agent.py

import json
from typing import Any

from llm_client import LLMClient
from prompts import SYSTEM_PROMPT
from tool_schemas import get_tool_schemas
from tools import execute_tool


class BookstoreAgent:
    """
    Kullanıcı mesajını modele gönderir, tool çağrılarını çalıştırır
    ve veritabanı sonucuna dayalı nihai cevabı üretir.
    """

    def __init__(
        self,
        *,
        model_id: str | None = None,
        max_tool_iterations: int = 6,
    ) -> None:
        self.llm_client = LLMClient(model_id=model_id)
        self.tool_schemas = get_tool_schemas(strict=False)
        self.max_tool_iterations = max_tool_iterations

    @staticmethod
    def parse_tool_arguments(
        raw_arguments: Any,
    ) -> dict[str, Any]:
        """
        Farklı inference sağlayıcılarından gelebilecek tool
        argümanlarını güvenli biçimde sözlüğe dönüştürür.
        """

        if isinstance(raw_arguments, dict):
            return raw_arguments

        if isinstance(raw_arguments, str):
            try:
                parsed_arguments = json.loads(raw_arguments)
            except json.JSONDecodeError as error:
                raise ValueError(
                    "Model geçerli JSON tool parametresi üretmedi."
                ) from error

            if not isinstance(parsed_arguments, dict):
                raise ValueError(
                    "Tool parametrelerinin JSON nesnesi olması gerekiyor."
                )

            return parsed_arguments

        raise ValueError(
            "Tool parametreleri desteklenmeyen bir biçimde geldi."
        )

    @staticmethod
    def prepare_history(
        history: list[dict[str, str]] | None,
    ) -> list[dict[str, str]]:
        """
        Önceki konuşmadan yalnızca user ve assistant mesajlarını alır.
        """

        prepared_messages: list[dict[str, str]] = []

        if not history:
            return prepared_messages

        # Çok uzun konuşmaların API isteğini şişirmemesi için
        # yalnızca son 12 mesajı kullanıyoruz.
        for message in history[-12:]:
            role = message.get("role")
            content = message.get("content", "")

            if role not in {"user", "assistant"}:
                continue

            if not isinstance(content, str):
                continue

            prepared_messages.append(
                {
                    "role": role,
                    "content": content,
                }
            )

        return prepared_messages

    def run(
        self,
        user_message: str,
        history: list[dict[str, str]] | None = None,
    ) -> dict[str, Any]:
        """
        Tek bir kullanıcı isteğini uçtan uca işler.

        Dönüş:
        {
            "success": bool,
            "answer": str,
            "tool_logs": [...]
        }
        """

        user_message = user_message.strip()

        if not user_message:
            return {
                "success": False,
                "answer": "Lütfen bir mesaj yazın.",
                "tool_logs": [],
            }

        messages: list[Any] = [
            {
                "role": "system",
                "content": SYSTEM_PROMPT,
            }
        ]

        messages.extend(self.prepare_history(history))

        messages.append(
            {
                "role": "user",
                "content": user_message,
            }
        )

        tool_logs: list[dict[str, Any]] = []

        # create_order yalnızca bu turda search_books tarafından
        # döndürülmüş gerçek book_id değerlerini kullanabilir.
        authorized_book_ids: set[int] = set()

        # Model aynı kullanıcı mesajında yanlışlıkla ikinci kez
        # sipariş oluşturmasın.
        order_created_in_this_turn = False

        for iteration in range(1, self.max_tool_iterations + 1):
            response = self.llm_client.create_chat_completion(
                messages,
                tools=self.tool_schemas,
                tool_choice="auto",
            )

            if not response.choices:
                return {
                    "success": False,
                    "answer": "Model boş bir cevap döndürdü.",
                    "tool_logs": tool_logs,
                }

            response_message = response.choices[0].message
            tool_calls = getattr(
                response_message,
                "tool_calls",
                None,
            )

            # Tool çağrısı yoksa bu, kullanıcıya verilecek nihai cevaptır.
            if not tool_calls:
                answer = getattr(
                    response_message,
                    "content",
                    None,
                )

                if not answer:
                    answer = (
                        "İşlem tamamlandı ancak model metin cevabı "
                        "oluşturmadı."
                    )

                return {
                    "success": True,
                    "answer": str(answer).strip(),
                    "tool_logs": tool_logs,
                    "iterations": iteration,
                }

            # Resmî HF akışında assistant tool-call mesajı,
            # tool sonuçlarından önce konuşmaya eklenir.
            messages.append(response_message)

            for tool_call in tool_calls:
                tool_name = tool_call.function.name
                raw_arguments = tool_call.function.arguments

                try:
                    arguments = self.parse_tool_arguments(
                        raw_arguments
                    )
                except ValueError as error:
                    arguments = {}

                    tool_result = {
                        "success": False,
                        "error": str(error),
                    }
                else:
                    # Modelin book_id uydurmasını kesin olarak engelle.
                    if tool_name == "create_order":
                        requested_book_id = arguments.get("book_id")

                        if order_created_in_this_turn:
                            tool_result = {
                                "success": False,
                                "error": (
                                    "Bu kullanıcı isteği için zaten bir "
                                    "sipariş oluşturuldu. İkinci sipariş "
                                    "oluşturulmadı."
                                ),
                            }

                        elif requested_book_id not in authorized_book_ids:
                            tool_result = {
                                "success": False,
                                "error": (
                                    "create_order çağrısından önce "
                                    "search_books kullanılmalı ve book_id "
                                    "o tool sonucundan alınmalıdır."
                                ),
                                "requested_book_id": requested_book_id,
                            }

                        else:
                            tool_result = execute_tool(
                                tool_name,
                                arguments,
                            )

                    else:
                        tool_result = execute_tool(
                            tool_name,
                            arguments,
                        )

                # Başarılı arama sonucundaki gerçek kitap ID'lerini kaydet.
                if (
                    tool_name == "search_books"
                    and tool_result.get("success") is True
                ):
                    for book in tool_result.get("books", []):
                        book_id = book.get("book_id")

                        if isinstance(book_id, int):
                            authorized_book_ids.add(book_id)

                if (
                    tool_name == "create_order"
                    and tool_result.get("success") is True
                ):
                    order_created_in_this_turn = True

                log_entry = {
                    "iteration": iteration,
                    "tool_call_id": tool_call.id,
                    "tool_name": tool_name,
                    "arguments": arguments,
                    "result": tool_result,
                }

                tool_logs.append(log_entry)

                print("\n" + "=" * 80)
                print(f"TOOL CALL: {tool_name}")
                print("=" * 80)
                print(
                    "Arguments:",
                    json.dumps(
                        arguments,
                        ensure_ascii=False,
                        indent=2,
                    ),
                )
                print(
                    "Result:",
                    json.dumps(
                        tool_result,
                        ensure_ascii=False,
                        indent=2,
                    ),
                )

                # Tool sonucunu yeniden modele gönderiyoruz.
                messages.append(
                    {
                        "tool_call_id": tool_call.id,
                        "role": "tool",
                        "name": tool_name,
                        "content": json.dumps(
                            tool_result,
                            ensure_ascii=False,
                        ),
                    }
                )

        return {
            "success": False,
            "answer": (
                "İşlem güvenlik sınırına ulaştığı için durduruldu. "
                "Lütfen isteğinizi daha açık biçimde tekrar yazın."
            ),
            "tool_logs": tool_logs,
            "iterations": self.max_tool_iterations,
        }