app.py

import streamlit as st
import openai
import re
from duckduckgo_search import DDGS

# --- Araçların Tanımlanması ---

def search_tool(query: str):
    """A web search tool that uses DuckDuckGo to find information."""
    st.write(f"🔎 Web'de aranıyor: `{query}`")
    try:
        with DDGS() as ddgs:
            results = [r for r in ddgs.text(query, max_results=5)]
            return "\n".join(results) if results else "Aramada sonuç bulunamadı."
    except Exception as e:
        return f"Arama sırasında bir hata oluştu: {e}"

def calculator_tool(expression: str):
    """A calculator tool that evaluates a mathematical expression."""
    st.write(f"🧮 Hesaplama yapılıyor: `{expression}`")
    try:
        # Güvenlik için sadece güvenli karakterlere izin ver
        if not re.match(r"^[0-9+\-*/.() \t]+$", expression):
            return "Geçersiz karakterler içerdiği için hesaplama yapılamadı."
        result = eval(expression)
        return f"Sonuç: {result}"
    except Exception as e:
        return f"Hesaplama hatası: {e}"

# --- LLM (Büyük Dil Modeli) İstek Fonksiyonu ---

def call_llm(prompt, api_key):
    """Calls the OpenAI API to get the agent's next thought and action."""
    openai.api_key = api_key
    try:
        response = openai.chat.completions.create(
            model="gpt-4o", # veya "gpt-3.5-turbo"
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            temperature=0.0,
            max_tokens=500,
        )
        return response.choices[0].message.content
    except Exception as e:
        st.error(f"OpenAI API çağrısı sırasında hata: {e}")
        return None

# --- Ana Ajan Döngüsü ---

def run_agent_loop(goal, api_key):
    """Runs the main ReAct (Reason-Act) agent loop."""
    
    # Ajanın nasıl çalışacağını açıklayan ana prompt (talimat)
    system_prompt_template = f"""
    Sen, bir amaca ulaşmak için adım adım düşünen ve araçları kullanan bir AI ajanısın.
    Her adımda, amacına yönelik bir 'Düşünce' ve bu düşünceyi hayata geçirecek bir 'Eylem' üretmelisin.

    Kullanabileceğin araçlar şunlardır:
    1. `search(sorgu)`: İnternette arama yapmak için kullanılır. Örneğin: `search(Türkiye'nin başkenti)`
    2. `calculator(ifade)`: Matematiksel bir ifadeyi hesaplamak için kullanılır. Örneğin: `calculator(100 * (3 + 5))`
    3. `finish(cevap)`: Görevi tamamladığında ve nihai cevabı bulduğunda kullanılır. Örneğin: `finish(Ankara, Türkiye'nin başkentidir.)`

    Süreç şu şekilde işler:
    1. Amacı analiz edersin.
    2. Bir 'Düşünce' oluşturursun.
    3. Bir 'Eylem' seçersin.
    4. Ben sana 'Gözlem' olarak eylemin sonucunu veririm.
    5. Amaca ulaşana kadar 2-4 adımlarını tekrarlarsın.

    Amacımız: "{goal}"

    Şimdi, ilk Düşünce ve Eylemini yaz.
    """

    history = [system_prompt_template]
    max_steps = 10

    for step in range(max_steps):
        st.write("---")
        st.info(f"🚀 Adım {step + 1}")

        prompt = "\n".join(history)
        
        with st.spinner("Ajan düşünüyor..."):
            response = call_llm(prompt, api_key)
        
        if not response:
            st.error("Ajan bir yanıt üretemedi. Lütfen API anahtarınızı kontrol edin veya tekrar deneyin.")
            break

        # LLM'in ürettiği Düşünce ve Eylemi ayıkla
        try:
            thought = re.search(r"Düşünce: (.*?)\n", response, re.DOTALL).group(1).strip()
            action_full = re.search(r"Eylem: (.*?)$", response, re.DOTALL).group(1).strip()
        except AttributeError as e:
            st.error("Ajan geçerli bir 'Düşünce' veya 'Eylem' formatı üretmedi.")
            st.write(response)  # Hata mesajı ve yanıtı tam olarak görmek için
            break
        
        with st.expander("🤖 Ajanın Düşünce Süreci", expanded=True):
            st.markdown(f"**Düşünce:** {thought}")
            st.markdown(f"**Eylem:** `{action_full}`")

        # Eylemi formatına göre ayıklama
        action_name_match = re.match(r"(\w+)\((.*)\)", action_full)
        if not action_name_match:
            st.error(f"Geçersiz eylem formatı: {action_full}")
            break
        
        action_name = action_name_match.group(1)
        action_input = action_name_match.group(2).strip(' "')

        # Eylemi gerçekleştir ve gözlemi al
        observation = ""
        if action_name == "search":
            observation = search_tool(action_input)
        elif action_name == "calculator":
            observation = calculator_tool(action_input)
        elif action_name == "finish":
            st.success(f"✅ Ajan görevi tamamladı!")
            st.balloons()
            st.markdown("### Nihai Cevap:")
            st.write(action_input)
            break
        else:
            observation = f"Bilinmeyen eylem: {action_name}. Lütfen `search`, `calculator` veya `finish` kullanın."

        st.warning(f"**Gözlem:**\n{observation}")
        
        # Geçmişi güncelle
        history.append(response)
        history.append(f"Gözlem: {observation}")
    else:
        st.error("Ajan maksimum adım sayısına ulaştı ama görevi tamamlayamadı.")


# --- Streamlit Arayüzü ---

st.set_page_config(page_title="AI Agentic App", page_icon="🤖")

st.title("🤖 AI Agent Uygulaması")
st.markdown("""
Bu uygulama, bir amaca ulaşmak için **ReAct (Reason + Act)** mantığıyla çalışan bir AI ajanıdır.
Ajan, hedefe ulaşmak için **düşünür**, **araçlar kullanır** (web araması, hesap makinesi) ve sonuçları **gözlemler**.
""")

st.sidebar.header("API Yapılandırma")
api_key = st.sidebar.text_input("OpenAI API Anahtarınız", type="password", help="API anahtarınız asla saklanmaz.")

st.header("Ajanın Amacını Belirleyin")
goal = st.text_input(
    "Amaç:", 
    placeholder="Örnek: 'Matrix filminin başrol oyuncusunun bugünkü yaşı kaçtır ve bu yaşın karekökü nedir?'"
)

if st.button("Ajanı Başlat", disabled=(not api_key or not goal)):
    if api_key and goal:
        run_agent_loop(goal, api_key)
    else:
        st.warning("Lütfen OpenAI API anahtarınızı ve bir amaç girin.")