"""AI 决策前哨 Agent。

识别关键决策点 → 场景分析。
"""

from app.services.llm_client import LLMClient


async def identify_decision_points(company_context: str) -> list[dict]:
    """AI 识别企业即将面临的关键决策岔路口。"""
    llm = LLMClient()
    prompt = f"""基于以下企业上下文，识别该企业即将面临的关键决策岔路口（1-3 个）：

{company_context[:6000]}

以 JSON 数组格式返回：
[{{"decision_type": "pivot/hiring/funding/product/org", "title": "决策标题", "description": "描述", "signals": ["触发信号"]}}]"""
    result = await llm.chat(prompt, temperature=0.4)
    return result if isinstance(result, list) else []


async def analyze_scenarios(decision: dict) -> dict:
    """AI 生成场景分析 — A 路线 vs B 路线。"""
    llm = LLMClient()
    prompt = f"""请为以下决策生成场景分析，对比 A 路线和 B 路线：

决策：{decision.get('title', '')}
描述：{decision.get('description', '')}

以 JSON 格式返回：
{{"route_a": {{"description": "A 路线描述", "pros": ["优势"], "cons": ["风险"], "success_probability": 0.7}},
  "route_b": {{"description": "B 路线描述", "pros": ["优势"], "cons": ["风险"], "success_probability": 0.5}},
  "recommendation": "建议"}}"""
    result = await llm.chat(prompt, temperature=0.5)
    return result if isinstance(result, dict) else {}