第7课：AI 对话核心 —— Agent 和 SDK 怎么配合

// 简化版
class Session {
    async handleUserMessage(message: string) {
        // 1. 把消息交给 Claude Agent SDK
        const client = new ClaudeSDKClient(this.options);

        // 2. 发送用户消息
        await client.query(message);

        // 3. 接收 AI 的回复流
        for await (const msg of client.receiveResponse()) {
            if (msg.type === 'assistant') {
                // AI 的文字回复 → 推送到前端
                this.websocket.send({
                    type: 'assistant_message',
                    content: msg.text
                });
            } else if (msg.type === 'tool_use') {
                // AI 要用工具 → 推送到前端让用户看到
                this.websocket.send({
                    type: 'tool_use',
                    name: msg.toolName,
                    input: msg.input
                });
            }
        }
    }
}

你是一个智能邮件助手。你可以帮助用户：
- 搜索和浏览邮件
- 分析邮件内容
- 执行邮件操作（归档、标星、贴标签等）
- 创建一键操作（Actions）
- 设置自动化规则（Listeners）
- 管理数据看板（UI State）

你有以下工具可以使用：
- email_search: 搜索邮件
- email_read: 读取邮件全文
- email_archive: 归档邮件
- email_star: 标星邮件
- email_label: 给邮件贴标签
- ...

当用户的请求涉及复杂搜索时，你应该使用 inbox-searcher 子Agent 来帮你。

// 自定义搜索工具（简化版）
const emailSearchTool = {
    name: "email_search",
    description: "搜索邮件。支持 Gmail 搜索语法如 from:, to:, subject:, after:, before:",
    input_schema: {
        type: "object",
        properties: {
            query: {
                type: "string",
                description: "搜索关键词或 Gmail 查询语法"
            },
            limit: {
                type: "number",
                description: "返回结果数量，默认20"
            }
        },
        required: ["query"]
    },
    handler: async (args) => {
        const results = await database.searchEmails(args.query, args.limit);
        return {
            content: [{
                type: "text",
                text: JSON.stringify(results)
            }]
        };
    }
};

用户: "找一下今年所有跟 AWS 相关的账单邮件"

主 Agent: "这个搜索比较复杂，我派搜索专家去"
    │
    ▼ Task 工具
搜索子Agent (inbox-searcher):
    "让我用假设驱动搜索法来找..."
    → 第1轮: from:aws OR from:amazon subject:invoice → 找到 12 封
    → 第2轮: from:aws subject:billing → 找到 5 封（有重复）
    → 第3轮: subject:AWS charge → 找到 3 封新的
    → 去重汇总: 共 15 封不同的 AWS 账单邮件
    │
    ▼ 结果返回
主 Agent: "我找到了 15 封 AWS 账单邮件，时间从1月到现在..."

用户: "帮我把超过30天的订阅邮件清理了"

AI: "我找到了 47 封过期订阅邮件。要我帮你归档吗？"

   ┌──────────────────────────────────────┐
   │  🔘 归档 47 封过期订阅邮件            │  ← 这是 AI 生成的 Action 按钮
   └──────────────────────────────────────┘

// 在 Listener 或 Action 的代码里
const result = await context.callAgent({
    prompt: `分析这封邮件:
        主题: ${email.subject}
        发件人: ${email.from}
        内容: ${email.body_text}

        判断这是什么类型的邮件？如果是发票，提取金额和供应商名称。`,

    schema: {
        type: "object",
        properties: {
            email_type: { type: "string", enum: ["invoice", "newsletter", "personal", "work", "other"] },
            amount: { type: "number" },
            vendor: { type: "string" }
        }
    }
});

// result 是 AI 返回的结构化数据：
// { email_type: "invoice", amount: 500, vendor: "Acme Corp" }

if (result.email_type === "invoice") {
    await context.uiState.update('financial-dashboard', {
        // 把这笔支出记到财务看板
    });
}