import asyncio
from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic import SecretStr
from langchain.tools import tool
from deepagents import create_deep_agent
from deepagents.backends import CompositeBackend, LocalShellBackend, FilesystemBackend
from langchain_core.messages import HumanMessage

# 1. Подключение к локальной LLM
llm = ChatOpenAI(
    model='llama3.1-8b',
    base_url='http://localhost:1234/v1',
    api_key=SecretStr('fake'),
    temperature=0.7,
)

# 2. Backend для deepagents
backend = CompositeBackend([
    LocalShellBackend(workspace_dir='./workspace'),
    FilesystemBackend(),
])

# 3. Субагент, генерирующий цену
@tool
def get_price(product: str, city: str) -> str:
    """Получить примерную цену продукта в указанном городе.
    Возвращает таблицу в формате Markdown.
    """
    # Создаём субагент, который просто генерирует реалистичную цену
    sub_agent = create_deep_agent(
        model=llm,
        tools=[],
        backend=backend,
        system_prompt=f"Ты эксперт по ценам в {city}. Дай таблицу с продуктом, ценой и магазином.",
    )
    # Запрос к субагенту
    response = asyncio.run(sub_agent.ainvoke(
        {"messages": [HumanMessage(content=f"Сгенерируй таблицу цены для продукта {product} в городе {city}.")]},
        {"configurable": {"thread_id": f"price-{product}-{city}"}},
    ))
    # Предполагаем, что последний элемент содержит таблицу
    return response["messages"][-1].content

# 4. Главный агент
agent = create_deep_agent(
    model=llm,
    tools=[get_price],
    backend=backend,
    system_prompt='Ты помощник по планированию покупок.',
)

# 5. Запуск
async def main():
    user_query = "Помоги составить список покупок: молоко, хлеб, яблоки. Я нахожусь в Казани."
    result = await agent.ainvoke(
        {"messages": [HumanMessage(content=user_query)]},
        {"configurable": {"thread_id": "shopping-session"}},
    )
    # Вывод всех сообщений
    for msg in result["messages"]:
        if msg.content:
            print(msg.content)
        elif msg.tool_calls:
            for call in msg.tool_calls:
                print(f"{call['name']}({call['args']})")

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