import os
from dotenv import load_dotenv
from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from langchain_openai import ChatOpenAI

## 从 .env 文件加载环境变量以确保安全
load_dotenv()

## 1. 为清晰起见，明确定义语言模型
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo")

## 2. 定义一个清晰且专注的智能体
planner_writer_agent = Agent(
    role='文章规划者和撰写者',
    goal='规划然后撰写关于指定主题的简洁、引人入胜的摘要。',
    backstory=(
        '你是一位专业的技术作家和内容策略师。'
        '你的优势在于在写作之前创建清晰、可操作的计划，'
        '确保最终摘要既信息丰富又易于理解。'
    ),
    verbose=True,
    allow_delegation=False,
    llm=llm # 将特定 LLM 分配给智能体
)

## 3. 定义具有更结构化和具体的预期输出的任务
topic = "强化学习在 AI 中的重要性"
high_level_task = Task(
    description=(
        f"1. 为主题'{topic}'的摘要创建要点计划。\n"
        f"2. 根据您的计划撰写摘要，保持在 200 字左右。"
    ),
    expected_output=(
        "包含两个不同部分的最终报告：\n\n"
        "### 计划\n"
        "- 概述摘要要点的项目符号列表。\n\n"
        "### 摘要\n"
        "- 主题的简洁且结构良好的摘要。"
    ),
    agent=planner_writer_agent,
)

## 使用清晰的流程创建团队
crew = Crew(
    agents=[planner_writer_agent],
    tasks=[high_level_task],
    process=Process.sequential,
)

## 执行任务
print("## 运行规划和写作任务 ##")
result = crew.kickoff()
print("\n\n---\n## 任务结果 ##\n---")
print(result)

from openai import OpenAI

## 使用您的 API 密钥初始化客户端
client = OpenAI(api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY")

## 定义智能体角色和用户的研究问题
system_message = """你是一名准备结构化、数据驱动报告的专业研究员。专注于数据丰富的见解，使用可靠的来源，并包括内联引用。"""

user_query = "研究司美格鲁肽对全球医疗保健系统的经济影响。"

## 创建 Deep Research API 调用
response = client.responses.create(
    model="o3-deep-research-2025-06-26",
    input=[
        {
            "role": "developer",
            "content": [{"type": "input_text", "text": system_message}]
        },
        {
            "role": "user",
            "content": [{"type": "input_text", "text": user_query}]
        }
    ],
    reasoning={"summary": "auto"},
    tools=[{"type": "web_search_preview"}]
)

## 从响应中访问并打印最终报告
final_report = response.output[-1].content[0].text
print(final_report)

## --- 访问内联引用和元数据 ---
print("--- 引用 ---")
annotations = response.output[-1].content[0].annotations

if not annotations:
    print("报告中未找到注释。")
else:
    for i, citation in enumerate(annotations):
        # 引用所指的文本范围
        cited_text = final_report[citation.start_index:citation.end_index]
        print(f"引用 {i+1}:")
        print(f"  引用文本：{cited_text}")
        print(f"  标题：{citation.title}")
        print(f"  URL：{citation.url}")
        print(f"  位置：字符 {citation.start_index}–{citation.end_index}")

print("\n" + "="*50 + "\n")

## --- 检查中间步骤 ---
print("--- 中间步骤 ---")

## 1. 推理步骤：模型生成的内部计划和摘要。
try:
    reasoning_step = next(item for item in response.output if item.type == "reasoning")
    print("\n[找到推理步骤]")
    for summary_part in reasoning_step.summary:
        print(f"  - {summary_part.text}")
except StopIteration:
    print("\n未找到推理步骤。")

## 2. 网络搜索调用：智能体执行的确切搜索查询。
try:
    search_step = next(item for item in response.output if item.type == "web_search_call")
    print("\n[找到网络搜索调用]")
    print(f"  执行的查询：'{search_step.action['query']}'")
    print(f"  状态：{search_step.status}")
except StopIteration:
    print("\n未找到网络搜索步骤。")

## 3. 代码执行：智能体使用代码解释器运行的任何代码。
try:
    code_step = next(item for item in response.output if item.type == "code_interpreter_call")
    print("\n[找到代码执行步骤]")
    print("  代码输入：")
    print(f"  ```python\n{code_step.input}\n  ```")
    print("  代码输出：")
    print(f"  {code_step.output}")
except StopIteration:
    print("\n未找到代码执行步骤。")