import os import re import requests import json from tools import AVAILABLE_TOOLS from config import get_config def get_llm_response(prompt: str, provider: str, cfg: dict) -> str: """Invoca o provedor de LLM configurado.""" if provider == "gemini": api_key = cfg.get("gemini_api_key") url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent?key={api_key}" payload = {"contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}]} res = requests.post(url, json=payload) if res.status_code == 200: return res.json()["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["text"] return f"Erro Gemini: {res.text}" elif provider == "ollama": ollama_host = os.getenv("OLLAMA_HOST", "http://ollama-lw4s8g4gc8gss4gkc4gg0wk4:11434") res = requests.post(f"{ollama_host}/api/generate", json={ "model": os.getenv("OLLAMA_MODEL", "qwen2.5-coder:1.5b"), "prompt": prompt, "stream": False }) if res.status_code == 200: return res.json().get("response", "") return f"Erro Ollama: {res.text}" return "Provedor desconhecido." def query_agent(prompt: str, override_provider: str = None) -> str: """ Motor Agente em Loop (ReAct): Pensamento -> Ação -> Observação -> Resposta Final. """ cfg = get_config() provider = override_provider or cfg.get("active_provider", "gemini") # Contexto de Ferramentas para a IA tools_desc = "\n".join([f"- {k}: {v['description']}" for k,v in AVAILABLE_TOOLS.items()]) # Prompt especializado (sem chaves complexas) system_prompt_base = """Você é o [Antigravity VPS Agent]. Sua missão é ser o SysAdmin de elite do Marcos. Você tem acesso root. ### REGRAS: 1. Responda em PORTUGUÊS (Brasil). 2. Para agir, use o formato: [TOOL:nome_da_ferramenta] argumento [/TOOL]. Rode UMA ferramenta por vez. 3. Para comandos de terminal, use a ferramenta 'run_bash_command'. Exemplo: [TOOL:run_bash_command] ls -la [/TOOL]. 4. Para ler arquivos do host, use 'read_vps_file'. Exemplo: [TOOL:read_vps_file] /etc/hosts [/TOOL]. 5. Após usar a ferramenta, você receberá a saída. O seu objetivo é resolver a solicitação do usuário. 6. Quando terminar, sua resposta FINAL deve ter: - Um resumo técnico rápido. - Uma seção entre tags ... com uma tabela Markdown limpa ou resumo em tópicos (Nome: Valor) para o usuário leigo. ### FERRAMENTAS DISPONÍVEIS: {TOOLS_LIST} ### EXEMPLO DE REFINAMENTO VISUAL: Relatório: Coletei os dados solicitados. ### 📊 Status Global - **CPU**: 10% - **RAM**: 500MB livre """ system_prompt = system_prompt_base.replace("{TOOLS_LIST}", tools_desc) history = f"\nUsuário: {prompt}\n" max_loops = 10 for _ in range(max_loops): full_prompt = system_prompt + history response = get_llm_response(full_prompt, provider, cfg) # Procura por chamadas de ferramentas na resposta match = re.search(r"\[TOOL:(.*?)\](.*?)\[/TOOL\]", response, re.IGNORECASE | re.DOTALL) if match: tool_name = match.group(1).strip() arg = match.group(2).strip() print(f"Agente usando ferramenta: {tool_name} -> {arg}") if tool_name in AVAILABLE_TOOLS: if tool_name in ["get_system_health", "get_docker_stats"]: observation = AVAILABLE_TOOLS[tool_name]["func"]() else: observation = AVAILABLE_TOOLS[tool_name]["func"](arg) else: observation = f"Erro: Ferramenta '{tool_name}' não encontrada. Use as ferramentas listadas ou 'run_bash_command'." # Adiciona ao histórico para a IA ler na próxima rodada history += f"\nAgente (Ação): {response}\nSISTEMA (Saída de {tool_name}): {observation}\n" else: # Se não tem comando, é a resposta final return response return "O agente atingiu o limite de tentativas para esta tarefa."