gateway/gwserver/modules/agentservice_part_results.py

import os
import json
import logging
import uuid
from datetime import datetime
from typing import Dict, Any, List, Optional

# Logger konfigurieren
logger = logging.getLogger(__name__)

def create_agent_result(
    workflow_id: str, 
    agent: Dict[str, Any], 
    index: int,
    prompt: str,
    file_contexts: List[Dict[str, Any]],
    content: str,
    mandate_id: int = None,
    user_id: int = None
) -> Dict[str, Any]:
    """
    Erstellt ein Ergebnisobjekt basierend auf dem Agententyp und der API-Antwort
    
    Args:
        workflow_id: ID des Workflows
        agent: Agent-Informationen
        index: Index des Ergebnisses
        prompt: Ursprünglicher Prompt
        file_contexts: Liste der Dateikontexte
        content: Inhalt der Agent-Antwort
        mandate_id: Optional ID des Mandanten
        user_id: Optional ID des Benutzers
        
    Returns:
        Ein Ergebnisobjekt für den Workflow
    """
    agent_type = agent["type"]
    agent_id = agent["id"]
    agent_name = agent["name"]
    
    # Grundlegende Ergebnisstruktur
    result = {
        "id": f"result_{workflow_id}_{index}",
        "mandate_id": mandate_id,
        "user_id": user_id,
        "agent_id": agent_id,
        "agent_name": agent_name,
        "timestamp": datetime.now().isoformat(),
        "type": "text",  # Standardtyp
        "metadata": {
            "files_processed": [file["name"] for file in file_contexts],
            "prompt": prompt
        }
    }
    
    # Titel und Inhalt basierend auf dem Agententyp anpassen
    if agent_type == "analyzer":
        result.update({
            "title": "Datenanalyse-Ergebnis",
            "content": content,
        })
    elif agent_type == "visualizer":
        result.update({
            "title": "Visualisierungsvorschlag",
            "content": content,
            "type": "chart"  # Auch wenn kein echtes Diagramm, markieren wir es als solches
        })
    elif agent_type == "writer":
        result.update({
            "title": "Zusammenfassung und Empfehlungen",
            "content": content,
        })
    elif agent_type == "scraper":
        result.update({
            "title": "Web-Recherche Ergebnisse",
            "content": content,
        })
    elif agent_type == "initialisierung":
        result.update({
            "title": "Direkte Antwort",
            "content": content,
        })
    elif agent_type == "organisator":
        result.update({
            "title": "Aufgabenstrukturierung",
            "content": content,
        })
    elif agent_type == "entwickler":
        result.update({
            "title": "Code und Ausführungsergebnisse",
            "content": content,
        })
    else:
        result.update({
            "title": f"Ergebnis von {agent_name}",
            "content": content,
        })
    
    return result

def add_log(
    workflows: Dict[str, Dict[str, Any]],
    workflow_id: str, 
    message: str, 
    log_type: str, 
    agent_id: Optional[str] = None,
    agent_name: Optional[str] = None,
    mandate_id: int = None,
    user_id: int = None
) -> None:
    """
    Fügt einen Protokolleintrag zum Workflow hinzu
    
    Args:
        workflows: Dictionary mit Workflow-Informationen
        workflow_id: ID des Workflows
        message: Log-Nachricht
        log_type: Typ des Logs (info, warning, error, etc.)
        agent_id: Optional ID des Agenten
        agent_name: Optional Name des Agenten
        mandate_id: Optional ID des Mandanten
        user_id: Optional ID des Benutzers
    """
    log_entry = {
        "id": f"log_{uuid.uuid4()}",
        "mandate_id": mandate_id,
        "user_id": user_id,
        "message": message,
        "type": log_type,
        "timestamp": datetime.now().isoformat(),
        "agent_id": agent_id,
        "agent_name": agent_name
    }
    
    workflow = workflows.get(workflow_id)
    if workflow:
        workflow["logs"].append(log_entry)
        logger.info(f"Workflow {workflow_id}: {message}")
    else:
        logger.warning(f"Versuch, einem nicht existierenden Workflow Logs hinzuzufügen: {workflow_id}")

def save_workflow_results(workflows: Dict[str, Dict[str, Any]], workflow_id: str, results_dir: str) -> None:
    """
    Speichert die Workflow-Ergebnisse in einer Datei
    
    Args:
        workflows: Dictionary mit Workflow-Informationen
        workflow_id: ID des Workflows
        results_dir: Verzeichnis für Ergebnisse
    """
    workflow = workflows.get(workflow_id)
    if workflow:
        try:
            file_path = os.path.join(results_dir, f"workflow_{workflow_id}.json")
            with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
                json.dump(workflow, f, indent=2, ensure_ascii=False)
            logger.info(f"Workflow-Ergebnisse gespeichert: {file_path}")
        except Exception as e:
            logger.error(f"Fehler beim Speichern der Workflow-Ergebnisse: {e}")
    else:
        logger.error(f"Workflow nicht gefunden: {workflow_id}")

def get_workflow_status(workflows: Dict[str, Dict[str, Any]], workflow_id: str) -> Optional[Dict[str, Any]]:
    """
    Gibt den Status eines Workflows zurück
    
    Args:
        workflows: Dictionary mit Workflow-Informationen
        workflow_id: ID des Workflows
        
    Returns:
        Ein Dictionary mit Statusinformationen oder None, wenn der Workflow nicht existiert
    """
    workflow = workflows.get(workflow_id)
    if not workflow:
        return None
    
    return {
        "id": workflow["id"],
        "mandate_id": workflow.get("mandate_id"),
        "user_id": workflow.get("user_id"),
        "status": workflow["status"],
        "progress": workflow["progress"],
        "started_at": workflow["started_at"],
        "completed_at": workflow["completed_at"],
        "agent_statuses": workflow["agent_statuses"]
    }

def get_workflow_logs(workflows: Dict[str, Dict[str, Any]], workflow_id: str) -> Optional[List[Dict[str, Any]]]:
    """
    Gibt die Protokolle eines Workflows zurück
    
    Args:
        workflows: Dictionary mit Workflow-Informationen
        workflow_id: ID des Workflows
        
    Returns:
        Eine Liste mit Logs oder None, wenn der Workflow nicht existiert
    """
    workflow = workflows.get(workflow_id)
    if not workflow:
        return None
    
    return workflow["logs"]

def get_workflow_results(workflows: Dict[str, Dict[str, Any]], workflow_id: str) -> Optional[List[Dict[str, Any]]]:
    """
    Gibt die Ergebnisse eines Workflows zurück
    
    Args:
        workflows: Dictionary mit Workflow-Informationen
        workflow_id: ID des Workflows
        
    Returns:
        Eine Liste mit Ergebnissen oder None, wenn der Workflow nicht existiert
    """
    workflow = workflows.get(workflow_id)
    if not workflow:
        return None
    
    return workflow["results"]