import os
import uuid
import asyncio
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.tools import tool
from langchain_core.messages import HumanMessage
from deepagents import create_deep_agent
from deepagents.backends import FilesystemBackend, LocalShellBackend, CompositeBackend
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
from rich.console import Console

# Конфигурация LLM через OpenRouter
llm = ChatOpenAI(
    model="openai/gpt-oss-20b:free",
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
    api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
    temperature=0.0,
)

# Backend для выполнения инструментов (необязательно, но удобно)
backend = CompositeBackend([
    LocalShellBackend(workspace_dir="./workspace"),
    FilesystemBackend(),
])

# Пример простого инструмента
@tool
def get_price(params: dict) -> str:
    """
    Получить цену товара в указанном городе и дате.
    """
    city = params.get("city", "неизвестный город")
    date = params.get("date", "неизвестная дата")
    return f"Цена в {city} на {date} составляет 100$"

# Создание агента с памятью и паузой перед инструментом
memory = MemorySaver()
agent = create_deep_agent(
    model=llm,
    tools=[get_price],
    backend=backend,
    system_prompt="You are a helpful agent that asks for confirmation before calling tools.",
    checkpointer=memory,
    interrupt_before=["tools"],
)

console = Console()

async def ask_and_run(user_input, config):
    """
    Запускает потоковое выполнение агента, обрабатывает паузы и подтверждения.
    """
    async for chunk in agent.stream(user_input, config=config, stream_mode=["messages", "updates"]):
        chunk_type, chunk_data = chunk

        # Потоковый вывод токенов
        if chunk_type == "messages":
            console.print(chunk_data, end="", style="cyan")
            continue

        # Вывод вызовов инструментов
        if chunk_type == "updates":
            console.print(chunk_data, style="magenta")
            continue

        # Обнаружение паузы перед инструментом
        if "__interrupt__" in chunk_data and agent.get_state(config).next == ("tools",):
            state = agent.get_state(config)
            # Последнее сообщение должно содержать вызов инструмента
            last_msg = state.values["messages"][-1]
            tool_call = last_msg.tool_calls[0]
            tool_name = tool_call["name"]
            tool_args = tool_call["args"]
            console.print(f"\nАгент хочет вызвать утилиту {tool_name}({tool_args})")
            answer = input("Разрешить? (Y/n): ")
            if answer.lower().strip() == "y":
                # Возобновляем выполнение с того места, где остановились
                await ask_and_run(None, config)
            else:
                console.print("Отменено", style="red")
                break

async def main():
    thread_id = f"session-{uuid.uuid4()}"
    config = {"configurable": {"thread_id": thread_id}}

    console.print("Введите 'exit' для выхода.", style="bold green")
    while True:
        user_input = input("\nВы: ")
        if user_input.lower() == "exit":
            break
        await ask_and_run(
            {"messages": [HumanMessage(content=user_input)]},
            config,
        )

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())