from agno.agent import Agent
from agno.db.sqlite import SqliteDb
from sql_optimizer_team.tools.engine.model_selector import get_model
from sql_optimizer_team.tools.core_tools import explain_query_core
from sql_optimizer_team.agents.prompts import AgentPromptTemplates
from sql_optimizer_team.tools.prompt_tools import supported_databases
from sql_optimizer_team.tools.sql_tools import load_sql_from_file, ensure_non_empty
import os

base_model = get_model()

_db_path = os.getenv("SQL_OPT_TEAM_DB_FILE", "tmp/sql_optimizer_team.db")
_debug_mode = os.getenv("SQL_OPT_TEAM_DEBUG_MODE", "false").strip().lower() in {"1", "true", "yes", "on"}

db = SqliteDb(db_file=_db_path)

sql_analyst_agent = Agent(
    name="SQL Analyst",
    role=(
        "Você recebe a SQL original e o banco alvo e produz a descrição natural detalhada. "
        "A saída deve seguir exatamente a prompt original (SQL → natural) do projeto oracle-sql-query-optimizer."
    ),
    model=base_model,
    tools=[explain_query_core, load_sql_from_file, ensure_non_empty, supported_databases],
    markdown=True,
    add_history_to_context=True,
    db=db,
    enable_agentic_memory=True,
    enable_user_memories=True,
    debug_mode=_debug_mode,
    instructions=[
        "- Solicite banco e SQL se não estiverem presentes. Bancos suportados: use supported_databases().",
        "- Se o usuário fornecer um caminho de arquivo, use load_sql_from_file().",
        "- Preferência: use explain_query_core(database_type, sql) para gerar a explicação via core de negócio.",
        "- Use a template oficial abaixo para estruturar a explicação (SQL → natural).",
        AgentPromptTemplates.SQL_TO_NATURAL.template.strip(),
        "- Entregue apenas a explicação natural estruturada conforme a prompt; não reescreva a SQL.",
        "- Identifique problemas críticos de performance conforme a prompt.",
    ],
)