"""
Модуль для обработки вопросов GAIA агентом.
Этот код реализует логику обработки вопросов и форматирования ответов
для точного соответствия требованиям сертификации.
"""

import os
import json
import logging
from typing import Dict, Any, Optional, List
from agent_implementation import AgentController, Task

# Настройка логирования
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
    handlers=[
        logging.FileHandler("agent_processor.log"),
        logging.StreamHandler()
    ]
)
logger = logging.getLogger("agent_processor")

class GAIAQuestionProcessor:
    """Процессор вопросов GAIA для сертификации."""
    
    def __init__(self, agent_controller: AgentController):
        """
        Инициализация процессора.
        
        Args:
            agent_controller: Контроллер агента для обработки вопросов
        """
        self.agent = agent_controller
        logger.info("Инициализирован процессор вопросов GAIA")
    
    def process_question(self, question: Dict[str, Any]) -> str:
        """
        Обработка вопроса GAIA и форматирование ответа.
        
        Args:
            question: Вопрос GAIA
            
        Returns:
            Отформатированный ответ для сертификации
        """
        task_id = question.get("task_id", "unknown")
        question_text = question.get("question", "")
        
        logger.info(f"Обработка вопроса {task_id}")
        
        try:
            # Создание задачи для агента
            task = Task(
                task_id=task_id,  # Исправлено: id -> task_id для соответствия структуре Task
                question=question_text,  # Исправлено: description -> question для соответствия структуре Task
                level=question.get("level", 1)  # Добавлен уровень сложности
            )
            
            # Обработка задачи агентом
            response = self.agent.process_question(question_text)  # Исправлено: process_task -> process_question
            
            # Извлечение ответа из ответа агента
            # ВАЖНО: Удаляем все префиксы и суффиксы, оставляя только чистый ответ
            # Система сертификации проверяет ответы методом EXACT MATCH
            answer = self._extract_clean_answer(response)
            
            logger.info(f"Вопрос {task_id} обработан, получен ответ: {answer[:50]}...")
            return answer
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"Ошибка при обработке вопроса {task_id}: {e}")
            return ""
    
    def _extract_clean_answer(self, response: str) -> str:
        """
        Извлечение чистого ответа из ответа агента.
        Удаляет все префиксы и суффиксы, оставляя только ответ в формате EXACT MATCH.
        
        Args:
            response: Полный ответ агента
            
        Returns:
            Чистый ответ для сертификации
        """
        # Улучшенное извлечение ответа для EXACT MATCH
        prefixes = [
            "FINAL ANSWER:", "ANSWER:", "The answer is:", 
            "My answer is:", "I believe the answer is:",
            "The correct answer is:", "Answer:", "Final answer:",
            "Ответ:", "Финальный ответ:", "Мой ответ:"
        ]
        
        result = response.strip()
        
        # Поиск и удаление префиксов (регистронезависимый)
        for prefix in prefixes:
            if result.upper().startswith(prefix.upper()):
                result = result[len(prefix):].strip()
                logger.info(f"Удален префикс '{prefix}' из ответа")
                break
        
        # Удаление кавычек в начале и конце
        if (result.startswith('"') and result.endswith('"')) or \
           (result.startswith("'") and result.endswith("'")):
            result = result[1:-1].strip()
            logger.info("Удалены кавычки из ответа")
        
        # Удаление точки в конце, если она есть
        if result.endswith("."):
            result = result[:-1].strip()
            logger.info("Удалена точка в конце ответа")
        
        # Удаление лишних пробелов
        result = result.strip()
        
        logger.debug(f"Итоговый очищенный ответ: '{result}'")
        return result
    
    def process_questions_batch(self, questions: List[Dict[str, Any]]) -> List[Dict[str, str]]:
        """
        Обработка пакета вопросов GAIA.
        
        Args:
            questions: Список вопросов GAIA
            
        Returns:
            Список ответов в формате [{"task_id": "...", "submitted_answer": "..."}]
        """
        logger.info(f"Обработка пакета из {len(questions)} вопросов")
        
        answers = []
        
        for question in questions:
            task_id = question.get("task_id", "unknown")
            answer = self.process_question(question)
            
            # Проверка на пустой ответ
            if not answer:
                logger.warning(f"Получен пустой ответ для вопроса {task_id}. Это может привести к ошибке при сертификации.")
                answer = "Unknown"  # Заглушка вместо пустого ответа
            
            answers.append({
                "task_id": task_id,
                "submitted_answer": answer
            })
        
        logger.info(f"Обработка пакета завершена, получено {len(answers)} ответов")
        return answers


# Пример использования
if __name__ == "__main__":
    # Создание агента
    agent = AgentController(
        model_name="gpt-3.5-turbo",
        username="test_user"
    )
    
    # Создание процессора
    processor = GAIAQuestionProcessor(agent)
    
    # Пример вопроса
    sample_question = {
        "task_id": "sample_task_001",
        "question": "What is the capital of France?",
        "level": 1
    }
    
    # Обработка вопроса
    answer = processor.process_question(sample_question)
    print(f"Answer: {answer}")