"""Инструменты агента: локальный поиск (ChromaDB) и веб-поиск (Tavily)."""
from langchain.tools import tool
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_tavily import TavilySearch

_vectorstore: Chroma | None = None


def init_tools(vectorstore: Chroma) -> None:
    """Привязать vectorstore к инструментам (вызывается из main.py)."""
    global _vectorstore
    _vectorstore = vectorstore


@tool
def search_local_kb(query: str, top_k: int = 5) -> str:
    """Семантический поиск по локальной базе знаний (ChromaDB).
    Используй для вопросов по загруженным документам и конспектам.
    """
    if _vectorstore is None:
        return "База знаний не инициализирована."
    docs = _vectorstore.similarity_search(query, k=top_k)
    if not docs:
        return "Документов по запросу не найдено в базе знаний."
    parts = [
        f"[{i + 1}] ({d.metadata.get('source', 'unknown')})
{d.page_content}"
        for i, d in enumerate(docs)
    ]
    return "Источник: chromadb

" + "

".join(parts)


@tool
def web_search(query: str) -> str:
    """Поиск актуальной информации в интернете через Tavily.
    Используй для новостей, актуальных событий, фактов из сети.
    """
    tavily = TavilySearch(max_results=5)
    results = tavily.invoke({"query": query})
    if isinstance(results, list):
        parts = [
            f"[{i + 1}] {r.get('title', '')}
{r.get('content', r.get('snippet', ''))}"
            for i, r in enumerate(results)
        ]
        content = "

".join(parts)
    else:
        content = str(results)
    return "Источник: tavily

" + content