orquestrador/app/services/orquestrador_service.py

from fastapi import HTTPException
from sqlalchemy.orm import Session

from app.services.llm_service import LLMService
from app.services.tool_registry import ToolRegistry


class OrquestradorService:
    LOW_VALUE_RESPONSES = {
        "certo.",
        "certo",
        "ok.",
        "ok",
        "entendi.",
        "entendi",
        "claro.",
        "claro",
    }

    def __init__(self, db: Session):
        """Inicializa servicos de LLM e registro de tools para a sessao atual."""
        self.llm = LLMService()
        self.registry = ToolRegistry(db)

    async def handle_message(self, message: str) -> str:
        """Processa mensagem, executa tool quando necessario e retorna resposta final."""
        tools = self.registry.get_tools()

        llm_result = await self.llm.generate_response(
            message=self._build_router_prompt(message),
            tools=tools,
        )

        if not llm_result["tool_call"] and self._is_operational_query(message):
            llm_result = await self.llm.generate_response(
                message=self._build_force_tool_prompt(message),
                tools=tools,
            )

        if llm_result["tool_call"]:
            tool_name = llm_result["tool_call"]["name"]
            arguments = llm_result["tool_call"]["arguments"]

            try:
                tool_result = await self.registry.execute(tool_name, arguments)
            except HTTPException as exc:
                return self._http_exception_detail(exc)

            final_response = await self.llm.generate_response(
                message=self._build_result_prompt(
                    user_message=message,
                    tool_name=tool_name,
                    tool_result=tool_result,
                ),
                tools=[],
            )
            text = (final_response.get("response") or "").strip()
            if self._is_low_value_response(text):
                return self._fallback_format_tool_result(tool_name, tool_result)

            return text or self._fallback_format_tool_result(tool_name, tool_result)

        text = (llm_result.get("response") or "").strip()
        if self._is_low_value_response(text):
            return "Entendi. Pode me dar mais detalhes para eu consultar corretamente?"
        return text

    def _is_low_value_response(self, text: str) -> bool:
        return text.strip().lower() in self.LOW_VALUE_RESPONSES

    def _is_operational_query(self, message: str) -> bool:
        text = message.lower()
        keywords = (
            "estoque",
            "carro",
            "carros",
            "suv",
            "sedan",
            "hatch",
            "pickup",
            "financi",
            "cpf",
            "troca",
            "revis",
            "placa",
            "cancelar pedido",
            "pedido",
        )
        return any(k in text for k in keywords)

    def _build_router_prompt(self, user_message: str) -> str:
        return (
            "Voce e um assistente de concessionaria. "
            "Sempre que a solicitacao depender de dados operacionais (estoque, validacao de cliente, "
            "avaliacao de troca, agendamento de revisao ou cancelamento de pedido), use a tool correta. "
            "Se faltar parametro obrigatorio para a tool, responda em texto pedindo apenas o que falta.\n\n"
            f"Mensagem do usuario: {user_message}"
        )

    def _build_force_tool_prompt(self, user_message: str) -> str:
        return (
            "Reavalie a mensagem e priorize chamar tool se houver intencao operacional. "
            "Use texto apenas quando faltar dado obrigatorio.\n\n"
            f"Mensagem do usuario: {user_message}"
        )

    def _build_result_prompt(self, user_message: str, tool_name: str, tool_result) -> str:
        return (
            "Responda ao usuario de forma objetiva usando o resultado da tool abaixo. "
            "Nao invente dados. Se a lista vier vazia, diga explicitamente que nao encontrou resultados.\n\n"
            f"Pergunta original: {user_message}\n"
            f"Tool executada: {tool_name}\n"
            f"Resultado da tool: {tool_result}"
        )

    def _http_exception_detail(self, exc: HTTPException) -> str:
        detail = exc.detail
        if isinstance(detail, str):
            return detail
        return "Nao foi possivel concluir a operacao solicitada."

    def _fallback_format_tool_result(self, tool_name: str, tool_result) -> str:
        if tool_name == "consultar_estoque":
            if not tool_result:
                return "Nao encontrei nenhum veiculo com os criterios informados."
            return f"Encontrei {len(tool_result)} veiculo(s) com os criterios informados."

        if tool_name == "cancelar_pedido" and isinstance(tool_result, dict):
            numero = tool_result.get("numero_pedido", "N/A")
            status = tool_result.get("status", "N/A")
            return f"Pedido {numero} atualizado com status {status}."

        if tool_name == "validar_cliente_venda" and isinstance(tool_result, dict):
            aprovado = tool_result.get("aprovado")
            return "Cliente aprovado para financiamento." if aprovado else "Cliente nao aprovado para financiamento."

        return "Operacao concluida com sucesso."