from datetime import datetime

def validate_context_by_date(context_chunks: list[str], required_year: int) -> bool:
    """
    검색된 문서 청크들이 필수 연도 조건을 만족하는지 검증하는 Guardrail 함수.
    """
    print("--- [Guardrail] Context 데이터 검증 시작 ---")
    valid_count = 0
    for i, chunk in enumerate(context_chunks):
        # 간단한 날짜 패턴 매칭을 가정합니다. 실제로는 정교한 NLP 파싱이 필요합니다.
        if f"{required_year}" in chunk:
            print(f"✅ 청크 {i+1}: {required_year}년 정보 발견. 유효함.")
            valid_count += 1
        else:
            print(f"❌ 청크 {i+1}: {required_year}년 정보가 없어 필터링됨.")
    
    # 최소한 2개 이상의 유효한 정보가 있어야 다음 단계로 진행한다고 가정
    if valid_count >= 2:
        print("✅ 검증 완료: 최소 요구 조건 충족. 에이전트 실행 허용.")
        return True
    else:
        print("🛑 검증 실패: 필수 정보 부족. 사용자에게 재요청 필요.")
        return False

# 사용 예시:
context_data = [
    "2022년의 시장 동향은...", 
    "2023년 AI 기술 발전은 폭발적이었다.", 
    "2024년 전망은 밝다."
]
can_proceed = validate_context_by_date(context_data, required_year=2023)

# 가상의 LangChain 구조를 가정합니다.
def summarize_and_manage_memory(chat_history: list[str], max_tokens: int) -> str:
    """대화 기록을 요약하여 다음 단계에 전달할 핵심 메모리를 생성합니다."""
    
    # 1. 대화 기록을 요약하는 프롬프트를 구성합니다.
    summary_prompt = f"다음 대화 기록을 바탕으로, 사용자가 가장 중요하게 생각하는 핵심 주제 3가지만 간결하게 요약해 주세요. (최대 {max_tokens} 토큰 분량)"
    
    # 2. LLM 호출 (실제로는 LLM API 호출이 들어갑니다.)
    # summary = llm_call(summary_prompt + "\n" + "\n".join(chat_history))
    
    # 시뮬레이션된 결과
    summary = "사용자는 A 기능의 가격 정책과 B 기능의 기술적 구현 가능성에 대해 주로 문의했습니다. 다음 단계에서는 이 두 가지에 대한 비교 분석이 필요합니다."
    
    print(f"✅ 메모리 관리 성공: {summary}")
    return summary

# 사용 예시
history = ["사용자: A 기능 가격은요?", "AI: 월 10만원입니다.", "사용자: B 기능은 언제쯤 가능할까요?"]
new_memory = summarize_and_manage_memory(history, 500)

def execute_api_call_with_retry(endpoint: str, payload: dict, max_retries: int = 3):
    """API 호출을 시도하고, 실패 시 지수 백오프(Exponential Backoff)를 사용하여 재시도합니다."""
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            print(f"➡️ 시도 중: {endpoint} (시도 {attempt + 1}/{max_retries})")
            # 실제 API 호출 로직 (requests.post(endpoint, json=payload))
            
            # 시뮬레이션: 3번째 시도에서 성공한다고 가정
            if attempt >= 2:
                return {"status": "SUCCESS", "data": "데이터를 성공적으로 가져왔습니다."}
            else:
                raise ConnectionError("네트워크 연결 오류 발생")
                
        except ConnectionError as e:
            if attempt < max_retries - 1:
                wait_time = 2 ** attempt  # 1초, 2초, 4초...
                print(f"⚠️ 실패: {e}. {wait_time}초 후 재시도합니다.")
                import time; time.sleep(wait_time)
            else:
                print("❌ 모든 재시도 실패. 작업을 중단합니다.")
                return {"status": "FAILED", "error": f"최종 실패: {e}"}
    return {"status": "FAILED", "error": "알 수 없는 오류"}

# 실행 예시
result = execute_api_call_with_retry("/api/data", {"query": "latest"})
print(f"\n최종 결과: {result}")