import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain.tools import tool
from deepagents import create_deep_agent
from deepagents.backends import FilesystemBackend
from langchain.agents.middleware import HumanInTheLoopMiddleware
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
from langgraph.types import Command

# 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 deepagents
backend = FilesystemBackend()

# Пример инструмента
@tool
def get_weather(city: str, date: str) -> str:
    """Возвращает погоду в указанном городе и дате."""
    return f"Погода в {city} на {date} будет солнечной."

# Создание агента с HumanInTheLoopMiddleware
agent = create_deep_agent(
    model=llm,
    tools=[get_weather],
    backend=backend,
    system_prompt="Ты полезный ассистент.",
    middleware=[
        HumanInTheLoopMiddleware(
            interrupt_on={"get_weather": True},
            description_prefix="Подтвердите вызов инструмента",
        ),
    ],
    checkpointer=MemorySaver(),
)

def main():
    config = {"configurable": {"thread_id": "session-1"}}
    while True:
        user_input = input("Вы: ")
        if not user_input.strip():
            continue
        # Первый вызов агента
        result = agent.invoke(
            {"messages": [HumanMessage(content=user_input)]},
            config=config,
        )
        # Цикл обработки пауз
        while "__interrupt__" in result:
            interrupt = result["__interrupt__"][0].value
            action_requests = interrupt.get("action_requests", [])
            decisions = []
            print("\n--- Подтверждение ---")
            for idx, action in enumerate(action_requests, start=1):
                name = action.get("name")
                args = action.get("args", {})
                description = action.get("description", "")
                print(f"{idx}. Инструмент: {name}")
                print(f"   Аргументы: {args}")
                if description:
                    print(f"   Описание: {description}")
                # Запрос решения
                while True:
                    choice = input("   a = approve, r = reject: ").strip().lower()
                    if choice == "a":
                        decisions.append({"type": "approve"})
                        break
                    elif choice == "r":
                        msg = input("   Сообщение для агента (причина отказа): ").strip()
                        decisions.append({"type": "reject", "message": msg})
                        break
                    else:
                        print("   Неверный ввод. Попробуйте снова.")
            # Возобновляем выполнение
            result = agent.invoke(
                Command(resume={"decisions": decisions}),
                config=config,
            )
        # Вывод финального ответа
        final_message = result["messages"][-1].content
        print(f"\nАгент: {final_message}\n")
        # После завершения можно продолжить диалог

if __name__ == "__main__":
    main()