const { AgentRuntime, AgentDriver } = require("@vectorx/agent-runtime");

/**
 * @typedef {import('@vectorx/agent-runtime').IAgent} IAgent
 *
 * @class
 * @implements {IAgent}
 */
class MyAgent extends AgentRuntime {
  async sendMessage(message) {
    try {
      // 创建 qwen-doc-turbo 模型
      const model = this.createModel("qwen-doc-turbo");

      // 组装消息数组
      const messages = [];

      // 1. 处理文件：根据 fileSource 区分处理
      if (Array.isArray(message?.files) && message.files.length > 0) {
        message.files.forEach((file) => {
          if (file.fileSource === "openai") {
            // OpenAI 上传的文件：使用 file-id，通过 system role 传入
            const fileId = file.id;
            if (fileId) {
              messages.push({
                role: "system",
                content: `fileid://${fileId}`,
              });
            }
          } else if (file.fileSource === "standard" || !file.fileSource) {
            // 标准上传的文件：使用 URL，通过 user content 中的 doc_url 传入
            // 注意：标准上传的文件会在 user message 的 content 中处理
          }
        });
      }

      // 2. 添加 user 消息
      const userContent = [];

      // 2.1 添加标准上传的文件（doc_url）
      if (Array.isArray(message?.files) && message.files.length > 0) {
        message.files.forEach((file) => {
          if ((file.fileSource === "standard" || !file.fileSource) && file.url) {
            userContent.push({
              type: "doc_url",
              doc_url: [file.url],
            });
          }
        });
      }

      // 2.2 添加用户文本提示
      const userPrompt = message?.msg || "请分析这个文档";
      if (userPrompt.trim()) {
        userContent.push({
          type: "text",
          text: userPrompt.trim(),
        });
      }

      messages.push({
        role: "user",
        content: userContent,
      });

      // 3. 调用模型
      const modelResponse = await model.streamText({
        messages,
        parameters: {
          temperature: 0.3,
          max_tokens: 2000,
        },
        enable_thinking: true,
      });

      // 4. 流式返回结果
      for await (const chunk of modelResponse) {
        this.sseSender.send({ data: chunk });
      }
      this.sseSender.end();
    } catch (error) {
      console.error("qwen-doc-turbo stream error:", error);
      this.sseSender.end();
    }
  }
}

exports.main = function (event, context) {
  return AgentDriver.run(event, context, new MyAgent(context));
};