from data_analysis_agent import DataAnalysisAgent
from config.llm_config import LLMConfig

import sys
import os
from datetime import datetime

from utils.create_session_dir import create_session_output_dir

class DualLogger:
    """同时输出到终端和文件的日志记录器"""
    def __init__(self, log_dir, filename="log.txt"):
        self.terminal = sys.stdout
        log_path = os.path.join(log_dir, filename)
        self.log = open(log_path, "a", encoding="utf-8")
        
    def write(self, message):
        self.terminal.write(message)
        # 过滤掉生成的代码块，不写入日志文件
        if "🔧 执行代码:" in message:
            return
        self.log.write(message)
        self.log.flush()
        
    def flush(self):
        self.terminal.flush()
        self.log.flush()

def setup_logging(log_dir):
    """配置日志记录"""
    # 记录开始时间
    logger = DualLogger(log_dir)
    sys.stdout = logger
    # 可选：也将错误输出重定向
    # sys.stderr = logger 
    print(f"\n{'='*20} Run Started at {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')} {'='*20}\n")
    print(f"📄 日志文件已保存至: {os.path.join(log_dir, 'log.txt')}")


def main():
    llm_config = LLMConfig()
    files = ["./UB IOV Support_TR.csv"]
    analysis_requirement = """
基于所有运维工单，整理一份工单健康度报告，包括但不限于对所有车联网技术支持工单的全面数据分析，
深入挖掘工单处理过程中的关键问题、效率瓶颈及改进机会。涵盖工单状态、问题类型、模块分布、严重程度、责任人负载、车型分布、来源渠道及处理时长等多个维度。
通过多轮交叉分析与趋势洞察，为提升车联网服务质量、优化资源配置及降低运营风险提供数据驱动的决策依据，问题总揽，高频问题、重点问题分析，输出若干个重要的统计指标，并绘制相关图表；结合图表，总结一份，车联网运维工单健康度报告，汇报给我。
    """
    
    # 在主函数中先创建会话目录，以便存放日志
    # 默认输出目录为 'outputs'
    base_output_dir = "outputs"
    session_output_dir = create_session_output_dir(base_output_dir, analysis_requirement)
    
    # 设置日志
    setup_logging(session_output_dir)

    # 如果希望强制运行到最大轮数，设置 force_max_rounds=True
    agent = DataAnalysisAgent(llm_config, force_max_rounds=False)

    report = agent.analyze(
        user_input=analysis_requirement,
        files=files,
        session_output_dir=session_output_dir
    )
    print(report)
 

if __name__ == "__main__":
    main()