#!/usr/bin/env python3
"""
演示 thinking 输出的示例

这个脚本展示了在 verbose 模式下，Agent 会同时输出思考过程和执行动作。
"""

from phone_agent import PhoneAgent
from phone_agent.agent import AgentConfig
from phone_agent.model import ModelConfig


def main():
    print("="*60)
    print("Phone Agent - Thinking 输出演示")
    print("="*60)

    # 配置模型
    model_config = ModelConfig(
        base_url="http://localhost:8000/v1",
        model_name="autoglm-phone-9b",
        temperature=0.1,
    )

    # 配置 Agent (verbose=True 会输出详细信息)
    agent_config = AgentConfig(
        max_steps=10,
        verbose=True,  # 开启详细输出
    )

    # 创建 Agent
    agent = PhoneAgent(
        model_config=model_config,
        agent_config=agent_config,
    )

    # 执行任务
    print("\n📱 开始执行任务...\n")
    result = agent.run("打开小红书搜索美食攻略")

    print("\n" + "="*60)
    print(f"📊 最终结果: {result}")
    print("="*60)


if __name__ == "__main__":
    """
    运行此脚本，你将看到如下格式的输出：

    ==================================================
    💭 思考过程:
    --------------------------------------------------
    当前在系统桌面，需要先启动小红书应用，然后进行搜索
    --------------------------------------------------
    🎯 执行动作:
    {
      "_metadata": "do",
      "action": "Launch",
      "app": "小红书"
    }
    ==================================================

    (执行后会继续下一步...)

    ==================================================
    💭 思考过程:
    --------------------------------------------------
    小红书已打开，现在需要点击搜索框并输入关键词
    --------------------------------------------------
    🎯 执行动作:
    {
      "_metadata": "do",
      "action": "Tap",
      "element": [500, 100]
    }
    ==================================================

    ... (更多步骤)

    🎉 ================================================
    ✅ 任务完成: 已成功搜索美食攻略
    ==================================================
    """
    main()