src/coordinator.js

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 * coordinator.js — Agente Coordinador de Zelin
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 * Basado en arquitectura real de Manus AI (2025):
 *
 * "Manus uses multi-agent with a planner that assigns tasks, a knowledge manager
 *  that reviews conversations and determines what should be saved in the filesystem,
 *  and an executor sub-agent that performs tasks assigned by the planner."
 *  — Lance Martin, LangChain (webinar con Peak Ji de Manus, Oct 2025)
 *
 * "Don't over-anthropomorphize your agents. You don't need an 'Org Chart' of agents
 *  (Manager, Designer, Coder) that chat with each other. The primary goal of sub-agents
 *  is to ISOLATE CONTEXT."
 *  — Manus context engineering, Part 2
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 * LO QUE HACE:
 * 1. PLANNER — Para tareas complejas: descompone en pasos antes de ejecutar
 * 2. ROUTER — Clasifica la intención y elige el handler más adecuado
 * 3. KNOWLEDGE MANAGER — Decide qué recordar de cada conversación (sin gastar tokens)
 * 4. ERROR PRESERVATION — Guarda errores en contexto (Manus: "erasing failure removes evidence")
 *
 * PRINCIPIO CLAVE: sub-agentes = AISLAMIENTO DE CONTEXTO, no org-chart de roles
 */

import { callAI, callAIBackground } from './ai.js';
import { isLocalAIReady, ollamaChatDirect } from './local-ai.js';
import * as db from './db.js';

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// 1. PLANNER — Descomponer tareas complejas en pasos
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// Manus descubrió que gastar un 5% de tokens en planning ahorra 30%+ en ejecución
// "A better pattern is a specific Planner sub-agent that returns a structured Plan object"

export async function planTask(goal, context = '') {
  // El planner tiene su PROPIO contexto aislado — no hereda el historial de chat
  const plannerMessages = [
    {
      role   : 'system',
      content: `Eres un planificador de tareas para Zelin, bot de TomateSMP.
Tu trabajo: descomponer una tarea compleja en pasos concretos y ejecutables.

Reglas:
- Máximo 5 pasos (más = complejidad innecesaria)
- Cada paso debe ser verificable (¿cómo sé que terminó?)
- Sé específico: no "buscar info" sino "buscar en la DB de jugadores por username X"
- Identifica qué herramientas necesita cada paso
- Si la tarea es simple (1 paso), responde directamente sin planificar

Responde SOLO JSON:
{
  "simple": true/false,
  "steps": [
    {"id": 1, "action": "qué hacer exactamente", "tool": "qué tool usar o null", "verify": "cómo verificar"}
  ],
  "expected_output": "qué debería producir este plan"
}`,
    },
    {
      role   : 'user',
      content: `Tarea: ${goal}\n${context ? `Contexto disponible: ${context}` : ''}`,
    },
  ];

  try {
    // Planner usa modelo fast con su propio contexto aislado
    let raw;
    if (isLocalAIReady()) {
      raw = await ollamaChatDirect(plannerMessages, 300, 10000);
    } else {
      raw = await callAIBackground(plannerMessages, 'fast', 300);
    }
    return JSON.parse(raw.replace(/```json|```/g, '').trim());
  } catch {
    return { simple: true, steps: [] }; // si falla planning, ejecutar directo
  }
}

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// 2. ROUTER — Clasificar intención y elegir el modo de respuesta óptimo
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const ROUTE_PATTERNS = {
  // Respuesta directa sin tool use — patterns de Manus "atomic" level
  DIRECT   : /^(hola|hey|gg|xd|jaja|ok|gracias|sí|no|bien|mal|\?|!|👋|😂|lol)/i,
  // Necesita buscar en la DB de Zelin
  DB_QUERY : /cuántos|cuándo|historial|ban|sanción|jugador.+(fue|tiene|hizo|está)/i,
  // Tarea multi-paso que necesita planning
  COMPLEX  : /crea|genera|analiza|investiga|recopila|haz un resumen|explica detalladamente|compara/i,
  // Pregunta sobre el servidor
  SERVER   : /ip|cómo entro|cómo me registro|cómo juego|dónde está|qué es|para qué/i,
};

export function routeRequest(message, hasTools = false) {
  const m = message?.trim() ?? '';

  // Mensajes muy cortos → respuesta directa siempre
  if (m.length < 20) return { mode: 'direct', reason: 'short_message' };

  // Patrones directos
  if (ROUTE_PATTERNS.DIRECT.test(m)) return { mode: 'direct', reason: 'casual' };
  if (ROUTE_PATTERNS.DB_QUERY.test(m)) return { mode: 'tool_use', reason: 'needs_db' };
  if (ROUTE_PATTERNS.COMPLEX.test(m) && hasTools) return { mode: 'planned', reason: 'complex_task' };
  if (ROUTE_PATTERNS.SERVER.test(m)) return { mode: 'rag_enhanced', reason: 'server_info' };

  return { mode: 'standard', reason: 'default' };
}

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// 3. KNOWLEDGE MANAGER — Decidir qué recordar de cada conversación
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// Manus: "a knowledge manager that reviews conversations and determines
//         what should be saved in the filesystem"
// Para Zelin: determinar qué hechos del usuario guardar en memoria

export async function extractKnowledge(userId, userMessage, zelinResponse) {
  // Solo extraer si hay algo potencialmente valioso
  const worthExtracting = /me llamo|soy|mi|tengo|juego|rango|casa|coords|discord/i.test(userMessage);
  if (!worthExtracting) return null;

  try {
    const raw = await callAIBackground([
      {
        role   : 'system',
        content: `Extrae hechos CONCRETOS sobre el usuario de esta conversación para recordarlos en el futuro.
Solo hechos objetivos (no opiniones). Si no hay nada útil, devuelve null.
Responde SOLO JSON o null:
{"facts": ["hecho 1", "hecho 2"], "summary": "resumen en 1 frase"}`,
      },
      {
        role   : 'user',
        content: `Usuario dijo: "${userMessage.slice(0, 300)}"\nZelin respondió: "${zelinResponse.slice(0, 200)}"`,
      },
    ], 'fast', 150);

    const clean = raw.replace(/```json|```/g, '').trim();
    if (clean === 'null' || clean === '') return null;
    const knowledge = JSON.parse(clean);

    // Persistir en DB
    if (knowledge?.facts?.length) {
      const existing = await db.memGet(`knowledge.user.${userId}`) ?? { facts: [], updatedAt: null };
      existing.facts   = [...new Set([...existing.facts, ...knowledge.facts])].slice(-20); // max 20 hechos
      existing.updatedAt = new Date().toISOString();
      await db.memSet(`knowledge.user.${userId}`, existing, 'user_knowledge');
    }
    return knowledge;
  } catch {
    return null;
  }
}

export async function getUserKnowledge(userId) {
  return await db.memGet(`knowledge.user.${userId}`) ?? null;
}

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// 4. ERROR PRESERVATION — Guardar errores en contexto (principio Manus)
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// "Erasing failure removes evidence. Retaining errors allows the model to reason
//  about why something failed and how to adapt."
// — Manus AI context engineering blog

const _errorLog = new Map(); // channelId → [{ error, context, ts }]

export function preserveError(channelId, error, context = '') {
  const log = _errorLog.get(channelId) ?? [];
  log.push({ error: error.slice(0, 300), context: context.slice(0, 200), ts: Date.now() });
  // Mantener últimos 3 errores por canal (no saturar)
  if (log.length > 3) log.shift();
  _errorLog.set(channelId, log);
}

// Inyectar errores previos en el contexto para que la IA aprenda de ellos
export function getErrorContext(channelId) {
  const log = _errorLog.get(channelId);
  if (!log?.length) return '';
  const recent = log.filter(e => Date.now() - e.ts < 30 * 60_000); // últimos 30 min
  if (!recent.length) return '';
  return '\n\n[Errores recientes en este canal — aprende de ellos]:\n' +
    recent.map(e => `- ${e.error}`).join('\n');
}

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// 5. GOAL RECITATION — Anti-lost-in-middle (técnica de Manus con todo.md)
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// Manus: "By constantly rewriting the todo list, Manus is reciting its objectives
//         into the END of the context. This pushes the global plan into the model's
//         recent attention span."
// Para Zelin: en tareas multi-paso, añadir el objetivo al FINAL del último mensaje

export function injectGoalRecitation(messages, currentGoal) {
  if (!currentGoal || !messages.length) return messages;
  const last = messages[messages.length - 1];
  if (last.role !== 'user') return messages;

  // Añadir recordatorio del objetivo al final del último mensaje del usuario
  const enriched = [...messages];
  enriched[enriched.length - 1] = {
    ...last,
    content: last.content + `\n\n[Recordatorio del objetivo actual]: ${currentGoal}`,
  };
  return enriched;
}

export function coordinatorStats() {
  const channels = [..._errorLog.keys()].length;
  const totalErrors = [..._errorLog.values()].reduce((s, log) => s + log.length, 0);
  return { channels_tracked: channels, errors_preserved: totalErrors };
}