"""
Module pour collecter les informations sur les agents et leurs prompts.
Ce module permet d'extraire ces fonctionnalités de l'agent_report_generator
pour améliorer sa performance et sa maintenabilité.
"""

import logging
from typing import Dict, Any, Optional
import importlib

logger = logging.getLogger("agent_info_collector")

def collecter_info_agents(rapport_data: Dict, agent_info: Dict) -> Dict:
    """
    Collecte des informations sur les agents utilisés dans l'analyse
    """
    agents_info = {}
    
    # Informations sur l'agent JSON Analyser (Ticket Analyser)
    ticket_analyses = {}
    for key in ["ticket_analyse", "analyse_json", "analyse_ticket"]:
        if key in rapport_data and isinstance(rapport_data[key], dict) and "metadata" in rapport_data[key]:
            ticket_analyses = rapport_data[key]["metadata"]
            break
                
    if ticket_analyses:
        agents_info["ticket_analyser"] = ticket_analyses
    
    # Informations sur les agents d'image
    if "analyse_images" in rapport_data and rapport_data["analyse_images"]:
        # Image Sorter
        sorter_info = {}
        analyser_info = {}
        
        for img_path, img_data in rapport_data["analyse_images"].items():
            # Collecter info du sorter
            if "sorting" in img_data and isinstance(img_data["sorting"], dict) and "metadata" in img_data["sorting"]:
                sorter_info = img_data["sorting"]["metadata"]
            
            # Collecter info de l'analyser
            if "analysis" in img_data and isinstance(img_data["analysis"], dict) and "metadata" in img_data["analysis"]:
                analyser_info = img_data["analysis"]["metadata"]
            
            # Une fois qu'on a trouvé les deux, on peut sortir
            if sorter_info and analyser_info:
                break
        
        if sorter_info:
            agents_info["image_sorter"] = sorter_info
        if analyser_info:
            agents_info["image_analyser"] = analyser_info
    
    # Ajouter les informations de l'agent report generator
    agents_info["report_generator"] = {
        "model": agent_info.get("model", "inconnu"),
        "temperature": agent_info.get("temperature", 0),
        "top_p": agent_info.get("top_p", 0),
        "max_tokens": agent_info.get("max_tokens", 0),
        "prompt_version": agent_info.get("prompt_version", "inconnue")
    }
    
    return agents_info

def collecter_prompts_agents(system_prompt: str) -> Dict[str, str]:
    """
    Collecte les prompts système de tous les agents impliqués dans l'analyse.
    """
    prompts = {
        "rapport_generator": system_prompt
    }
    
    # Liste des agents à importer
    agents_to_import = [
        ("agent_ticket_analyser", "AgentTicketAnalyser"),
        ("agent_image_analyser", "AgentImageAnalyser"),
        ("agent_image_sorter", "AgentImageSorter")
    ]
    
    # Importer dynamiquement chaque agent et récupérer son prompt
    for module_name, class_name in agents_to_import:
        try:
            # Importer de façon sécurisée
            full_module_name = f"agents.{module_name}"
            module = importlib.import_module(full_module_name)
            
            # Récupérer la classe
            agent_class = getattr(module, class_name)
            
            # Créer une instance temporaire en passant None comme LLM
            try:
                agent_instance = agent_class(None)
                prompts[module_name.replace("agent_", "")] = agent_instance.system_prompt
                logger.info(f"Prompt récupéré pour {module_name}")
            except Exception as e:
                logger.warning(f"Erreur lors de la récupération du prompt {module_name}: {str(e)}")
                
        except ImportError as e:
            logger.warning(f"Erreur lors de l'importation du module {module_name}: {str(e)}")
        except AttributeError as e:
            logger.warning(f"Classe {class_name} non trouvée dans le module {module_name}: {str(e)}")
    
    return prompts