# 简化的主循环示例
def agent_loop(initial_input, max_steps=10):
    context = initialize_context(initial_input)

    for step in range(max_steps):
        # 1. 感知：构建完整上下文
        full_context = context + get_memory_context()

        # 2. 思考：LLM生成决策
        llm_response = llm.generate(full_context)

        # 3. 解析决策
        if is_final_answer(llm_response):
            return format_final_answer(llm_response)

        elif requires_action(llm_response):
            # 4. 行动：执行工具调用
            action, params = parse_action(llm_response)
            tool_result = execute_action(action, params)

            # 5. 观察：更新上下文
            context.append({"role": "tool", "content": tool_result})

        else:
            # 继续思考
            context.append({"role": "assistant", "content": llm_response})

    return "达到最大步数限制"

def search_web(query: str, max_results: int = 5) -> str:
    """
    在互联网上搜索信息

    参数:
        query: 搜索关键词
        max_results: 最大结果数量，默认5条

    返回:
        格式化后的搜索结果字符串
    """
    # 实际调用搜索引擎API
    results = search_api(query, max_results)
    formatted = format_search_results(results)
    return formatted

from langchain.tools import Tool

# 创建工具对象
search_tool = Tool(
    name="WebSearch",
    func=search_web,
    description="在互联网上搜索最新信息。适用于需要实时数据的问题。"
)

# 注册到Agent
agent = initialize_agent(
    tools=[search_tool, calculator_tool, db_query_tool],
    llm=llm_model,
    agent_type="react-docstore"
)

系统指令：
你是一个AI助手，可以调用工具解决问题。请按以下格式响应：

思考：<分析问题，决定是否需要工具>
行动：<工具名称>
行动输入：<工具参数>
观察：<工具返回结果>
...（重复直到完成）
最终答案：<总结性回答>

用户问题：{用户输入}

# 使用Chat Completions API的函数调用功能
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "北京天气怎么样？"}],
    functions=[  # 定义可用函数
        {
            "name": "get_weather",
            "description": "获取城市天气信息",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {"type": "string", "description": "城市名称"}
                },
                "required": ["city"]
            }
        }
    ],
    function_call="auto"  # 让模型决定是否调用
)

# 解析模型响应
if response.choices[0].message.get("function_call"):
    # 模型请求调用函数
    function_name = response.choices[0].message.function_call.name
    arguments = json.loads(response.choices[0].message.function_call.arguments)

    # 执行函数
    result = call_function(function_name, arguments)

    # 将结果返回给模型继续处理
    second_response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[
            {"role": "user", "content": "北京天气怎么样？"},
            response.choices[0].message,
            {
                "role": "function",
                "name": function_name,
                "content": str(result)
            }
        ]
    )

class MultiAgentSystem:
    def __init__(self):
        self.planner = LLMAgent(role="规划师", expertise="任务分解")
        self.executor = LLMAgent(role="执行者", expertise="工具调用")
        self.verifier = LLMAgent(role="验证者", expertise="质量检查")

    def solve_problem(self, problem):
        # 规划阶段
        plan = self.planner.generate_plan(problem)

        # 执行阶段
        results = []
        for step in plan.steps:
            result = self.executor.execute_step(step)
            results.append(result)

        # 验证阶段
        final_answer = self.verifier.verify_and_format(results)

        return final_answer