"""Иерархический AI-агент: планирование списка покупок (LangChain + LM Studio)."""
from __future__ import annotations

from langchain.agents import create_agent
from langchain.tools import tool
from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic import SecretStr

# Подключение к локальной LLM (LM Studio, OpenAI-совместимый API)
llm = ChatOpenAI(
    model="local-model",
    base_url="http://localhost:1234/v1",
    api_key=SecretStr("fake"),
    temperature=0.7,
)


@tool
def get_price(product: str, city: str) -> str:
    """Узнать примерную цену продукта в указанном городе. Возвращает строку таблицы."""
    price_agent = create_agent(
        model=llm,
        system_prompt=(
            "Ты эксперт по розничным ценам. "
            "Опирайся на типичные исторические цены в России. "
            "Ответ — одна строка таблицы: | Продукт | Цена (руб.) | Магазин |"
        ),
    )
    result = price_agent.invoke(
        {
            "messages": [
                {
                    "role": "human",
                    "content": (
                        f"Какая примерная цена на «{product}» в городе {city}? "
                        "Верни одну строку таблицы | Продукт | Цена (руб.) | Магазин |"
                    ),
                }
            ]
        }
    )
    return result["messages"][-1].content


def format_message(message) -> str:
    """Текст сообщения или вызов инструмента для вывода в консоль."""
    if getattr(message, "content", None):
        return str(message.content)
    tool_calls = getattr(message, "tool_calls", None) or []
    if tool_calls:
        tc = tool_calls[0]
        name = tc.get("name") if isinstance(tc, dict) else getattr(tc, "name", "?")
        args = tc.get("args") if isinstance(tc, dict) else getattr(tc, "args", {})
        return f"{name}({args})"
    return str(message)


shopping_agent = create_agent(
    model=llm,
    tools=[get_price],
    system_prompt="Ты помощник по планированию покупок",
)


def main() -> None:
    question = (
        "Помоги составить список покупок: молоко, хлеб, яблоки. Я нахожусь в Казани."
    )
    answer = shopping_agent.invoke({"messages": [{"role": "human", "content": question}]})

    print("--- Цепочка сообщений ---")
    for msg in answer["messages"]:
        print("---")
        print(format_message(msg))
    print("---")
    print("Финальный ответ:")
    print(answer["messages"][-1].content)


if __name__ == "__main__":
    main()