"""LLM 客户端抽象与工厂。

支持 DeepSeek 和 Qwen（百炼），两者均为 OpenAI 兼容接口，共用 openai SDK。

配置来源:
    - .env → API Key / Base URL（密钥和地址）
    - configs/system.yaml → provider / model / timeout / temperature（功能配置）
"""

import logging
import os
from dataclasses import dataclass
from pathlib import Path

import yaml
from openai import AsyncOpenAI, OpenAI

logger = logging.getLogger(__name__)

# Provider 默认基址
_DEEPSEEK_DEFAULT_BASE = "https://api.deepseek.com"
_QWEN_DEFAULT_BASE = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"

# 默认模型
_DEEPSEEK_DEFAULT_MODEL = "deepseek-chat"
_QWEN_DEFAULT_MODEL = "qwen-plus"

# 默认单次调用总尝试次数（含首次；system.yaml llm.max_attempts 未配置时兜底）
_DEFAULT_MAX_ATTEMPTS = 3


def _load_system_config() -> dict:
    """加载 configs/system.yaml 中 llm 段配置。"""
    config_path = Path("configs/system.yaml")
    if config_path.exists():
        try:
            with open(config_path, encoding="utf-8") as f:
                raw = yaml.safe_load(f)
            return raw.get("llm", {})
        except Exception:
            logger.warning("加载 llm 配置失败，使用空配置")
    return {}


@dataclass
class LLMConfig:
    """LLM 调用配置（provider / model / api_key / base_url / 参数）。"""

    provider: str             # "deepseek" / "qwen"
    model: str
    api_key: str
    base_url: str
    timeout_sec: float = 60.0
    temperature: float = 0.1
    max_tokens: int = 8192
    max_attempts: int = _DEFAULT_MAX_ATTEMPTS  # 单次调用总尝试次数（含首次）

    def __post_init__(self) -> None:
        if not self.api_key:
            raise ValueError(f"LLM provider={self.provider} 的 API key 为空")


def load_llm_config(
    provider: str | None = None,
    *,
    model: str | None = None,
) -> LLMConfig:
    """根据配置文件构造 LLMConfig。

    provider 为 None 时读 system.yaml llm.provider，默认 deepseek。
    model 为 None 时读 system.yaml 中对应 provider 的 model。

    Raises:
        ValueError: API key 未配置
    """
    config = _load_system_config()
    p = (provider or config.get("provider", "deepseek")).lower()

    if p == "deepseek":
        api_key = os.environ.get("DEEPSEEK_API_KEY", "")
        base = os.environ.get("DEEPSEEK_BASE_URL", _DEEPSEEK_DEFAULT_BASE)
        m = model or config.get("deepseek_model", _DEEPSEEK_DEFAULT_MODEL)
    elif p in ("qwen", "dashscope"):
        api_key = os.environ.get("QWEN_API_KEY") or os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY") or ""
        base = os.environ.get("QWEN_BASE_URL", _QWEN_DEFAULT_BASE)
        m = model or config.get("qwen_model", _QWEN_DEFAULT_MODEL)
        p = "qwen"
    else:
        raise ValueError(f"未知 LLM provider: {p!r}，仅支持 deepseek / qwen")

    if not api_key:
        raise ValueError(
            f"LLM provider={p} 的 API key 未配置，请检查 .env 中的 "
            f"{'DEEPSEEK_API_KEY' if p == 'deepseek' else 'QWEN_API_KEY'}"
        )

    timeout = float(config.get("timeout_sec", 60.0))
    temperature = float(config.get("temperature", 0.1))
    max_tokens = int(config.get("max_tokens", 8192))
    max_attempts = int(config.get("max_attempts", _DEFAULT_MAX_ATTEMPTS))

    return LLMConfig(
        provider=p,
        model=m,
        api_key=api_key,
        base_url=base,
        timeout_sec=timeout,
        temperature=temperature,
        max_tokens=max_tokens,
        max_attempts=max_attempts,
    )


def make_sync_client(config: LLMConfig) -> OpenAI:
    """构造同步 OpenAI 客户端（指向 DeepSeek/Qwen 兼容端点）。"""
    logger.info(
        "初始化同步 LLM 客户端: provider=%s model=%s base_url=%s",
        config.provider, config.model, config.base_url,
    )
    return OpenAI(
        api_key=config.api_key,
        base_url=config.base_url,
        timeout=config.timeout_sec,
    )


def make_async_client(config: LLMConfig) -> AsyncOpenAI:
    """构造异步 OpenAI 客户端（用于批处理高并发）。"""
    logger.info(
        "初始化异步 LLM 客户端: provider=%s model=%s base_url=%s",
        config.provider, config.model, config.base_url,
    )
    return AsyncOpenAI(
        api_key=config.api_key,
        base_url=config.base_url,
        timeout=config.timeout_sec,
    )