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"]
    
    # 简化后的需求，让 Agent 自主规划
    analysis_requirement = "我想了解这份工单数据的健康度。请帮我进行全面分析，并找出核心问题点和改进建议。"
    
    # 在主函数中先创建会话目录，以便存放日志
    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)

    # force_max_rounds=False 允许 AI 在认为完成后主动停止
    agent = DataAnalysisAgent(llm_config, max_rounds=20, force_max_rounds=False)

    # 这里的 template_path 如果你有特定的参考模板文件，可以传入路径
    template_path = None 

    report = agent.analyze(
        user_input=analysis_requirement,
        files=files,
        template_path=template_path,
        session_output_dir=session_output_dir
    )
    
    print("\n" + "="*60)
    print(f"✅ 分析任务圆满完成！")
    print(f"📊 报告路径: {report.get('report_file_path')}")
    print("="*60)
 

if __name__ == "__main__":
    main()