#!/usr/bin/env python3
"""
从「知你客服6号」复制为「知你客服7号」，并更新 LLM 提示（强化姓名与 user_profile 记忆说明）。
需本地平台已启动（默认 http://127.0.0.1:8037），账号 admin/123456。

用法:
  cd backend && ..\\venv\\Scripts\\python.exe scripts/create_zhini_kefu_7.py
  或: python scripts/create_zhini_kefu_7.py
"""
from __future__ import annotations

import json
import os
import sys

import requests

BASE = os.getenv("PLATFORM_BASE_URL", "http://127.0.0.1:8037").rstrip("/")
SOURCE_AGENT_ID = os.getenv("ZHINI_6_AGENT_ID", "2acc84d5-814b-4d61-9703-94a4b117375f")
USER = os.getenv("PLATFORM_USERNAME", "admin")
PWD = os.getenv("PLATFORM_PASSWORD", "123456")

NEW_NAME = "知你客服7号"
NEW_DESC = (
    "在知你客服6号工作流基础上，配合引擎修复多轮记忆："
    "对话历史写入真实助手回复、合并 user_profile（含姓名）；"
    "LLM 提示词强调用户姓名与 user_profile 的维护。"
)

LLM_PROMPT = """你是客服助手。根据「用户当前输入」「已知用户信息」「相关历史（检索）」和「最近几轮」完成：
1）判断意图；
2）生成一句自然、有帮助的回复；
3）【强制】只要用户说出或暗示自己的姓名、昵称，必须在 user_profile 里用字段 name 保存，例如用户说「我叫王小明」则 JSON 必须包含 "user_profile":{"name":"王小明"}（若已有其它字段则合并，不要丢字段）；
4）若用户问「我叫什么」「你还记得我名字吗」等，必须根据「已知用户信息」里的 user_profile.name 与对话历史回答；若已有 name 则禁止说「还不知道」。

只输出一行合法 JSON，不要 markdown。格式示例：
{"intent":"greeting","reply":"你好王小明！","user_profile":{"name":"王小明"}}

用户输入：{{user_input}}
已知用户信息：{{memory.user_profile}}
相关历史（检索到的）：{{memory.relevant_from_retrieval}}
最近几轮：{{memory.recent_turns}}

要求：reply 简洁自然，200 字以内；user_profile 为对象，至少包含 name（当用户自我介绍时）。"""


def main() -> int:
    r = requests.post(
        f"{BASE}/api/v1/auth/login",
        data={"username": USER, "password": PWD},
        headers={"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"},
        timeout=15,
    )
    if r.status_code != 200:
        print("登录失败:", r.status_code, r.text[:500], file=sys.stderr)
        return 1
    token = r.json().get("access_token")
    if not token:
        print("无 access_token", file=sys.stderr)
        return 1
    h = {"Authorization": f"Bearer {token}", "Content-Type": "application/json"}

    dup = requests.post(
        f"{BASE}/api/v1/agents/{SOURCE_AGENT_ID}/duplicate",
        headers=h,
        json={"name": NEW_NAME},
        timeout=30,
    )
    if dup.status_code != 201:
        print("复制失败:", dup.status_code, dup.text[:800], file=sys.stderr)
        return 1
    new_id = dup.json()["id"]
    print("已创建副本:", new_id, NEW_NAME)

    g = requests.get(f"{BASE}/api/v1/agents/{new_id}", headers=h, timeout=30)
    if g.status_code != 200:
        print("读取 Agent 失败:", g.text, file=sys.stderr)
        return 1
    agent = g.json()
    wf = agent["workflow_config"]
    nodes = wf.get("nodes") or []
    for n in nodes:
        if n.get("id") == "llm-unified":
            n.setdefault("data", {})["prompt"] = LLM_PROMPT
            break

    up = requests.put(
        f"{BASE}/api/v1/agents/{new_id}",
        headers=h,
        json={
            "description": NEW_DESC,
            "workflow_config": wf,
        },
        timeout=60,
    )
    if up.status_code != 200:
        print("更新失败:", up.status_code, up.text[:800], file=sys.stderr)
        return 1
    print("已更新描述与 llm-unified 提示词")
    print("Agent ID:", new_id)
    print(json.dumps({"id": new_id, "name": NEW_NAME}, ensure_ascii=False))
    return 0


if __name__ == "__main__":
    raise SystemExit(main())