"""Базовый интерфейс «мозга» (LLM) + результат запроса.

История диалога — простой список {"role": "user"|"assistant", "text": str},
чтобы провайдеры и будущая машина состояний не зависели от формата API.
"""
from __future__ import annotations

from abc import ABC, abstractmethod
from dataclasses import dataclass, field
from typing import List, Optional

DialogHistory = List[dict]  # [{"role": "user"|"assistant", "text": str}, ...]


@dataclass
class LlmResult:
    """Ответ LLM: сырой текст + очищенный для озвучки."""

    question: str
    raw_text: str           # как прислала модель (с разметкой, если была)
    cleaned_text: str       # после clean_for_speech() — именно это озвучиваем
    generation_sec: float
    model: str = ""

    def __str__(self) -> str:
        return (f"[{self.model}] {self.generation_sec:.2f} c, "
                f"{len(self.cleaned_text)} симв.: {self.cleaned_text!r}")


class LlmProvider(ABC):
    """Интерфейс провайдера LLM (сейчас OpenRouter, при надобности — локальный ollama)."""

    name: str = "base"
    context_block: str = ""   # доп. контекст (долговременная память); подставляется в system

    @abstractmethod
    def ask(self, question: str, history: Optional[DialogHistory] = None) -> LlmResult:
        """Задать вопрос, получить ответ. history — предыдущие реплики диалога."""

    def close(self) -> None:
        """Освободить ресурсы (по умолчанию — ничего)."""