import logging
from typing import Dict, Any
from langchain_core.tools import tool
from integrations.krs_client import KRSClient
from rag_pipeline.graph_store import graph_store

logger = logging.getLogger(__name__)


@tool
def analyze_company_network(krs_number: str) -> Dict[str, Any]:
    """
    Analizuje strukturę powiązań kapitałowych i osobowych firmy na podstawie numeru KRS.
    Narzędzie pobiera oficjalne dane z API KRS (odpis aktualny), dodaje je do bazy grafowej Neo4j,
    a następnie wyszukuje jakiekolwiek powiązania weryfikujące status MŚP (związki z innymi firmami).

    Zwraca słownik zawierający dane rejestrowe firmy oraz zidentyfikowaną siatkę powiązań (wraz ze wspólnikami i zarządem).
    """

    logger.info(f"Rozpoczęcie analizy powiązań dla KRS: {krs_number}")

    # 1. Pobierz aktualne dane z publicznego API KRS
    odpis_json = KRSClient.get_odpis_aktualny(krs_number)

    if not odpis_json:
        return {
            "error": f"Nie udało się pobrać odpisu dla KRS {krs_number}. Upewnij się, że wpisany KRS jest poprawny."
        }

    # 2. Przekształć JSON w węzły struktur (Wspólnicy, Zarząd)
    extracted_data = KRSClient.extract_graph_relations(odpis_json)

    if not extracted_data:
        return {
            "error": "Format odpisu KRS był niepoprawny lub nie wspierany w obecnej strukturze."
        }

    # 3. Zapisz/zaktualizuj graf Neo4j
    graph_store.merge_company_graph(extracted_data)

    # 4. Sprawdź powiązania grafowe - szukaj firm zależnych, powiązanych osób
    network = graph_store.check_company_network(krs_number)

    # Zwróć zagregowany profil do Agenta (np. Audytora)
    return {
        "podmiot": {
            "nazwa": extracted_data.get("nazwa"),
            "krs": extracted_data.get("krs"),
            "nip": extracted_data.get("nip"),
            "kapital_zakladowy": extracted_data.get("kapitalZakladowy"),
        },
        "wspolnicy_bezposredni": [
            f"{w.get('imiona')} {w.get('nazwa')} (Spółka: {w.get('is_spolka')})"
            for w in extracted_data.get("wspolnicy", [])
        ],
        "zarzad": [
            f"{z.get('imiona')} {z.get('nazwa')} - {z.get('funkcja')}"
            for z in extracted_data.get("zarzad", [])
        ],
        "wykryte_relacje_grafowe": network
        if network
        else "Brak zidentyfikowanych powiązań sieciowych w bazie GraphRAG poza bezpośrednio ujawnionymi w odpisie.",
        "rekomendacja_msp": "UWAGA: Jeżeli w sekcji 'wykryte_relacje_grafowe' zidentyfikowano inne spółki, kapitał, zatrudnienie lub przychody z tych firm mogą wliczać się w weryfikację statusu MŚP analizowanej firmy!",
    }