/**
* AI 对话工具 - 使用阿里百炼 DashScope 大模型
*/
import { z } from 'zod';
import { DashScopeClient } from '../dashscope-client.js';
export const aiChatTool = {
name: 'ai_chat',
description: '使用阿里百炼 DashScope 大模型进行对话（支持多轮对话）',
inputSchema: {
type: 'object',
properties: {
message: {
type: 'string',
description: '用户消息内容',
},
system_prompt: {
type: 'string',
description: '系统提示词（可选）',
},
model: {
type: 'string',
description: '使用的模型（可选，默认 qwen-turbo）',
default: 'qwen-turbo',
},
temperature: {
type: 'number',
description: '温度参数（0-1，可选，默认 0.7）',
default: 0.7,
},
},
required: ['message'],
} as const,
};
const AIChatSchema = z.object({
message: z.string(),
system_prompt: z.string().optional(),
model: z.string().optional().default('qwen-turbo'),
temperature: z.number().min(0).max(1).optional().default(0.7),
});
export async function executeAIChat(
args: unknown,
dashscopeClient: DashScopeClient
): Promise<string> {
const parsed = AIChatSchema.parse(args);
const messages: Array<{ role: 'system' | 'user' | 'assistant'; content: string }> = [];
// 添加系统提示词（如果有）
if (parsed.system_prompt) {
messages.push({
role: 'system',
content: parsed.system_prompt,
});
}
// 添加用户消息
messages.push({
role: 'user',
content: parsed.message,
});
try {
const response = await dashscopeClient.chatCompletion({
model: parsed.model,
messages,
temperature: parsed.temperature,
max_tokens: 2000,
});
const content = response.output.choices[0].message.content;
const usage = response.output.usage;
return `🤖 AI 回复（模型: ${parsed.model}）:\n\n${content}\n\n---\n📊 Token 使用: 输入 ${usage.input_tokens}, 输出 ${usage.output_tokens}, 总计 ${usage.total_tokens}`;
} catch (error) {
throw new Error(`AI 调用失败: ${error instanceof Error ? error.message : String(error)}`);
}
}
