import sys
from pathlib import Path
path = Path(__file__).resolve().parent.parent
sys.path.insert(0, str(path))

from llm_client import get_llm
from langchain.agents import create_agent
from agent_demo.tools import tools

llm = get_llm()

prompt = """你是一名专业研究分析Agent。

你的任务：完成用户交给你的研究任务。

你拥有搜索工具。当你的知识不足，或者需要最新信息时，必须调用工具。

工作流程：
1. Thought: 分析当前需要什么信息
2. Action: 调用工具
3. Observation: 查看工具返回结果
4. 继续推理，直到输出最终答案

不要编造数据。
"""

agent = create_agent(llm, tools, system_prompt=prompt)


def execute_task(task: str):
    """执行一个Planner任务，返回Agent最终答案"""
    result = agent.invoke({"messages": [("user", task)]})
    return result["messages"][-1].content


# ======================================
# 测试 Executor
# ======================================
if __name__ == "__main__":
    task = "分析2026年AI Agent市场发展趋势"
    answer = execute_task(task)
    print("\n最终结果：")
    print(answer)