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"""开放问答接口 /api/open/chat 测试脚本(Jupyter 版)。

接口只返回「最终结果」:智能体把调研 / 工具调用全部跑完后,只把最后那段
文本(markdown)放在 answer 字段里返回 —— 不含中间过程、工具调用、思考。

用法:在 Jupyter 里把下面几段按顺序运行即可。
  - 「配置」段:改成你要的模型 / 智能体 / 问题 / 是否思考
  - 「调用」段:运行后 answer 变量就是最终 md 文本

无第三方依赖(纯标准库 urllib)。
"""

import json
import time
import urllib.error
import urllib.request

# ====================== 配置(按需修改这里) ======================
BASE_URL = "http://47.94.209.59:2026"   # 后端地址(走 nginx 用 :2026,Gateway 直连用 :8001)

MESSAGE = "帮我调研一下 XXX,输出 markdown 报告。"   # 要问的问题
MODEL_NAME = None                        # 模型名(config.yaml models[].name);None=默认模型
AGENT_NAME = None                        # 智能体中文名称;None=默认 lead agent。不确定填啥就先跑下面的「列出智能体」
THINKING_ENABLED = False                 # False=关闭思考(内网模型也会被强制关闭);True=开启
TIMEOUT = 600                            # 请求超时(秒)
# ===============================================================


def open_chat(message, model_name=None, agent_name=None, thinking_enabled=False,
              base_url=BASE_URL, timeout=TIMEOUT):
    """调用 /api/open/chat,返回最终 md 文本(只要结果,不要过程)。"""
    url = base_url.rstrip("/") + "/api/open/chat"
    payload = {
        "message": message,
        "model_name": model_name,
        "agent_name": agent_name,   # 按中文名称选智能体
        "thinking_enabled": thinking_enabled,
    }
    data = json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode("utf-8")
    req = urllib.request.Request(
        url,
        data=data,
        headers={"Content-Type": "application/json; charset=utf-8"},
        method="POST",
    )
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=timeout) as resp:
        result = json.loads(resp.read().decode("utf-8"))
    return result["answer"]   # 只返回最终结果


# ====================== (可选)列出可用智能体名称 ======================
# 不知道 AGENT_NAME 填什么时,先跑这段看有哪些中文名:
# import urllib.request, json
# with urllib.request.urlopen(BASE_URL.rstrip("/") + "/api/open/agents", timeout=30) as r:
#     for a in json.loads(r.read().decode("utf-8"))["agents"]:
#         print(a["name"])

# ====================== 调用 ======================
_t0 = time.time()
answer = open_chat(MESSAGE, MODEL_NAME, AGENT_NAME, THINKING_ENABLED)
print(f"(耗时 {time.time() - _t0:.1f}s)\n")
print(answer)        # answer 就是最终 markdown 文本


# ====================== (可选)在 Jupyter 里渲染成 markdown ======================
# from IPython.display import Markdown, display
# display(Markdown(answer))

# ====================== (可选)存成 .md 文件 ======================
# with open("result.md", "w", encoding="utf-8") as f:
#     f.write(answer)