"""LangGraph 기반 대화 그래프 (구 N-profiling/domain/graph.py 이식).

원본 import 버그 수정: `n_profiling.llm`(존재하지 않음) → `negotiation.profiling.infra.llm_adapter`.
chat_engine 은 이 모듈을 사용하지 않으며(script_modifier/verifier 만 사용), langgraph 는 선택 의존성이다.
직접 import 할 때만 langgraph 가 필요하다.
"""

from typing import List, TypedDict

from langchain_core.messages import BaseMessage
from langgraph.graph import StateGraph
from langgraph.checkpoint.sqlite import SqliteSaver

from negotiation.profiling.infra.llm_adapter import get_llm


class AgentState(TypedDict):
    """대화 상태. messages: 대화 히스토리."""

    messages: List[BaseMessage]


def call_model(state: AgentState):
    response = get_llm().invoke(state["messages"])
    return {"messages": [response]}


# 대화 상태를 메모리에 임시 저장하는 체크포인터.
memory = SqliteSaver.from_conn_string(":memory:")

graph = StateGraph(AgentState)
graph.add_node("llm", call_model)
graph.set_entry_point("llm")
graph.set_finish_point("llm")