import pandas as pd
from typing import List
from openpyxl import Workbook
from AgentProxy import AgentProxy

api_key = 'c6bbe7f48063a2c1' 
api_secret = '5f8e7d3a97465cc099bf19bd1b70c266' 
assistant_id = "66bb09a84673b57506fe7bbd" 
agent = AgentProxy(assistant_id, api_key, api_secret)



# Stage: Evaluation
#   客户接触与需求识别: 188.89%
#   项目支持与优化: 91.11%
#   产品演示与方案提供: 80.00%
#   市场分析与策略调整: 80.00%


# Stage: Qualification
#   客户接触与需求识别: 154.24%
#   项目支持与优化: 144.07%
#   商务谈判与合同准备: 113.56%
#   内部协调与支持: 83.05%

# Stage: Bidding+Negotiation
#   商务谈判与合同准备: 162.86%
#   客户接触与需求识别: 130.00%
#   项目支持与优化: 125.71%
#   内部协调与支持: 111.43%


# Stage: Closed Won
#   商务谈判与合同准备: 130.77%
#   内部协调与支持: 123.08%
#   项目支持与优化: 123.08%
#   合同审查与订单处理: 115.38%
most_frequent_actions = {
    "Evaluation": [
        "客户接触与需求识别",
        "项目支持与优化",
        "产品演示与方案提供",
        "市场分析与策略调整"
    ],
    "Qualification": [
        "客户接触与需求识别",
        "项目支持与优化",
        "商务谈判与合同准备",
        "内部协调与支持"
    ],
    "Bidding+Negotiation": [
        "商务谈判与合同准备",
        "客户接触与需求识别",
        "项目支持与优化",
        "内部协调与支持"
    ],
    "Closed Won": [
        "商务谈判与合同准备",
        "内部协调与支持",
        "项目支持与优化",
        "合同审查与订单处理"
    ]
}


# Stage: Evaluation
#   完成技术评估与测试: 4.44%
#   完成市场调研与竞争分析: 4.44%
#   完成需求确认与收集: 2.22%
#   完成项目立项与采购流程: 2.22%
# Stage: Qualification
#   完成需求确认与收集: 1.69%
#   完成技术评估与测试: 1.69%
#   完成商务谈判与合同准备: 1.69%
#   完成内部审批与预算确认: 1.69%
# Stage: Bidding+Negotiation
#   完成技术评估与测试: 2.86%
#   完成市场调研与竞争分析: 2.86%
#   完成需求确认与收集: 1.43%
#   完成项目立项与采购流程: 1.43%
# Stage: Closed Won
#   完成商务谈判与合同准备: 3.85%
#   完成关系建立与维护: 3.85%
#   完成续约与增购谈判: 3.85%
#   完成需求确认与收集: 0.00%

top_action_results = {
    "Evaluation": [
        "完成技术评估与测试",
        "完成市场调研与竞争分析",
        "完成需求确认与收集",
        "完成项目立项与采购流程"
    ],
        "Qualification": [
        "完成需求确认与收集",
        "完成技术评估与测试",
        "完成商务谈判与合同准备",
        "完成内部审批与预算确认"
    ],
        "Bidding+Negotiation": [
        "完成需求确认与收集",
        "完成技术评估与测试",
        "完成项目立项与采购流程",
        "完成市场调研与竞争分析"
    ],
    "Closed Won": [
        "完成商务谈判与合同准备",
        "完成关系建立与维护",
        "完成续约与增购谈判",
        "完成需求确认与收集"
    ],
}

stages = ["Evaluation", "Qualification", "Bidding+Negotiation", "Closed Won"]

for stage in stages:
    print(f"Stage: {stage}")
    prompt = f"""
        任务：
        你作为一个资深的销售领域专家，下面的输入数据给出了销售阶段，该销售阶段最频繁的销售行动，该销售阶段最top的行动结果，
        分析：
        1. 销售的行动和结果是否匹配和相关
        2. 销售的行动和结果是否正相关，是否存在gap
        3. 销售的行动和结果是否和当前的销售阶段相匹配

        输入：
        销售阶段：{stage}
        最频繁的销售行动：{most_frequent_actions[stage]}
        最top的行动结果：{top_action_results[stage]}

        输出：
        按照上述分析要点给出的分析结果和分析报告

    """
    print(agent.send_message(prompt))