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LocalAgent - Windows 本地 AI 执行助手 (MVP)

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配置说明
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1. 复制 .env.example 为 .env
2. 在 .env 中填入你的 SiliconFlow API Key:
   LLM_API_KEY=sk-xxxxx

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运行方式
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方式一：使用 Anaconda
    conda create -n localagent python=3.10
    conda activate localagent
    pip install -r requirements.txt
    python main.py

方式二：直接运行（需已安装依赖）
    python main.py

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测试方法
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1. 对话测试：输入 "今天天气怎么样" → 应识别为 chat
2. 执行测试：
   - 将测试文件放入 workspace/input 目录
   - 输入 "把这些文件复制一份" → 应识别为 execution
   - 确认执行后，检查 workspace/output 目录

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import os
import sys
import tkinter as tk
from tkinter import messagebox
from pathlib import Path
from dotenv import load_dotenv

# 确保项目根目录在 Python 路径中
PROJECT_ROOT = Path(__file__).parent
ENV_PATH = PROJECT_ROOT / ".env"
sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))

# 在导入其他模块之前先加载环境变量
load_dotenv(ENV_PATH)

from app.agent import LocalAgentApp


def check_api_key_configured() -> bool:
    """检查 API Key 是否已配置"""
    api_key = os.getenv("LLM_API_KEY")
    return api_key and api_key != "your_api_key_here"


def setup_workspace():
    """创建工作目录"""
    workspace = PROJECT_ROOT / "workspace"
    (workspace / "input").mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    (workspace / "output").mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    (workspace / "logs").mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    (workspace / "codes").mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    
    return workspace


def main():
    """主入口"""
    print("=" * 50)
    print("LocalAgent - Windows 本地 AI 执行助手")
    print("=" * 50)
    
    # 创建工作目录
    workspace = setup_workspace()
    
    print(f"工作目录: {workspace}")
    print(f"输入目录: {workspace / 'input'}")
    print(f"输出目录: {workspace / 'output'}")
    print(f"日志目录: {workspace / 'logs'}")
    print(f"代码目录: {workspace / 'codes'}")
    print("=" * 50)
    
    # 检查 API Key 是否配置（不阻止启动，只传递状态）
    api_configured = check_api_key_configured()
    if not api_configured:
        print("提示: 未配置 API Key，请在应用内点击「设置」进行配置")
    
    # 启动应用（传递 API 配置状态）
    app = LocalAgentApp(PROJECT_ROOT, api_configured=api_configured)
    app.run()


if __name__ == "__main__":
    main()