        """Handle queries involving very sad situations like loss or extreme sadness"""
+        nationality_str: str = student_info.get('nationality', 'egyptian')
+        nationality_mapping = {
+            'egyptian': StudentNationality.EGYPTIAN,
+            'saudi': StudentNationality.SAUDI
+        }
+        nationality_enum = nationality_mapping.get(nationality_str.lower().strip(), StudentNationality.EGYPTIAN)
+        
+        # Get the appropriate unsafe response template
+        unsafe_responses = UNSAFE_CONTEXTS.get(nationality_enum, {})
+        response_template = unsafe_responses.get("unsafe_sensitive_emotion")
+        
+        if not response_template:
+            # Fallback to Egyptian template if not found
+            unsafe_responses = UNSAFE_CONTEXTS.get(StudentNationality.EGYPTIAN, {})
+            response_template = unsafe_responses.get("unsafe_sensitive_emotion", 
+                "أشعر أنك حزين. هذه مشاعر طبيعية، ولكن من المهم التحدث مع الوالدين أو شخص بالغ موثوق.")
+        
+        logger.info(f"Handled unsafe_sensitive_emotion query for nationality: {nationality_enum}")
+        return response_template.strip()
+
+    def handle_overview_query(self, student_info: Dict[str, Any], subject: str = "Science") -> str:
+        """Handle curriculum overview queries using JSON-based data"""
+        if not self.pgvector:
+            if student_info['study_language'] == StudyLanguage.ARABIC:
+                return f"عذراً، لا يمكنني عرض المنهج حالياً للصف {student_info['grade']}"
+            else:
+                return f"Sorry, I cannot show the curriculum for Grade {student_info['grade']} right now"
+        
+        try:
+            return self.pgvector.get_overview_response(
+                student_info['grade'], 
+                student_info['is_arabic'], 
+                subject
+            )
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Error getting overview response: {e}")
+            if student_info['study_language'] == StudyLanguage.ARABIC:
+                return f"عذراً، حدث خطأ في عرض المنهج للصف {student_info['grade']}"
+            else:
+                return f"Sorry, there was an error showing the curriculum for Grade {student_info['grade']}"
+
+    def handle_navigation_query(self, query: str, student_info: Dict[str, Any], subject: str = "Science") -> str:
+        """Handle unit/concept navigation queries using JSON structure"""
+        if not self.pgvector:
+            return self.handle_overview_query(student_info, subject)
+        
+        try:
+            return self.pgvector.get_unit_navigation_response(
+                query, 
+                student_info['grade'], 
+                student_info['is_arabic'], 
+                subject
+            )
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Error getting navigation response: {e}")
+            # Fallback to overview if navigation fails
+            return self.handle_overview_query(student_info, subject)
\ No newline at end of file

self_hosted_env/voice_agent/services/agent_helpers/response_generator.py

+import os
+import sys
+from typing import Dict
+from fastapi import HTTPException
+from services.agent_helpers.agent_prompts import SYSTEM_PROMPTS
+import logging
+sys.path.append(os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '../../')))
+from core import StudentNationality, StudyLanguage, Models
+
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+class ResponseGenerator:
+    """Handles AI response generation and conversation management"""
+    
+    def __init__(self, openai_service, db_service, pedagogy_service, query_handler, context_generator):
+        self.openai_service = openai_service
+        self.db_service = db_service
+        self.pedagogy_service = pedagogy_service
+        self.query_handler = query_handler
+        self.context_generator = context_generator
+
+    def get_conversation_history(self, student_id: str) -> list[Dict[str, str]]:
+        """Get conversation history from database"""
+        try:
+            return self.db_service.get_chat_history(student_id)
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Error getting conversation history for {student_id}: {e}")
+            return []
+
+    def add_message_to_history(self, student_id: str, message: str, role: str = "user"):
+        """Add message to database"""
+        try:
+            self.db_service.add_message(student_id, role, message)
+            # Limit history to prevent growth
+            self.db_service.limit_history(student_id, max_messages=38)
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Error adding message to history for {student_id}: {e}")
+
+    def prepare_system_prompt(self, student_info: Dict) -> str:
+        """Prepare system prompt based on student information"""
+        student_name = student_info.get('student_name', 'الطالب').split()[0]
+        study_language = student_info['study_language']
+        
+        # Map nationality
+        nationality_lower = student_info['nationality'].lower().strip()
+        nationality_mapping = {
+            'egyptian': StudentNationality.EGYPTIAN,
+            'saudi': StudentNationality.SAUDI
+        }
+        nationality = nationality_mapping.get(nationality_lower, StudentNationality.EGYPTIAN)
+
+        # Get appropriate system prompt
+        prompt_key = (nationality, study_language)
+        base_system_prompt = SYSTEM_PROMPTS.get(prompt_key, 
+            SYSTEM_PROMPTS.get((StudentNationality.EGYPTIAN, StudyLanguage.ARABIC), ""))
+        
+        formatted_base_prompt = base_system_prompt.format(
+            student_name=student_name,
+            grade=student_info['grade']
+        )
+
+        # Add Socratic instructions if any
+        socratic_instructions = self.pedagogy_service.get_socratic_instructions(
+            student_info['grade'], student_info['nationality']
+        )
+        if socratic_instructions:
+            formatted_base_prompt += f"\n\n{socratic_instructions}"
+
+        return formatted_base_prompt
+
+
+
+    def generate_response(
+        self,
+        user_message: str,
+        student_id: str,
+        subject: str = "Science",
+        model: str = Models.chat,
+        temperature: float = 0.3,
+        top_k: int = 3
+    ) -> str:
+        """Enhanced AI response generation with JSON-based curriculum structure awareness"""
+        if not self.openai_service.is_available():
+            raise HTTPException(status_code=500, detail="Agent service not available")
+
+        try:
+            # Get student info
+            student_info = self.db_service.get_student_info(student_id)
+            if not student_info:
+                raise HTTPException(status_code=404, detail=f"Student with ID {student_id} not found")
+
+            student_name = student_info.get('student_name', 'الطالب').split()[0]
+            study_language = student_info['study_language']
+
+            # Add user message to DB
+            self.add_message_to_history(student_id, user_message, "user")
+            conversation_history = self.get_conversation_history(student_id)
+
+            # Classify query type
+            query_type = self.query_handler.classify_query_type(user_message, student_info)
+            logger.info(f"Query type: {query_type} for student {student_name} ({study_language.value})")
+
+            # *** HANDLE UNSAFE QUERIES IMMEDIATELY - NO SYSTEM PROMPT ***
+            if query_type.startswith("unsafe_"):
+                if query_type == "unsafe_religion":
+                    unsafe_response = self.query_handler.handle_unsafe_religion_query(student_info)
+                elif query_type == "unsafe_personal":
+                    unsafe_response = self.query_handler.handle_unsafe_personal_query(student_info)
+                elif query_type == "unsafe_harmful":
+                    unsafe_response = self.query_handler.handle_unsafe_harmful_query(student_info)
+                elif query_type == "unsafe_sensitive_emotion":
+                    unsafe_response = self.query_handler.handle_unsafe_sensitive_emotion_query(student_info)
+                else:
+                    unsafe_response = "هذا الموضوع غير مناسب للمناقشة هنا."
+                
+                # Save response directly and return - NO AI MODEL CALL
+                self.add_message_to_history(student_id, unsafe_response, "assistant")
+                logger.info(f"Returned direct {query_type} response for {student_name}")
+                return unsafe_response
+
+            # *** FOR SAFE QUERIES - PROCEED WITH NORMAL AI PROCESSING ***
+            # Prepare system prompt
+            formatted_base_prompt = self.prepare_system_prompt(student_info)
+
+            # Prepare messages
+            messages = []
+            messages.append({"role": "system", "content": formatted_base_prompt})
+            messages.extend(conversation_history)
+            messages.append({"role": "user", "content": user_message})
+
+            # Handle different safe query types
+            if query_type == "general_chat":
+                chat_context = self.query_handler.handle_general_chat_query(user_message, student_info)
+                messages.append({"role": "system", "content": f"سياق المحادثة العامة:\n{chat_context}"})
+                
+            elif query_type == "overview":
+                overview_response = self.query_handler.handle_overview_query(student_info, subject)
+                messages.append({"role": "system", "content": f"المنهج الكامل من ملف JSON:\n{overview_response}"})
+                
+            elif query_type == "navigation":
+                navigation_response = self.query_handler.handle_navigation_query(user_message, student_info, subject)
+                messages.append({"role": "system", "content": f"تفاصيل الوحدة/المفهوم من JSON:\n{navigation_response}"})
+                
+            elif query_type == "specific_content":
+                # Enhanced content search
+                relevant_results = self.context_generator.search_enhanced_content(
+                    user_message, student_info, subject, top_k
+                )
+
+                if relevant_results:
+                    enhanced_context = self.context_generator.generate_enhanced_context(
+                        relevant_results, student_info, query_type
+                    )
+                    messages.append({"role": "system", "content": enhanced_context})
+                    logger.info(f"Added enhanced context with {len(relevant_results)} chunks")
+
+            # Generate response using AI model
+            response = self.openai_service.client.chat.completions.create(
+                model=model,
+                messages=messages,
+                temperature=temperature
+            )
+            ai_response = response.choices[0].message.content.strip()
+            if not ai_response:
+                raise ValueError("Empty response from AI model")
+
+            # Save AI response
+            self.add_message_to_history(student_id, ai_response, "assistant")
+            
+            logger.info(f"Generated {query_type} response for {student_name} ({study_language.value}): {len(ai_response)} characters")
+            
+            return ai_response
+
+        except HTTPException:
+            raise
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Error generating AI response: {e}")
+            raise HTTPException(status_code=500, detail=f"AI response generation failed: {str(e)}")
\ No newline at end of file

self_hosted_env/voice_agent/services/agent_service.py

@@ -11,177 +11,22 @@ from services.openai_service import OpenAIService
 from services.chat_database_service import ChatDatabaseService, StudyLanguage
 from services.pedagogy_service import PedagogyService
 from services.connection_pool import ConnectionPool
+from services.agent_helpers.query_handlers import QueryHandler
+from services.agent_helpers.context_generator import ContextGenerator
+from services.agent_helpers.response_generator import ResponseGenerator
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
-# Enhanced system prompts (keeping existing ones but adding curriculum awareness instructions)
-ENHANCED_SYSTEM_PROMPTS: Dict[tuple, str] = {
-    # ---------- Egyptian + Arabic ----------
-    (StudentNationality.EGYPTIAN, StudyLanguage.ARABIC): """
-إنك مُدرِّس لطفل في ابتدائي اسمه {student_name} في الصف {grade}.  
-فقط لو الطفّل سأل عن هويتك بصراحة ووضح (مثل "إنت مين؟"، "عرّفني بنفسك"، "إنت بتعمل إيه هنا؟")،  
-رُد بالنصّ الثابت ده:  
-"أنا عَنان مؤسِّس شارع العلوم، وإنت هنا على مَنَصّة Science Street Lab،  
-وأنا هنا عشان أساعدك تتعلَّم أي حاجة عايز تتعلَّمها في العلوم."  
-
-لو سأل أسئلة عامة زي "نت عارف انا مين؟" أو "إزيك؟" أو "شكرا"، رد بطريقة طبيعية ودودة باستخدام اسمه {student_name}.
-
-**للمنهج والتوجه التعليمي:**
-- عندك وعي كامل بالمنهج المصري للصف {grade} من ملف JSON
-- لو السؤال عن نظرة عامة على المنهج ("ماذا ندرس؟"، "أظهر المنهج"، "ما المواضيع؟")، اعرض هيكل المنهج بوضوح
-- لو السؤال عن محتوى معيّن، استخدم السياق من المنهج وارבط بالوحدات والمفاهيم ذات الصلة
-- اذكر دائماً موقع الموضوع في المنهج: "هذا من الوحدة الأولى، المفهوم الثاني"
-- وضِّح الروابط: "هذا يرتبط بما تعلمناه عن..." أو "هذا يؤدي إلى ما سنتعلمه عن..."
-
-ملاحظة مُلزمة: كلمة "منصّة" لازم تكتبها دايماً كده بالضبط: **مَنَصّة** (بالفتحة على الميم والنون)،  
-عشان الـTTS ينطقها صح.
-
-في باقي الردود، رَد باللهجة المصريّة الطبيعيّة كأنّك بتكَلّم {student_name} قصادك.  
-خَلّي الكلام بسيط، واضح، وقَريب من وجدنه.  
-الجُملَ قُصيرَة ومُترابطة، مُش مَقطَّعة.  
-اشرح كأنّك بتحكي له حكاية أو بتوريّه حاجَة من الحَياة حوالينا، مُش بتقرا من كتاب.  
-مُمكن تُذكر اسم {student_name} مَرّة واحدة في أوّل الرّد فَقَط.  
-بعد كدا مَمنوع تكرار الاسم في نَفس الرّد، حَتّى في الأسئلة الختاميّة.  
-مَمنوع تستَعملُ أي ألقاب زي "يا بَطَل" أو "يا شاطر"، الاسم الأوَّل بَس.  
-ولو الرّد قُصيرَ جدّاً (جملة أو اتنين)، مُمكن تستَغنَى عن ذكر الاسم خالص.  
-لو فيه مُصطَلَح صَعب، فَسّره بكلمة أسهَل.  
-لو فيه رَمز كيمياوي زي H2O أو CO2، اكتبه زي ما هو.  
-الأرقام العاديّة اكتبها بالحروف العربي زي "اتنين" أو "تَلاتة".  
-استخدمُ التشكيل الكامل على كُلّ الكلام عَشان يطّلع بالصّوت زي نُطق اللّهجة المصريّة الطَبيعيّ.  
-لو {student_name} مكتوب بالإنجليزي، اكتبه دايماً بالعَربي في ردودك.  
-
-لَمّا تُذكر الصف {grade}، قُله بالطريقة الطبيعيّة زي ما الأطفال بيقولوها: الصف 4 = سنة رابعة ابتدائي، الصف 5 = سنة خامسة ابتدائي، وهكذا.  
-
-الهَدف: رَد قُصيرَ يُعلِّم ويُوصَّل المَعلومة، ويُبان إن "عَنان" بيشرَح للطفل جوّه مَنَصّة "شارِع العلوم"، مُش كتاب بيتقري.
-""",
-
-    # ---------- Saudi + Arabic ----------
-    (StudentNationality.SAUDI, StudyLanguage.ARABIC): """
-إنت مُدرِّس لطفل في ابتدائي اسمه {student_name} في الصف {grade}.  
-فقط لو الطفل سأل عن هويتك بصراحة ووضح (مثل "إنت مين؟"، "عرِّفني بنفسك"، "إنت وش تسوي هنا؟")،  
-رُد بالنص الثابت هذا:  
-"أنا عَنان مؤسِّس شارع العلوم، وإنت هنا على مَنَصّة Science Street Lab،  
-وأنا هنا عشان أساعدك تتعلَّم أي حاجة عايز تتعلَّمها في العلوم."  
-
-لو سأل أسئلة عامة مثل "نت عارف انا مين؟" أو "كيفك؟" أو "شكرا"، رد بطريقة طبيعية ودودة باستخدام اسمه {student_name}.
-
-**للمنهج والتوجه التعليمي:**
-- عندك وعي كامل بالمنهج السعودي للصف {grade} من ملف JSON
-- لو السؤال عن نظرة عامة على المنهج ("ماذا ندرس؟"، "أظهر المنهج"، "ما المواضيع؟")، اعرض هيكل المنهج بوضوح
-- لو السؤال عن محتوى معيّن، استخدم السياق من المنهج وارבط بالوحدات والمفاهيم ذات الصلة
-- اذكر دائماً موقع الموضوع في المنهج: "هذا من الوحدة الأولى، المفهوم الثاني"
-- وضِّح الروابط: "هذا يرتبط بما تعلمناه عن..." أو "هذا يؤدي إلى ما سنتعلمه عن..."
-
-ملاحظة مُلزمة: كلمة "منصّة" لازم تكتبها دايماً كده بالضبط: **مَنَصّة** (بالفتحة على الميم والنون)،  
-عشان الـTTS ينطقها صح.
-
-في باقي الردود، رَد باللهجة السعوديّة الطبيعيّة، كأنك تشرح له قدّامك.  
-خل الشرح واضح وسهل، لكن لا يكون ناشف.  
-اشرح كأنك تسولف معه وتشبّه بأشياء من حياته اليوميّة.  
-
-اذكر اسم {student_name} مرّة وحدة فقط في بداية الرد.  
-بعد كذا لا تكرره في النص ولا في الأسئلة الختاميّة.  
-ممنوع تستخدم أي ألقاب مثل "يا بطل" أو "يا شاطر"، الاسم الأول يكفي.  
-ولو الرد قصير جداً (جملة أو جملتين), تقدر ما تذكر الاسم أبداً.  
-
-لو فيه مصطلح صعب، فسِّره بكلمة أبسط.  
-الرموز الكيمياوية مثل H2O أو CO2 تكتب مثل ما هي.  
-الأرقام في الكلام العادي تكتبها بالحروف العربي زي "اثنين" أو "ثلاثة".  
-استخدم التشكيل بس على الكلمات اللي ممكن الـTTS يخبّص فيها أو يقرأها خطأ، واترك الباقي بدون تشكيل عشان يطلع طبيعي.  
-لو {student_name} مكتوب بالإنجليزي، اكتبه دايماً بالعربي في ردودك.  
-
-لما تذكر الصف {grade}، قولها بالطريقة اللي الطفل متعود يسمعها: الصف 4 = رابع ابتدائي، الصف 5 = خامس ابتدائي، وهكذا.  
-
-الهدف: رد مبسِّط، قريب، ويبيِّن إن "عَنان" يشرح للطفل جوّه مَنَصّة "شارع العلوم"، مو يقرأ من كتاب.
-""",
-
-    # -------- Egyptian English --------
-    (StudentNationality.EGYPTIAN, StudyLanguage.ENGLISH): """
-إنت مُدرِّس لطفل في ابتدائي اسمه {student_name} في الصف {grade}.  لو الطفّل سأل عن هويتك بصراحة (زي "إنت مين؟"، "عرِّفني بنفسك")،  
-رُد بالنصّ الثابت ده:  
-"أنا عَنان مؤسس شارع العلوم، وإنت هنا على مَنَصّة Science Street Lab،  
-وأنا هنا عشان أساعدك تتعلَّم أي حاجة عايز تتعلَّمها في العلوم."
-
-لو سأل أسئلة عامة (زي "إزيك؟"، "شكراً")، رد بطريقة طبيعية ودودة باستخدام اسمه {student_name}.  
-
-**للمنهج والتوجه التعليمي:**
-- عندك وعي كامل بالمنهج الإنجليزي المصري للصف {grade} من ملف JSON
-- للأسئلة العامة عن المنهج، اعرض الهيكل بوضوح
-- للمحتوى المحدد، اربط بالسياق والوحدات ذات الصلة
-
-بالنسبة لأسئلة العلوم أو المنهج:  
-- Always answer **in English first**.  
-- After answering, ask: *"اشرحهالك بالعربي اوّ بشكل ابسط؟"*  
-- If the child says yes (or asks in Arabic), then give a **mixed explanation**  
-  (**English for terminologies + simple Arabic for explanation**).  
-
-احرص إن الشرح يكون بسيط، قصير، واضح، وكأنك بتحكي له من الحياة اليومية.  
-اذكر اسم {student_name} مرة واحدة بس في بداية الرد. متكررهوش تاني.  
-ممنوع تستخدم ألقاب زي "يا بطل" أو "يا شاطر".  
-لو الرد قصير جداً (جملة أو اتنين) ممكن تستغنى عن الاسم.  
-
-لما تذكر الصف {grade}، قولها بالطريقة اللي الأطفال المصريين بيقولوها:  
-الصف 4 = سنة رابعة ابتدائي، الصف 5 = سنة خامسة ابتدائي، وهكذا.  
-
-المصطلحات العلميّة: سيبها بالإنجليزي (**roots**, **photosynthesis**, **glucose**) مع شرح بسيط.  
-الصيغ الكيمياويّة زي H2O أو CO2 لازم تكتب زي ما هي.  
-الأرقام في الجُملَ العاديّة بالإنجليزي بالحروف (two, three).  
-
-الهَدف: إجابة بالإنجليزي واضحة ومبسّطة، وبعدها عرض مساعدة إضافية بالعربي لو الطفّل حب،  
-بحيث يبان إن "عَنان" بيشرح جوّه مَنَصّة "شارِع العُلوم".
-""",
-
-# -------- Saudi English --------
-(StudentNationality.SAUDI, StudyLanguage.ENGLISH): """
-إنت مُدرِّس لطفل في ابتدائي اسمه {student_name} في الصف {grade}.  
-لو الطفل سأل عن هويتك بصراحة (زي "إنت مين؟"، "عرِّفني بنفسك"، "إنت وش تسوي هنا؟")،  
-رُد بالنصّ الثابت هذا:  
-"أنا عَنان مؤسس شارع العلوم، وإنت هنا على مَنَصّة Science Street Lab،  
-وأنا هنا عشان أساعدك تتعلَّم أي حاجة عايز تتعلَّمها في العلوم."
-
-لو سأل أسئلة عامة (زي "كيفك؟"، "شكراً")، رد بطريقة طبيعية ودودة باستخدام اسمه {student_name}.  
-
-**للمنهج والتوجه التعليمي:**
-- عندك وعي كامل بالمنهج الإنجليزي السعودي للصف {grade} من ملف JSON
-- للأسئلة العامة عن المنهج، اعرض الهيكل بوضوح
-- للمحتوى المحدد، اربط بالسياق والوحدات ذات الصلة
-
-بالنسبة لأسئلة العلوم أو المنهج:  
-- Always answer **in English first**.  
-- After answering, ask: *"اشرحهالك بالعربي اوّ بشكل ابسط؟"* 
-- If the child says yes (or asks in Arabic), then give a **mixed explanation**  
-  (**English for terminologies + simple Arabic for explanation**).  
-
-خل الشرح واضح وسهل وبأمثلة من حياة الطفل اليوميّة.  
-اذكر اسم {student_name} مرّة وحدة فقط في بداية الرد. لا تكرره في نفس الرد.  
-ممنوع تستخدم ألقاب زي "يا بطل" أو "يا شاطر". الاسم الأول يكفي.  
-ولو الرد قصير جداً (جملة أو جملتين)، ممكن ما تذكر الاسم أبداً.  
-
-لما تذكر الصف {grade}، قولها بالطريقة اللي الأطفال السعوديين متعودين عليها:  
-الصف 4 = رابع ابتدائي، الصف 5 = خامس ابتدائي، وهكذا.  
-
-المصطلحات العلميّة: خليها بالإنجليزي (**roots**, **photosynthesis**, **glucose**) مع شرح مبسّط.  
-الصيغ الكيمياويّة مثل H2O أو CO2 لازم تكتب مثل ما هي.  
-الأرقام في النصوص العاديّة بالإنجليزي بالحروف (two, three).  
-
-الهدف: إجابة بالإنجليزي مبسّطة، وبعدها عرض مساعدة بالعربي لو الطفل حب،  
-عشان يبان إن "عَنان" يشرح داخل مَنَصّة "شارع العلوم".
-"""
-
-}
-
-
 class AgentService:
-    """Enhanced service class for handling AI agent conversations with JSON-based curriculum structure"""
+    """Main service class for handling AI agent conversations with modular architecture"""
 
     def __init__(self, use_pgvector: bool = True, pool_handler: Optional[ConnectionPool] = None):
+        # Initialize core services
         self.openai_service = OpenAIService()
         if not self.openai_service.is_available():
             logger.warning("Warning: OPENAI_API_KEY not found. Agent service will be disabled.")
-            self.client = None
-        else:
-            self.client = self.openai_service.client
         
+        # Database setup
         self.pool_handler = pool_handler
         if self.pool_handler is None:
             self.pool_handler = ConnectionPool(
@@ -194,339 +39,39 @@ class AgentService:
                 port=os.getenv("DB_PORT")
             )
         
-        self.use_pgvector = use_pgvector
-        # Pass the same pool handler to both services
         self.db_service = ChatDatabaseService(self.pool_handler)
+        
+        # PGVector setup
+        self.use_pgvector = use_pgvector
         if self.use_pgvector:
             self.pgvector = PGVectorService(self.pool_handler)
-            # Setup curriculum table if needed
             self.pgvector.setup_curriculum_table()
         else:
             self.pgvector = None
 
         self.pedagogy_service = PedagogyService()
-        self.student_info = {}
-
-    def is_available(self) -> bool:
-        return self.client is not None
-
-    def get_conversation_history(self, student_id: str) -> List[Dict[str, str]]:
-        """Get conversation history from database"""
-        try:
-            return self.db_service.get_chat_history(student_id)
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"Error getting conversation history for {student_id}: {e}")
-            return []
-
-    def add_message_to_history(self, student_id: str, message: str, role: str = "user"):
-        """Add message to database"""
-        try:
-            self.db_service.add_message(student_id, role, message)
-            # Limit history to prevent growth
-            self.db_service.limit_history(student_id, max_messages=38)
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"Error adding message to history for {student_id}: {e}")
-
-    def classify_query_type(self, query: str, student_info: Dict) -> str:
-        """Enhanced query classification using LLM based on JSON structure"""
-        if not self.is_available():
-            return "specific_content"
-            
-        is_arabic = student_info.get('is_arabic', True)
-        grade = student_info.get('grade', 4)
-        
-        classification_prompt = f"""
-        صنف السؤال التالي إلى إحدى الفئات الأربع:
-
-        1. "general_chat" - أسئلة دردشة عامة وشخصية عن الطالب أو المدرس
-           أمثلة: "إنت مين؟", "إزيك؟", "نت عارف انا مين؟", "انت عارف انا في سنة كام؟", "شكرا ليك", "who are you?", "how are you?", "do you know me?", "thank you"
-
-        2. "overview" - أسئلة عن نظرة عامة على المنهج أو المحتوى الكامل
-           أمثلة: "ماذا ندرس؟", "أظهر المنهج", "what do we study?", "show curriculum"
-           
-        3. "navigation" - أسئلة عن وحدة أو مفهوم معين
-           أمثلة: "ما في الوحدة الأولى؟", "what's in unit 1?", "أخبرني عن مفهوم الطاقة"
-           
-        4. "specific_content" - أسئلة محددة عن موضوع علمي معين
-           أمثلة: "ما هو التمثيل الضوئي؟", "what is photosynthesis?", "كيف تعمل الخلية؟"
-
-        السؤال: "{query}"
-        الطالب يدرس باللغة: {"العربية" if is_arabic else "الإنجليزية"}
-        الصف: {grade}
-        
-        رد فقط بكلمة واحدة: general_chat أو overview أو navigation أو specific_content
-        """
-        
-        try:
-            response = self.client.chat.completions.create(
-                model="gpt-4o-mini",
-                messages=[{"role": "user", "content": classification_prompt}],
-                temperature=0,
-                max_tokens=10
-            )
-            classification = response.choices[0].message.content.strip().lower()
-            
-            if classification in ["general_chat", "overview", "navigation", "specific_content"]:
-                logger.info(f"Query classified as: {classification} for query: '{query}'")
-                return classification
-            else:
-                logger.warning(f"Unknown classification: {classification}, defaulting to specific_content")
-                return "specific_content"
-                
-        except Exception as e:
-            logger.warning(f"Error in query classification: {e}, defaulting to specific_content")
-            return "specific_content"
-
-    def handle_overview_query(self, student_info: Dict, subject: str = "Science") -> str:
-        """Handle curriculum overview queries using JSON-based data"""
-        if not self.pgvector:
-            if student_info['study_language'] == StudyLanguage.ARABIC:
-                return f"عذراً، لا يمكنني عرض المنهج حالياً للصف {student_info['grade']}"
-            else:
-                return f"Sorry, I cannot show the curriculum for Grade {student_info['grade']} right now"
-        
-        return self.pgvector.get_overview_response(
-            student_info['grade'], 
-            student_info['is_arabic'], 
-            subject
-        )
-
-    def handle_general_chat_query(self, query: str, student_info: Dict) -> str:
-        """Handle general chat queries using only student information"""
-        student_name = student_info.get('student_name', 'الطالب')
-        grade = student_info.get('grade', 4)
-        nationality = student_info.get('nationality', 'مصري')
-        is_arabic = student_info.get('is_arabic', True)
-        study_language = student_info['study_language']
-        
-        # Create a simple context with student info only
-        if is_arabic:
-            context = f"""
-معلومات الطالب:
-- الاسم: {student_name}
-- الصف: {grade}
-- الجنسية: {nationality}
-- لغة الدراسة: {"العربية" if is_arabic else "الإنجليزية"}
-
-السؤال: "{query}"
-
-أجب بناء على معلومات الطالب فقط. لا تستخدم أي معلومات من المنهج أو محتوى تعليمي.
-إذا سأل الطالب عن هويتك، استخدم الرد المحدد في التعليمات.
-إذا سأل عن معلوماته الشخصية، استخدم البيانات المتاحة أعلاه.
-كن ودوداً وبسيطاً في الرد.
-            """
-        else:
-            context = f"""
-Student Information:
-- Name: {student_name}
-- Grade: {grade}
-- Nationality: {nationality}
-- Study Language: {"Arabic" if is_arabic else "English"}
-
-Question: "{query}"
-
-Answer based only on the student's information above. Do not use any curriculum or educational content.
-If the student asks about your identity, use the specified response in the instructions.
-If they ask about their personal information, use the data available above.
-Be friendly and simple in your response.
-            """
-        
-        return context
-
-    def handle_navigation_query(self, query: str, student_info: Dict, subject: str = "Science") -> str:
-        """Handle unit/concept navigation queries using JSON structure"""
-        if not self.pgvector:
-            return self.handle_overview_query(student_info, subject)
-            
-        return self.pgvector.get_unit_navigation_response(
-            query, 
-            student_info['grade'], 
-            student_info['is_arabic'], 
-            subject
-        )
-
-    def generate_enhanced_context(self, search_results: List[Dict], student_info: Dict, query_type: str) -> str:
-        """Generate enhanced context with JSON-based curriculum structure awareness"""
-        if not search_results:
-            return ""
-        
-        is_arabic = student_info['is_arabic']
-        study_language = student_info['study_language']
-        grade = student_info['grade']
-        
-        if study_language == StudyLanguage.ENGLISH:
-            context_message = f"📚 من المنهج الإنجليزي لمادة العلوم للصف {grade}:\n\n"
-        else:
-            context_message = f"📚 من المنهج العربي لمادة العلوم للصف {grade}:\n\n"
-        
-        for result in search_results:
-            # Basic information
-            unit_info = f"الوحدة: {result['unit']}" if result.get('unit') else ""
-            concept_info = f"المفهوم: {result['concept']}" if result.get('concept') else ""
-            lesson_info = f"الدرس: {result['lesson']}" if result.get('lesson') else ""
-            
-            # Build header
-            context_parts = [info for info in [unit_info, concept_info, lesson_info] if info]
-            if context_parts:
-                context_message += f"**{' → '.join(context_parts)}**\n"
-            
-            # Add content
-            context_message += f"{result['chunk_text']}\n"
-            
-            # Add curriculum context if available
-            if 'curriculum_context' in result:
-                ctx = result['curriculum_context']
-                if ctx.get('navigation_hint'):
-                    context_message += f"\n💡 {ctx['navigation_hint']}\n"
-                
-                if ctx.get('related_concepts') and query_type == "specific_content":
-                    related = ', '.join(ctx['related_concepts'][:3])
-                    if is_arabic:
-                        context_message += f"🔗 مفاهيم ذات صلة: {related}\n"
-                    else:
-                        context_message += f"🔗 Related concepts: {related}\n"
         
-            context_message += "\n---\n\n"
-        
-        # Add instruction for using the context
-        if study_language == StudyLanguage.ENGLISH:
-            context_message += f"استخدم هذه المعلومات لتقديم شرح دقيق للطفل. المنهج إنجليزي فاذكر المصطلحات الإنجليزية مع الشرح بالعربي."
-        else:
-            context_message += f"استخدم هذه المعلومات لتقديم شرح دقيق ومناسب للطفل باستخدام المصطلحات العربية."
-            
-        return context_message
-
-    def generate_response(
-        self,
-        user_message: str,
-        student_id: str,
-        subject: str = "Science",
-        model: str = Models.chat,
-        temperature: float = 0.3,
-        top_k: int = 3
-    ) -> str:
-        """Enhanced AI response generation with JSON-based curriculum structure awareness"""
-        if not self.is_available():
-            raise HTTPException(status_code=500, detail="Agent service not available")
-
-        try:
-            # Get student info with explicit language
-            student_info = self.db_service.get_student_info(student_id)
-            if not student_info:
-                raise HTTPException(status_code=404, detail=f"Student with ID {student_id} not found")
-
-            # Extract information
-            full_name = student_info.get('student_name', 'الطالب')
-            student_name = full_name.split()[0] if full_name else "الطالب"
-            study_language = student_info['study_language']
-            
-            # Map nationality
-            nationality_lower = student_info['nationality'].lower().strip()
-            nationality_mapping = {
-                'egyptian': StudentNationality.EGYPTIAN,
-                'saudi': StudentNationality.SAUDI
-            }
-            nationality = nationality_mapping.get(nationality_lower, StudentNationality.EGYPTIAN)
-
-            # Add user message to DB
-            self.add_message_to_history(student_id, user_message, "user")
-            conversation_history = self.get_conversation_history(student_id)
-
-            # Classify query type based on JSON structure
-            query_type = self.classify_query_type(user_message, student_info)
-            logger.info(f"Query type: {query_type} for student {student_name} ({study_language.value})")
-
-            # Get appropriate system prompt
-            prompt_key = (nationality, study_language)
-            base_system_prompt = ENHANCED_SYSTEM_PROMPTS.get(prompt_key, 
-                ENHANCED_SYSTEM_PROMPTS.get((StudentNationality.EGYPTIAN, StudyLanguage.ARABIC), ""))
-            
-            formatted_base_prompt = base_system_prompt.format(
-                student_name=student_name,
-                grade=student_info['grade']
-            )
-
-            # Add Socratic instructions if any
-            socratic_instructions = self.pedagogy_service.get_socratic_instructions(
-                student_info['grade'], student_info['nationality']
-            )
-            if socratic_instructions:
-                formatted_base_prompt += f"\n\n{socratic_instructions}"
-
-            # Prepare messages
-            messages = []
-            has_system_message = conversation_history and conversation_history[0].get("role") == "system"
-            if not has_system_message:
-                messages.append({"role": "system", "content": formatted_base_prompt})
-                self.add_message_to_history(student_id, formatted_base_prompt, "system")
-            messages.extend(conversation_history)
-
-            # Handle different query types with JSON-based curriculum awareness
-            if query_type == "general_chat":
-                # Handle general chat with student info only
-                chat_context = self.handle_general_chat_query(user_message, student_info)
-                messages.append({"role": "system", "content": f"سياق المحادثة العامة:\n{chat_context}"})
-                
-            elif query_type == "overview":
-                # Direct curriculum overview from JSON
-                overview_response = self.handle_overview_query(student_info, subject)
-                messages.append({"role": "system", "content": f"المنهج الكامل من ملف JSON:\n{overview_response}"})
-                
-            elif query_type == "navigation":
-                # Unit/concept navigation from JSON structure
-                navigation_response = self.handle_navigation_query(user_message, student_info, subject)
-                messages.append({"role": "system", "content": f"تفاصيل الوحدة/المفهوم من JSON:\n{navigation_response}"})
-                
-            elif query_type == "specific_content" and self.pgvector:
-                # Enhanced content search with JSON-based curriculum context
-                try:
-                    query_embedding = self.openai_service.generate_embedding(user_message)
-                    search_results = self.pgvector.search_with_curriculum_context(
-                        query_embedding=query_embedding,
-                        grade=student_info['grade'],
-                        subject=subject,
-                        is_arabic=student_info['is_arabic'],
-                        limit=top_k
-                    )
-
-                    relevant_results = [r for r in search_results if r['distance'] < 1.3] if search_results else []
-
-                    if relevant_results:
-                        enhanced_context = self.generate_enhanced_context(
-                            relevant_results, student_info, query_type
+        # Initialize modular components
+        self.query_handler = QueryHandler(self.openai_service, self.pgvector, self.db_service)
+        self.context_generator = ContextGenerator(self.openai_service, self.pgvector)
+        self.response_generator = ResponseGenerator(
+            self.openai_service, self.db_service, self.pedagogy_service,
+            self.query_handler, self.context_generator
         )
-                        messages.append({"role": "system", "content": enhanced_context})
-                        logger.info(f"Added enhanced JSON-based context with {len(relevant_results)} chunks")
 
-                except Exception as e:
-                    logger.warning(f"Error in enhanced content search: {e}")
+    def is_available(self) -> bool:
+        return self.openai_service.is_available()
 
-            # Generate response
-            response = self.client.chat.completions.create(
-                model=model,
-                messages=messages,
-                temperature=temperature
+    def generate_response(self, user_message: str, student_id: str, subject: str = "Science", 
+                         model: str = Models.chat, temperature: float = 0.3, top_k: int = 3) -> str:
+        """Main response generation method"""
+        return self.response_generator.generate_response(
+            user_message, student_id, subject, model, temperature, top_k
         )
-            ai_response = response.choices[0].message.content.strip()
-            if not ai_response:
-                raise ValueError("Empty response from AI model")
-
-            # Save AI response
-            self.add_message_to_history(student_id, ai_response, "assistant")
-            
-            logger.info(f"Generated {query_type} response for {student_name} ({study_language.value}): {len(ai_response)} characters")
-            
-            return ai_response
-
-        except HTTPException:
-            raise
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"Error generating AI response: {e}")
-            raise HTTPException(status_code=500, detail=f"AI response generation failed: {str(e)}")
 
     def search_similar(self, query_embedding: List[float], student_id: str, 
                       subject: str = "chemistry", top_k: int = 3):
-        """Search similar content with student-specific filtering and JSON-based curriculum awareness"""
+        """Search similar content with student-specific filtering"""
         if not self.pgvector:
             raise HTTPException(status_code=400, detail="PGVector service not enabled")
         
@@ -535,8 +80,6 @@ Be friendly and simple in your response.
             if not student_info:
                 raise HTTPException(status_code=404, detail=f"Student with ID {student_id} not found")
             
-            logger.info(f"Enhanced search for student {student_info['student_name']} who studies in {student_info['study_language'].value}")
-            
             return self.pgvector.search_with_curriculum_context(
                 query_embedding=query_embedding,
                 grade=student_info['grade'],
@@ -544,14 +87,12 @@ Be friendly and simple in your response.
                 is_arabic=student_info['is_arabic'],
                 limit=top_k
             )
-        except HTTPException:
-            raise
         except Exception as e:
-            logger.error(f"Error in enhanced search_similar: {e}")
-            raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Enhanced search failed: {str(e)}")
+            logger.error(f"Error in search_similar: {e}")
+            raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Search failed: {str(e)}")
 
     def get_available_subjects(self, student_id: str) -> List[str]:
-        """Get available subjects for the student based on their grade and language from JSON data"""
+        """Get available subjects for the student"""
         if not self.pgvector:
             return []
         
@@ -561,15 +102,14 @@ Be friendly and simple in your response.
                 return []
             
             return self.pgvector.get_subjects_by_grade_and_language(
-                student_info['grade'], 
-                student_info['is_arabic']
+                student_info['grade'], student_info['is_arabic']
             )
         except Exception as e:
-            logger.error(f"Error getting available subjects for {student_id}: {e}")
+            logger.error(f"Error getting available subjects: {e}")
             return []
 
     def get_curriculum_overview(self, student_id: str, subject: str = "Science") -> Dict:
-        """Get curriculum overview for a specific student based on JSON data"""
+        """Get curriculum overview for a specific student"""
         if not self.pgvector:
             return {"error": "PGVector service not available"}
             
@@ -579,13 +119,11 @@ Be friendly and simple in your response.
                 return {"error": "Student not found"}
             
             curriculum = self.pgvector.get_curriculum_structure(
-                student_info['grade'],
-                student_info['is_arabic'], 
-                subject
+                student_info['grade'], student_info['is_arabic'], subject
             )
             
             if not curriculum:
-                return {"error": f"No curriculum found for Grade {student_info['grade']} in {student_info['study_language'].value}"}
+                return {"error": f"No curriculum found for Grade {student_info['grade']}"}
             
             return {
                 "student_info": {
@@ -605,38 +143,28 @@ Be friendly and simple in your response.
             logger.error(f"Error getting curriculum overview: {e}")
             return {"error": str(e)}
 
+    # Conversation management methods
     def export_conversation(self, student_id: str) -> List[Dict[str, str]]:
         """Export conversation history for a student"""
-        try:
-            return self.get_conversation_history(student_id)
-        except Exception as e:
-            logger.error(f"Error exporting conversation for {student_id}: {e}")
-            return []
+        return self.response_generator.get_conversation_history(student_id)
 
     def clear_conversation(self, student_id: str) -> Dict[str, str]:
         """Clear conversation history for a student"""
         try:
             self.db_service.clear_history(student_id)
-            return {
-                "status": "success",
-                "message": f"Conversation cleared for student {student_id}"
-            }
+            return {"status": "success", "message": f"Conversation cleared for student {student_id}"}
         except Exception as e:
             logger.error(f"Error clearing conversation: {e}")
-            return {
-                "status": "error",
-                "message": f"Failed to clear conversation: {str(e)}"
-            }
+            return {"status": "error", "message": f"Failed to clear conversation: {str(e)}"}
 
     def get_agent_stats(self, student_id: str) -> Dict:
-        """Get conversation statistics for a student with enhanced JSON-based curriculum info"""
+        """Get conversation statistics for a student"""
         try:
-            history = self.get_conversation_history(student_id)
+            history = self.response_generator.get_conversation_history(student_id)
             user_messages = [msg for msg in history if msg['role'] == 'user']
             assistant_messages = [msg for msg in history if msg['role'] == 'assistant']
             system_messages = [msg for msg in history if msg['role'] == 'system']
             
-            # Get student language info
             student_info = self.db_service.get_student_info(student_id)
             language_info = {}
             curriculum_info = {}
@@ -648,7 +176,6 @@ Be friendly and simple in your response.
                     "grade": student_info['grade']
                 }
                 
-                # Add JSON-based curriculum availability info
                 if self.pgvector:
                     curriculum = self.pgvector.get_curriculum_structure(
                         student_info['grade'], student_info['is_arabic']
@@ -673,14 +200,11 @@ Be friendly and simple in your response.
                 **curriculum_info
             }
         except Exception as e:
-            logger.error(f"Error getting enhanced agent stats: {e}")
-            return {
-                "student_id": student_id,
-                "error": str(e)
-            }
+            logger.error(f"Error getting agent stats: {e}")
+            return {"student_id": student_id, "error": str(e)}
 
     def get_curriculum_structure_info(self, student_id: str, subject: str = "Science") -> Dict:
-        """Get detailed curriculum structure information from JSON data"""
+        """Get detailed curriculum structure information"""
         if not self.pgvector:
             return {"error": "PGVector service not available"}
             
@@ -694,12 +218,7 @@ Be friendly and simple in your response.
             )
             
             if not curriculum:
-                return {
-                    "error": f"No curriculum structure found",
-                    "grade": student_info['grade'],
-                    "language": "Arabic" if student_info['is_arabic'] else "English",
-                    "subject": subject
-                }
+                return {"error": "No curriculum structure found"}
             
             # Extract detailed structure info
             units_info = []