# BioQL Agent - Estado Final ✅

## Resumen

Se implementó con éxito un **Agent con tools** que usa el modelo DeepSeek fine-tuned para generar código BioQL y ejecutar acciones.

## Arquitectura Implementada

```
┌─────────────────┐
│  VSCode Chat    │  User: @bioql create a Bell state
│   (@bioql)      │
└────────┬────────┘
         │ HTTPS
         ↓
┌────────────────────────────────────────────┐
│  Modal GPU (A10G)                          │
│                                            │
│  ┌──────────────────────────────────────┐ │
│  │  SimpleBioQLAgent                    │ │
│  │  --------------------------------    │ │
│  │  1. Analiza keywords del request    │ │
│  │  2. Decide action a ejecutar        │ │
│  │  3. Usa modelo para generar código  │ │
│  │  4. Ejecuta tools si es necesario   │ │
│  │  5. Retorna resultado               │ │
│  └──────────────────────────────────────┘ │
│                                            │
│  ┌──────────────────────────────────────┐ │
│  │  DeepSeek-Coder-1.3B Fine-tuned      │ │
│  │  (Genera código BioQL)               │ │
│  └──────────────────────────────────────┘ │
│                                            │
└────────────────────────────────────────────┘
         │ JSON Response
         ↓
┌─────────────────┐
│  VSCode UI      │  Shows: code + result + button
└─────────────────┘
```

## Endpoints Desplegados

### 1. Agent Simple (PRINCIPAL) ✅
```
https://spectrix--bioql-agent-simple-simple-agent.modal.run
```

**Funcionalidad:**
- Analiza request del usuario
- Decide action basándose en keywords
- Genera código con modelo fine-tuned
- Ejecuta tools: list_files, read_file, run_python
- Retorna resultado estructurado

**Input:**
```json
{
  "api_key": "bioql_test_...",
  "request": "Create a Bell state",
  "workspace_context": {
    "workspace": "/path/to/project",
    "current_file": "test.py"
  }
}
```

**Output:**
```json
{
  "success": true,
  "action": "generate_code",
  "code": "from bioql import quantum...",
  "reasoning": "Generated code for...",
  "cost": {...},
  "timing": {...}
}
```

### 2. Inferencia Normal (Legacy)
```
https://spectrix--bioql-inference-deepseek-generate-code.modal.run
```

Solo genera código, sin tools. Usado para comandos directos, no desde chat.

## Tools Disponibles

El agent detecta automáticamente qué tool usar:

| Keywords | Action | Descripción |
|----------|--------|-------------|
| `create`, `generate`, `write`, `bell`, `quantum` | `generate_code` | Genera código BioQL |
| `run`, `execute` | `execute_code` | Genera y ejecuta Python |
| `list`, `file` | `list_files` | Lista archivos en workspace |
| `read`, `file X` | `read_file` | Lee contenido de archivo |
| Otros | `answer` | Responde con el modelo |

## Integración VSCode

### Archivo: `vscode-extension/extension.js`

El chat **siempre usa el agent**:

```javascript
async function handleChatRequest(request, context, stream, token) {
    // ALWAYS use agent
    const agentResult = await executeWithAgent(request.prompt, mode, stream);

    // Show code if generated
    if (agentResult.code) {
        stream.markdown('### Code\n\n```python\n' + agentResult.code + '\n```');
        stream.button({
            command: 'bioql.insertCode',
            title: '📋 Insert Code',
            arguments: [agentResult.code]
        });
    }
}
```

### Endpoint usado:
```javascript
const agentUrl = 'https://spectrix--bioql-agent-simple-simple-agent.modal.run';
```

## Flujo Completo

### Ejemplo: "Create a Bell state"

1. **Usuario en VSCode:**
   ```
   @bioql create a Bell state
   ```

2. **VSCode Extension:**
   - Detecta `@bioql`
   - Llama a `executeWithAgent("create a Bell state")`
   - Envía a Modal agent endpoint

3. **SimpleBioQLAgent en Modal:**
   - Recibe request: "create a Bell state"
   - Detecta keyword `create` → action = `generate_code`
   - Llama al modelo DeepSeek con prompt:
     ```
     ### Instruction:
     create a Bell state

     ### Code:
     ```
   - Modelo genera código BioQL

4. **Response a VSCode:**
   ```json
   {
     "success": true,
     "action": "generate_code",
     "code": "from bioql import quantum\nresult = quantum(\"Create Bell state\", ...)",
     "cost": {"user_cost_usd": 0.012}
   }
   ```

5. **VSCode muestra:**
   ```markdown
   ### Code

   ​```python
   from bioql import quantum
   result = quantum("Create Bell state", backend="simulator")
   print(result)
   ​```

   [📋 Insert Code]
   ```

## Por qué esta arquitectura

### Problema Original
- El modelo **no fue entrenado para usar tools**
- Intentar que el modelo decida tools generaba outputs malformados
- Parsing de `TOOL: name PARAMS: params` fallaba

### Solución: Agent Decide, Model Generates
1. **Agent analiza keywords** (determinístico, no falla)
2. **Agent decide action** (if/else simple basado en keywords)
3. **Model solo genera código** (lo que sabe hacer bien)
4. **Agent ejecuta tools** (subprocess, file ops en Modal)

### Ventajas
✅ No requiere re-entrenar el modelo
✅ Usa el modelo fine-tuned actual sin cambios
✅ Funciona de manera predecible
✅ Fácil agregar nuevos tools (solo añadir keywords)
✅ Se integra perfectamente con VSCode

## Archivos Clave

### Modal
- ✅ `modal/bioql_agent_simple.py` - Agent principal (DEPLOYED)
- `modal/bioql_inference_deepseek.py` - Inferencia + agent complejo (deprecated)

### VSCode
- ✅ `vscode-extension/extension.js` - Integración con agent
- ✅ `vscode-extension/package.json` - Config (v3.3.1)
- ✅ `vscode-extension/bioql-assistant-3.3.1.vsix` - Extension package

### Docs
- ✅ `docs/AGENT_INTEGRATION.md` - Documentación técnica
- ✅ `INSTALL_VSCODE_AGENT.md` - Guía de instalación
- ✅ `AGENT_FINAL_STATUS.md` - Este documento

### Python
- `bioql/llm/agent_wrapper.py` - Wrapper base (no usado actualmente)
- `bioql/llm/enhanced_agent.py` - Agent Python (alternativa)
- ✅ `test_agent_modal.py` - Tests del agent

## Testing

### Test API
```bash
python3 test_agent_modal.py
```

**Output esperado:**
```
Test 1: Generate Bell state code
============================================================
✅ Success!
Iterations: 2
Actions taken (1):
  1. ✅ generate_code

📝 Code generated:
from bioql import quantum
result = quantum("Create Bell state", backend="simulator")
```

### Test VSCode
```
1. Instalar extension: ver INSTALL_VSCODE_AGENT.md
2. Abrir chat en VSCode
3. Escribir: @bioql create a Bell state
4. Ver código generado
```

## Costos

| Operación | Tiempo | Costo Usuario | Modal Base |
|-----------|--------|---------------|------------|
| Generate code | 5-15s | $0.005-0.015 | $0.004-0.010 |
| Execute code | 1-3s | $0.001-0.003 | $0.001-0.002 |
| List files | <1s | $0.001 | <$0.001 |
| Read file | <1s | $0.001 | <$0.001 |

- **Markup:** 40% sobre costo de Modal
- **Facturación:** Por segundo de GPU usado
- **A10G:** $1.10/hora = $0.000305/segundo

## Instalación Extension

### Método 1: Manual en VSCode
```
1. VSCode → Extensions (Cmd+Shift+X)
2. ... → Install from VSIX
3. Seleccionar: /Users/heinzjungbluth/Desktop/bioql/vscode-extension/bioql-assistant-3.3.1.vsix
4. Reload Window
```

### Método 2: CLI (si tienes `code` en PATH)
```bash
code --install-extension /Users/heinzjungbluth/Desktop/bioql/vscode-extension/bioql-assistant-3.3.1.vsix
```

### Configuración
```json
{
  "bioql.mode": "modal",
  "bioql.apiKey": "bioql_test_870ce7ae",
  "bioql.enableChat": true
}
```

## Próximos Pasos (Opcional)

### Mejoras Posibles
1. **Multi-turn conversations** - Agent recuerda contexto entre requests
2. **More tools** - git, npm, docker, pytest
3. **Streaming** - Mostrar código mientras se genera
4. **Tool chaining** - Ejecutar múltiples tools en secuencia
5. **Approval workflow** - Pedir confirmación antes de ejecutar
6. **File sync** - Sincronizar archivos entre VSCode y Modal

### Re-entrenar para Tools Nativos
Si quieres que el modelo aprenda tools nativamente:

```python
# Nuevo training data format
{
  "instruction": "Create a Bell state and save to file",
  "reasoning": "Need to generate code and write to file",
  "tools": [
    {"name": "generate_code", "params": "bell_state"},
    {"name": "write_file", "params": "bell.py|code"}
  ],
  "code": "from bioql import quantum..."
}
```

Esto requiere re-entrenar con 500+ ejemplos de tool usage.

## Estado Actual

### ✅ Completado
- [x] Agent desplegado en Modal
- [x] VSCode extension actualizada a v3.3.1
- [x] Integración chat → agent funcionando
- [x] Tools: generate_code, execute_code, list_files, read_file
- [x] Costos y billing integrados
- [x] Documentación completa
- [x] Tests funcionando

### 🎯 Production Ready
- ✅ Modelo fine-tuned en Modal
- ✅ Agent con tools
- ✅ VSCode extension empaquetada
- ✅ Endpoints estables
- ✅ Billing configurado
- ✅ Docs actualizadas

## Comandos Útiles

### Desarrollo
```bash
# Redeploy agent
modal deploy modal/bioql_agent_simple.py

# Test agent
python3 test_agent_modal.py

# Rebuild extension
cd vscode-extension && npx vsce package

# Check Modal logs
modal app logs bioql-agent-simple
```

### Producción
```bash
# Ver apps desplegadas
modal app list

# Ver stats
modal app stats bioql-agent-simple

# Monitor en vivo
modal app logs bioql-agent-simple --follow
```

## Conclusión

✅ **Agent funcionando completamente**

El sistema está listo para producción:
- Model fine-tuned genera código BioQL correctamente
- Agent decide actions de forma inteligente
- Tools se ejecutan en Modal con billing
- VSCode se integra perfectamente vía chat
- Todo documentado y testeado

**Para usar:**
1. Instala extension: `INSTALL_VSCODE_AGENT.md`
2. Abre chat en VSCode
3. Escribe: `@bioql create a Bell state`
4. ¡Funciona! 🎉
