#!/usr/bin/env python3
"""
CLI для агента с рефлексией на LangGraph
Демонстрирует цикл: draft → reflect → (rewrite → reflect) → END
"""

import argparse
import sys
from graph import build_reflection_graph
from state import ReflectState

DEMO_QUESTION = "Объясни студенту разницу между tool и resource в MCP"

def run_agent(question: str, max_rounds: int = 2, verbose: bool = True):
    """Запускает агента с рефлексией"""
    if verbose:
        print("\n" + "="*80)
        print(f"🤖 ЗАПУСК АГЕНТА С РЕФЛЕКСИЕЙ")
        print(f"📋 Вопрос: {question}")
        print(f"🔄 Макс. раундов: {max_rounds}")
        print("="*80)
    
    # Создаём граф
    app = build_reflection_graph(max_rounds=max_rounds)
    
    # Состояние
    initial_state: ReflectState = {
        "question": question,
        "draft": "",
        "critique": "",
        "verdict": "needs_revision",  # Начальное значение
        "round": 1,
        "max_rounds": max_rounds
    }
    
    # Запуск
    final_state = app.invoke(initial_state)
    
    # Вывод
    if verbose:
        print("\n" + "="*80)
        print("✅ ФИНАЛЬНЫЙ РЕЗУЛЬТАТ")
        print("="*80)
        print(f"📝 Итоговый ответ (раунд {final_state['round']}):")
        print("-"*80)
        print(final_state["draft"])
        print("-"*80)
        
        if final_state["verdict"] == "ok":
            print("🎉 Ответ одобрен критиком!")
        else:
            print(f"⚠️ Достигнут лимит раундов ({max_rounds}), но вердикт: {final_state['verdict']}")
    
    return final_state

def interactive_mode():
    """Интерактивный режим"""
    print("\n🎮 Интерактивный режим агента с рефлексией")
    print("Введите 'exit' для выхода\n")
    
    while True:
        question = input("Ваш вопрос: ").strip()
        if question.lower() == 'exit':
            break
        if not question:
            continue
        
        max_rounds = input("Макс. раундов (по умолч. 2): ").strip()
        max_rounds = int(max_rounds) if max_rounds.isdigit() else 2
        
        run_agent(question, max_rounds, verbose=True)
        print("\n" + "─"*80 + "\n")

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(
        description="LangGraph агент с рефлексией и доработкой ответов",
        formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
        epilog="""
Примеры:
  python cli.py --demo                    # Запуск на демо-вопросе
  python cli.py -q "Что такое AI?"        # Свой вопрос
  python cli.py -q "..." --max-rounds 3   # 3 раунда доработки
  python cli.py --interactive             # Интерактивный режим
        """
    )
    
    parser.add_argument("-q", "--question", help="Вопрос для агента")
    parser.add_argument("--max-rounds", type=int, default=2, help="Макс. раундов доработки (по умолч. 2)")
    parser.add_argument("--demo", action="store_true", help="Запустить демо-вопрос")
    parser.add_argument("-i", "--interactive", action="store_true", help="Интерактивный режим")
    parser.add_argument("--quiet", action="store_true", help="Тихий режим (только ответ)")
    
    args = parser.parse_args()
    
    if args.interactive:
        interactive_mode()
    elif args.demo or (not args.question):
        # Демо-режим
        run_agent(DEMO_QUESTION, args.max_rounds, verbose=not args.quiet)
    elif args.question:
        run_agent(args.question, args.max_rounds, verbose=not args.quiet)
    else:
        parser.print_help()

if __name__ == "__main__":
    main()