Local SE Agent Masterclass

# 1.1 ไฟล์ core/tools/__init__.py
"""
Package รวบรวมเครื่องมือ (Tools) ปฏิบัติการของ Agent
"""
from core.tools.file_reader import read_file, FileAccessError
from core.tools.test_runner import run_maven_test, BuildExecutionError

__all__ = ["read_file", "FileAccessError", "run_maven_test", "BuildExecutionError"]

# -------------------------------------------------------------

# 1.2 ไฟล์ core/__init__.py
"""
Core Package ของ Autonomous Software Engineering Agent
"""
from core.client import OllamaLLMClient
from core.parser import StructuredOutputParser, JSONDecodeError
from core.dispatcher import ToolDispatcher, ToolExecutionError
from core.engine import ReActAgentEngine, MaxIterationsReachedError

__all__ = [
    "OllamaLLMClient",
    "StructuredOutputParser",
    "JSONDecodeError",
    "ToolDispatcher",
    "ToolExecutionError",
    "ReActAgentEngine",
    "MaxIterationsReachedError"
]

import sys
import argparse
from core import (
    OllamaLLMClient,
    ToolDispatcher,
    ReActAgentEngine,
    MaxIterationsReachedError
)
from core.tools import read_file, run_maven_test

DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = (
    "You are an Autonomous Software Engineering Agent running locally on Apple Silicon Mac.\n"
    "You operate in a strict ReAct loop (Reason, Act, Observe).\n"
    "You have access to tools to inspect local code and run automated build tests.\n\n"
    "Available Tools:\n"
    "1. run_maven_test(project_dir: string): Runs Maven unit tests for a Java project.\n"
    "2. read_file(filepath: string): Reads file content safely from the workspace.\n\n"
    "Response Rules:\n"
    "- When you need to take an action, reply strictly with:\n"
    "{\n"
    '  "thought": "Your reasoning why you take this step",\n'
    '  "tool": "tool_name",\n'
    '  "arguments": { ... }\n'
    "}\n\n"
    "- When the task is completely finished, reply strictly with:\n"
    "{\n"
    '  "thought": "Summary of what was achieved",\n'
    '  "final_answer": "Detailed conclusion and analysis for the human user"\n'
    "}\n\n"
    "Respond ONLY with valid JSON."
)

def create_agent(model_name: str, max_iterations: int = 6) -> ReActAgentEngine:
    """
    Factory Function: จัดเตรียมและประกอบร่าง Agent Component ทั้งหมด
    """
    # 1. เชื่อมต่อสมองกล Ollama Daemon
    client = OllamaLLMClient(model_name=model_name)
    if not client.check_health():
        print(f"❌ ไม่พบโมเดล '{model_name}' หรือ Ollama Daemon ไม่ได้เปิดทำงาน")
        print("👉 โปรดตรวจสอบคำสั่ง 'ollama list' หรือสั่งรัน 'ollama serve'")
        sys.exit(1)

    # 2. ติดตั้งและจดทะเบียน Tools ทั้งหมด
    dispatcher = ToolDispatcher()
    dispatcher.register("read_file", read_file)
    dispatcher.register("run_maven_test", run_maven_test)

    # 3. ส่งต่อเข้าสู่ ReAct Engine
    return ReActAgentEngine(client=client, dispatcher=dispatcher, max_iterations=max_iterations)

def run_single_task(agent: ReActAgentEngine, task: str) -> None:
    """สั่ง Agent ทำงานโจทย์เดี่ยวแบบ One-off Execution"""
    print(f"\n🎯 กำลังเริ่มประมวลผลโจทย์: \"{task}\"\n" + "-" * 60)
    try:
        final_answer = agent.run(user_prompt=task, system_prompt=DEFAULT_SYSTEM_PROMPT)
        print("\n" + "=" * 60)
        print("🎉 ผลลัพธ์สุดท้ายจาก Autonomous Agent:")
        print("=" * 60)
        print(final_answer)
        print("=" * 60)
    except MaxIterationsReachedError as err:
        print(f"\n🛑 Guardrail Alert: {err}")
    except KeyboardInterrupt:
        print("\n⚠️ ผู้ใช้สั่งยกเลิกการทำงานกลางคัน (Ctrl+C)")
    except Exception as err:
        print(f"\n❌ ข้อผิดพลาดไม่คาดคิด: {err}")

def run_interactive_mode(agent: ReActAgentEngine) -> None:
    """เปิดโหมดโต้ตอบใน Terminal พูดคุยสั่งงานต่อเนื่อง"""
    print("\n💬 เข้าสู่โหมด Interactive Agent CLI (พิมพ์ 'exit' หรือ 'quit' เพื่อออก)")
    print("-" * 60)
    while True:
        try:
            user_input = input("\n🧑‍💻 คุณ > ").strip()
            if not user_input:
                continue
            if user_input.lower() in ["exit", "quit", "q"]:
                print("👋 ลาก่อนครับ! ขอบคุณที่ใช้งาน Local SE Agent")
                break

            run_single_task(agent, user_input)
        except (KeyboardInterrupt, EOFError):
            print("\n👋 ปิดการทำงาน Interactive Mode เรียบร้อย")
            break

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(
        description="Local Autonomous Software Engineering Agent CLI (Mac M3 Optimized)"
    )
    parser.add_argument(
        "-t", "--task",
        type=str,
        help="ป้อนคำสั่งให้ Agent ลงมือทำ 1 งานแล้วจบ เช่น: --task 'ตรวจบั๊กใน sample_maven_project'"
    )
    parser.add_argument(
        "-i", "--interactive",
        action="store_true",
        help="เปิดโหมด Interactive Prompt ทำงานต่อเนื่องใน Terminal"
    )
    parser.add_argument(
        "-m", "--model",
        type=str,
        default="qwen2.5-coder:7b",
        help="ระบุชื่อโมเดล Ollama ที่ต้องการใช้งาน (ค่าเริ่มต้น: qwen2.5-coder:7b)"
    )
    parser.add_argument(
        "--max-iterations",
        type=int,
        default=6,
        help="จำนวนรอบสูงสุดที่อนุญาตให้ ReAct Engine วนลูป (ค่าเริ่มต้น: 6)"
    )

    args = parser.parse_args()

    # แสดง Banner ต้อนรับ
    print("=" * 60)
    print("🤖 Local SE Agent CLI • Phase 1 Production Standard")
    print(f"📦 Active Model: {args.model} | Guardrail Limit: {args.max_iterations} steps")
    print("=" * 60)

    agent = create_agent(model_name=args.model, max_iterations=args.max_iterations)

    if args.task:
        run_single_task(agent, args.task)
    elif args.interactive or len(sys.argv) == 1:
        run_interactive_mode(agent)

if __name__ == "__main__":
    main()