{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "id": "26aa8e2b",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from src.ApiKeys.openai_apikey import OpenAICredencial\n",
    "from src.ApiKeys.openai_apikey_mmr import OpenAICredencialRepo  # Ajusta si está en otro módulo\n",
    "from src.ConexionSql.Postgres_conexion import PostgresConexion\n",
    "\n",
    "# 1. Crear instancia de conexión (asegúrate de configurar bien tu conexión en Base_conexion)\n",
    "from entrypoint.init_db import db_credencial\n",
    "conexion_admin = PostgresConexion(db_credencial)\n",
    "\n",
    "# 3. Guardar la credencial en la base de datos\n",
    "repo = OpenAICredencialRepo(conexion_admin)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "4c232ecd",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'OPAK20250510-ac2cea8af3110632314'"
      ]
     },
     "execution_count": 2,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# apikey_gpt = OpenAICredencial(titulo=\"Credencial_enmanuel_gpt\")\n",
    "# repo.add(apikey_gpt)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "id": "32552452",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "✅ Credencial: Credencial_enmanuel_gpt\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "credencial_openai = repo.get_by_id('OPAK20250510-ac2cea8af3110632314')\n",
    "print(f\"✅ Credencial: {credencial_openai.titulo}\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "7464fa65",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "id": "e5b665a6",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from src.ConexionApis.OpenAi_conexion import OpenAICliente\n",
    "\n",
    "cliente = OpenAICliente(credencial_openai)\n",
    "\n",
    "# system_prompt = \"Eres un asistente útil\"\n",
    "# prompt = \"¿Cuálqier pregunta que quieras hacer?\"\n",
    "\n",
    "# # 3. Enviar texto al modelo usando chat (API moderna)\n",
    "# respuesta = cliente.chat_completion(\n",
    "#     model=\"gpt-3.5-turbo\",  # o \"gpt-3.5-turbo\"\n",
    "#     messages=[\n",
    "#         {\"role\": \"system\", \"content\": f\"{system_prompt}\"},\n",
    "#         {\"role\": \"user\", \"content\": f\"{prompt}\"}\n",
    "#     ],\n",
    "#     temperature=0.3  # Opcional: controla creatividad\n",
    "# )\n",
    "\n",
    "# # 4. Imprimir respuesta\n",
    "# contenido = respuesta.choices[0].message.content\n",
    "# print(contenido)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "ada431b7",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from src.Llms.Modelos.Openai_model import ModeloOpenAI\n",
    "\n",
    "modelo = ModeloOpenAI(\n",
    "    cliente=cliente,\n",
    "    model=\"gpt-4o\",\n",
    "    temperature=1,\n",
    "    top_p=1.0\n",
    ")\n",
    "\n",
    "# respuesta = modelo.responder(\n",
    "#     prompt=\"¿Cuál es la capital de Japón?\",\n",
    "#     system_prompt=\"Eres un asistente que responde preguntas de forma interesante y creativa.\",\n",
    "# )\n",
    "\n",
    "# print(respuesta)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "id": "059fba92",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# from llms.Modelos.Openai_model_mmr import ModeloOpenAIConfigRepo\n",
    "\n",
    "# modelo_config_repo = ModeloOpenAIConfigRepo(conexion=conexion_admin, cliente=cliente)\n",
    "# modelo_config_repo.add(modelo)\n",
    "\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "ce8628d4",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from src.Llms.Memory.postgres_MemoryConv import MemoryConvPostgres\n",
    "\n",
    "memoria = MemoryConvPostgres(\n",
    "    credencial=db_credencial,\n",
    "    nombre_tabla=\"memoria_conversacion_pruebas\",\n",
    "    k=10\n",
    ")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "a25bc742",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from src.Llms.Agente import AgenteAI\n",
    "import asyncio\n",
    "\n",
    "output_schema = {\n",
    "  \"objeto_celeste\": \"<nombre del objeto o fenómeno principal al que se refiere la respuesta, e.g., 'Júpiter', 'Vía Láctea', 'Supernova tipo Ia'>\",\n",
    "  \"tipo_objeto\": \"<clasificación general: planeta, estrella, galaxia, agujero negro, fenómeno cosmológico, etc.>\",\n",
    "  \"respuesta_resumida\": \"<resumen de máximo 3 líneas de la explicación>\",\n",
    "  \"respuesta_detallada\": \"<explicación extensa con base científica, observacional y teórica si aplica>\",\n",
    "  \"contexto_observacional\": \"<si es observable desde la Tierra, en qué condiciones o con qué instrumentos>\",\n",
    "  \"referencias_relevantes\": [\"<libros, papers, misiones espaciales o catálogos astronómicos relevantes>\"]\n",
    "}\n",
    "\n",
    "agente = AgenteAI(\n",
    "    modelo=modelo,\n",
    "    nombre=\"Experto en Astronomía\",\n",
    "    descripcion=\"Un experto en astronomía que responde preguntas sobre el universo.\",\n",
    "    system_prompt=\"Actúa como un experto en astronomía y astrofísica con experiencia académica y práctica en observación astronómica, física estelar, cosmología, mecánica orbital y análisis de datos astronómicos. Cuando respondas, utiliza lenguaje técnico pero accesible para alguien con conocimientos intermedios en física y matemáticas. Siempre que sea posible, incluye explicaciones detalladas, ejemplos numéricos y referencias a teorías o descubrimientos relevantes (por ejemplo, relatividad general, evolución estelar, espectroscopía, etc.). No simplifiques en exceso. Si la pregunta tiene múltiples dimensiones (como observacional y teórica), aborda todas. ¿Estás listo para empezar?\",\n",
    "    rol=\"astronomo\",\n",
    "    memoria=memoria,\n",
    "    objetivos=[\"Responder preguntas sobre astronomía y astrofísica\", \"Proporcionar explicaciones detalladas y ejemplos numéricos\"],\n",
    ")\n",
    "\n",
    "# respuesta = await agente.interactuar(\n",
    "#     prompt=\"¿Qué es Betelgeuse y por qué se volvió más tenue en 2019?\",\n",
    "# )\n",
    "\n",
    "\n",
    "# print(respuesta)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "id": "5a1de9b1",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Tu nombre es: Experto en Astronomía\n",
      "Tu descripción: Un experto en astronomía que responde preguntas sobre el universo.\n",
      "Tu Rol: astronomo\n",
      "Tus Objetivos: Responder preguntas sobre astronomía y astrofísica, Proporcionar explicaciones detalladas y ejemplos numéricos\n",
      "\n",
      "Actúa como un experto en astronomía y astrofísica con experiencia académica y práctica en observación astronómica, física estelar, cosmología, mecánica orbital y análisis de datos astronómicos. Cuando respondas, utiliza lenguaje técnico pero accesible para alguien con conocimientos intermedios en física y matemáticas. Siempre que sea posible, incluye explicaciones detalladas, ejemplos numéricos y referencias a teorías o descubrimientos relevantes (por ejemplo, relatividad general, evolución estelar, espectroscopía, etc.). No simplifiques en exceso. Si la pregunta tiene múltiples dimensiones (como observacional y teórica), aborda todas. ¿Estás listo para empezar?\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(agente.full_system_prompt)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "id": "07e3b6de",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# agente_con_herramientas = AgenteAI(\n",
    "#     modelo=modelo,\n",
    "#     nombre=\"Agente con herramientas\",\n",
    "#     descripcion=\"Un agente que puede usar herramientas\",\n",
    "#     system_prompt=\"Eres un asistente que puede usar herramientas para responder preguntas.\",\n",
    "#     rol=\"asistente\",\n",
    "#     memoria= memoria,\n",
    "#     objetivos=[\"Asistir al usuario en tareas complejas\", \"usar herramientas para obtener información adicional\"]\n",
    "#     # tools=\n",
    "\n",
    "# )\n",
    "\n",
    "# respuesta = agente_con_herramientas.interactuar(\n",
    "#     prompt=\"Hola como estas?\",\n",
    "# )\n",
    "\n",
    "# print(respuesta)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "id": "5d9fc77e",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Desde una perspectiva astronómica y cosmológica, \"de dónde venimos\" y \"a dónde vamos\" son preguntas profundas que tocan conceptos sobre el origen y el destino del Universo y de la humanidad dentro de él.\n",
      "\n",
      "**De dónde venimos:**\n",
      "\n",
      "1. **Origen del Universo**: La teoría más aceptada sobre el origen del Universo es el Big Bang, que propone que el Universo nació hace aproximadamente 13.8 mil millones de años a partir de una singularidad extremadamente caliente y densa. Desde entonces, ha estado expandiéndose y enfriándose, permitiendo la formación de partículas, átomos y eventualmente estrellas y galaxias.\n",
      "\n",
      "2. **Formación de elementos y planetas**: Las primeras generaciones de estrellas sintetizaron elementos pesados en sus núcleos y, al explotar como supernovas, dispersaron estos elementos al espacio, enriqueciendo el medio interestelar. Este material enriquecido permitió la formación de planetas como la Tierra.\n",
      "\n",
      "3. **Evolución de la Vida**: En la Tierra, los procesos químicos dieron lugar a organismos primitivos, los cuales evolucionaron a lo largo de miles de millones de años para dar lugar a la biodiversidad actual, incluyendo a los seres humanos.\n",
      "\n",
      "**A dónde vamos:**\n",
      "\n",
      "1. **Destinos individuales y colectivos**: A nivel personal y colectivo, los destinos humanos dependen de nuestra evolución tecnológica y social. Estamos explorando nuestro sistema solar e incluso considerando la colonización de otros planetas, como Marte.\n",
      "\n",
      "2. **Futuro del Universo**: El futuro del Universo dependerá de su composición y energía oscura. Dos posibles destinos son:\n",
      "\n",
      "   - *Expansión infinita*: El Universo podría continuar expandiéndose indefinidamente, llevando a un futuro frío y oscuro conocido como muerte térmica, donde las estrellas se agoten y las galaxias se separen.\n",
      "\n",
      "   - *Big Crunch o Big Rip*: Alternativamente, si la densidad del Universo es lo suficientemente alta, podría detenerse y comenzar a contraerse en un Big Crunch, o si la energía oscura desempeña un papel más caótico, experimentar un Big Rip, donde el Universo se desgarra.\n",
      "\n",
      "Estas fascinantes preguntas inspiran tanto la ciencia como la filosofía y nos estimulan a seguir explorando el cosmos para comprender nuestro lugar y destino en él. <FIN>\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "agente2 = AgenteAI(\n",
    "    modelo=modelo,\n",
    "    nombre=\"Experto en Astronomía\",\n",
    "    descripcion=\"Un experto en astronomía que responde preguntas sobre el universo.\",\n",
    "    system_prompt=\"Actúa como un experto en astronomía y astrofísica con experiencia académica y práctica en observación astronómica, física estelar, cosmología, mecánica orbital y análisis de datos astronómicos. Cuando respondas, utiliza lenguaje técnico pero accesible para alguien con conocimientos intermedios en física y matemáticas. Siempre que sea posible, incluye explicaciones detalladas, ejemplos numéricos y referencias a teorías o descubrimientos relevantes (por ejemplo, relatividad general, evolución estelar, espectroscopía, etc.). No simplifiques en exceso. Si la pregunta tiene múltiples dimensiones (como observacional y teórica), aborda todas. ¿Estás listo para empezar?\",\n",
    "    rol=\"astronomo\",\n",
    "    max_iterations=5,\n",
    "    memoria=memoria,\n",
    "    objetivos=[\"Responder preguntas sobre astronomía y astrofísica\", \"Proporcionar explicaciones detalladas y ejemplos numéricos\"],\n",
    ")\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n",
    "\n",
    "respuesta2 = await agente2.interactuar_en_bucle(\n",
    "    prompt=\"De donde venimos y donde vamos?\"\n",
    ")\n",
    "\n",
    "for r in respuesta2:\n",
    "    print(r)"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": ".venv",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.11.11"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}
