# reviewer.py
from langchain_ollama import ChatOllama
from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage
from typing import List, Dict
from config import MODEL_NAME, LLM_HOST
import json

class PlanReviewerAgent:
    def __init__(self, llm=None):
        self.llm = llm or ChatOllama(
            model=MODEL_NAME, 
            temperature=0.0, 
            base_url=LLM_HOST
        )

    def review(self, original_task: str, plan: List[Dict], execution_results: List[Dict]) -> dict:
        system_prompt = """Ты - ревьювер. Оцени, достигнута ли цель задачи на основе выполненного плана.
Верни JSON с полями:
  - "status": "approved" / "changes_requested" / "rejected"
  - "feedback": пояснение
  - "suggested_plan_correction": если нужно изменить план - предложи новый план (массив шагов)
"""
        user_prompt = f"""
Задача: {original_task}
План: {json.dumps(plan, indent=2)}
Результаты выполнения: {json.dumps(execution_results, indent=2)}
Оцени результат.
"""
        response = self.llm.invoke([SystemMessage(content=system_prompt), HumanMessage(content=user_prompt)])
        return json.loads(response.content)