class MultimodalAgent:
    """
    多模态 Agent 实现
    能够处理图像、文本等多种输入
    """
   
    def __init__(self, vision_model, llm, tools):
        # 视觉模型：分析图像
        self.vision_model = vision_model
        # 语言模型：推理和生成
        self.llm = llm
        # 可用工具列表
        self.tools = tools
   
    def process_image(self, image, task):
        """
        处理图像输入
        :param image: 图像数据（可以是 PIL Image、URL 或 base64）
        :param task: 任务描述
        :return: 处理结果
        """
        # 使用视觉模型分析图像
        image_description = self.vision_model.analyze(image)
       
        # 结合文本任务进行推理
        prompt = f"""图像内容描述：
{image_description}

用户任务：{task}

请根据图像内容和任务要求执行相应操作。
"""
        reasoning = self.llm.reason(prompt)
       
        # 如果需要执行操作，选择合适的工具
        if reasoning.needs_action:
            return self.execute_action(reasoning.action)
       
        return reasoning.result
   
    def process_text(self, text, context=None):
        """
        处理文本输入
        """
        prompt = f"""
任务：{text}
上下文：{context or "无"}
"""
        return self.llm.generate(prompt)
   
    def process_mixed(self, image, text, task):
        """
        处理图像和文本混合输入
        """
        # 分析图像
        image_description = self.vision_model.analyze(image)
       
        # 构建多模态提示
        prompt = f"""图像内容：
{image_description}

附加文本信息：{text}

用户任务：{task}

请结合图像和文本信息来完成用户任务。
"""
        return self.llm.generate(prompt)


class VisionModel:
    """
    视觉模型封装
    支持多种视觉理解能力
    """
   
    def __init__(self, model_name="gpt-4-vision-preview"):
        self.model_name = model_name
   
    def analyze(self, image):
        """
        分析图像内容
        返回详细的文字描述
        """
        # 实际调用视觉模型 API
        # 这里简化处理
        response = self.call_vision_api(image, prompt="""
请详细描述这张图像的内容。
包括：
1. 图像中的主要对象和场景
2. 文字内容（如果有）
3. 图表或数据信息（如果有）
4. 重要的细节和特征
""")
        return response.description
   
    def analyze_chart(self, image):
        """
        专门分析图表类型图像
        """
        response = self.call_vision_api(image, prompt="""
这是一个图表图像。
请提取：
1. 图表类型（柱状图、折线图、饼图等）
2. 标题和轴标签
3. 所有数据点的数值
4. 主要趋势和结论
""")
        return response
   
    def analyze_document(self, image):
        """
        分析文档类型图像
        """
        response = self.call_vision_api(image, prompt="""
这是一个文档截图。
请提取：
1. 文档类型（PDF 截图、网页、PPT 等）
2. 标题和主要文字内容
3. 表格内容（如果存在）
4. 文档结构
""")
        return response

class VoiceAgent:
    """
    语音交互 Agent
    支持语音输入和语音输出
    """
   
    def __init__(self, asr_model, tts_model, nlu_model, dialogue_manager):
        # 自动语音识别模型
        self.asr_model = asr_model
        # 文本转语音模型
        self.tts_model = tts_model
        # 语义理解模型
        self.nlu_model = nlu_model
        # 对话管理器
        self.dialogue_manager = dialogue_manager
   
    def process_voice_input(self, audio_data):
        """
        处理语音输入
        :param audio_data: 原始音频数据
        :return: 语音响应（可选）
        """
        # 第一步：语音识别 - 将语音转为文本
        text = self.asr_model.transcribe(audio_data)
       
        # 第二步：语义理解 - 理解用户意图
        intent = self.nlu_model.parse(text)
       
        # 第三步：对话管理 - 生成响应
        response = self.dialogue_manager.respond(intent)
       
        # 第四步：检查是否需要语音输出
        if response.should_speak:
            # 语音合成 - 将文本转为语音
            audio_response = self.tts_model.synthesize(response.text)
            return {
                "text": response.text,
                "audio": audio_response,
                "intent": intent
            }
       
        return {
            "text": response.text,
            "audio": None,
            "intent": intent
        }
   
    def process_text_input(self, text):
        """
        处理文本输入（语音转文字后的处理）
        """
        # 语义理解
        intent = self.nlu_model.parse(text)
       
        # 对话管理
        response = self.dialogue_manager.respond(intent)
       
        return {
            "text": response.text,
            "intent": intent
        }


class ASRModel:
    """语音识别模型"""
   
    def transcribe(self, audio_data):
        """
        将语音转为文本
        :param audio_data: 音频数据（ WAV、MP3 等格式）
        :return: 识别的文本
        """
        # 实际调用 ASR API
        # 例如：Whisper、DeepSpeech 等
        text = self.recognition_api(audio_data)
        return text


class TTSModel:
    """文本转语音模型"""
   
    def synthesize(self, text, voice_id="default"):
        """
        将文本转为语音
        :param text: 要转换的文本
        :param voice_id: 语音风格 ID
        :return: 音频数据
        """
        # 调用 TTS API
        audio = self.synthesis_api(text, voice=voice_id)
        return audio


class DialogueManager:
    """对话管理器"""
   
    def __init__(self, llm):
        self.llm = llm
        self.conversation_history = []
   
    def respond(self, intent):
        """
        根据用户意图生成响应
        """
        # 更新对话历史
        self.conversation_history.append({
            "role": "user",
            "content": intent.raw_text
        })
       
        # 使用 LLM 生成响应
        prompt = self.build_prompt(intent)
        response_text = self.llm.generate(prompt)
       
        # 更新对话历史
        self.conversation_history.append({
            "role": "assistant",
            "content": response_text
        })
       
        return DialogueResponse(
            text=response_text,
            should_speak=True
        )
   
    def build_prompt(self, intent):
        """构建提示词"""
        return f"""
对话历史：
{self.conversation_history}

用户最新意图：{intent}

请生成合适的回复。
"""