import os

os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] = "<your-aoai-endpoint>"
os.environ["AZURE_OPENAI_KEY"] = "<your-aoai-key>"

import os
import time
import json
from openai import AzureOpenAI

client = AzureOpenAI(
    api_key=os.getenv("AZURE_OPENAI_KEY"),
    api_version="2024-02-15-preview", # 執筆時点ではこのバージョンのみ対応
    azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
)

# アシスタントの作成
assistant_1 = client.beta.assistants.create(
    name="Sugaku-no-sensei", # アシスタント名
    instructions="あなたは数学の家庭教師です。コードを書いて実行し、数学の質問に答えてください。", # 指示 (アシスタントの定義や目的など)
    tools=[{"type": "code_interpreter"}] # アシスタントが使用できるツールのリスト (ここでは Code interpreter のみ)
    model="<your-model-deployment-name>" # モデルのデプロイ名
)

# 確認
for k,v in dict(assistant_1).items():
    print(k + ": ", v)

id:  asst_7gZPjuHKgZJCBWW4tmNj5mhG
created_at:  1707886161
description:  None
file_ids:  []
instructions:  あなたは数学の家庭教師です。コードを書いて実行し、数学の質問に答えてください。
metadata:  {}
model:  gpt-4-1106
name:  Sugaku-no-sensei
object:  assistant
tools:  [ToolCodeInterpreter(type='code_interpreter')]

# スレッドの作成
thread_1 = client.beta.threads.create()

# ユーザーからのメッセージをスレッドに追加
message_1_1 = client.beta.threads.messages.create(
    thread_id=thread_1.id, # 事前作成したスレッド
    role="user", # ユーザーからの問いかけ
    content="方程式 `3x + 11 = 14` を解きたいです。助けてくれますか？" # 問いかけの内容
)

# スレッドの実行
run_1_1 = client.beta.threads.runs.create(
  thread_id=thread_1.id,
  assistant_id=assistant_1.id
)

# アシスタントが回答のメッセージを返すまで待つ関数
def wait_for_assistant_response(thread_id, run_id):
    while True:
        time.sleep(5)
        # 実行ステータスの取得
        run = client.beta.threads.runs.retrieve(
            thread_id=thread_id,
            run_id=run_id
        )
        status = run.status
        if status in ["completed", "cancelled", "expired", "failed"]:
            print(status)
            break

# アシスタントが回答のメッセージを返すまで待つ
wait_for_assistant_response(thread_1.id, run_1_1.id)

completed

# スレッドのメッセージを確認する関数
def print_thread_messages(thread_id):
    msgs = client.beta.threads.messages.list(thread_id=thread_id)
    for m in msgs:
        assert m.content[0].type == "text"
        print({"role": m.role, "message": m.content[0].text.value})

# スレッドのメッセージを確認
print_thread_messages(thread_1.id)

{'role': 'assistant', 'message': '方程式 `3x + 11 = 14` の解は `x = 1` です。'}
{'role': 'user', 'message': '方程式 `3x + 11 = 14` を解きたいです。助けてくれますか？'}

# スレッドのメッセージをJSONフォーマットで確認する関数
def print_thread_messages_with_json(thread_id):
    msgs = client.beta.threads.messages.list(thread_id=thread_id)
    print(msgs.model_dump_json(indent=2))

print_thread_messages_with_json(thread_1.id)

{
  "data": [
    {
      "id": "msg_VWLczojSp5dADposhMrr0lle",
      "assistant_id": "asst_7gZPjuHKgZJCBWW4tmNj5mhG",
      "content": [
        {
          "text": {
            "annotations": [],
            "value": "方程式 `3x + 11 = 14` の解は `x = 1` です。"
          },
          "type": "text"
        }
      ],
      "created_at": 1707886169,
      "file_ids": [],
      "metadata": {},
      "object": "thread.message",
      "role": "assistant",
      "run_id": "run_MiG1SF2IBFrSZ2plJtER6XQz",
      "thread_id": "thread_6uwifReRlbkEJcBJxtJWWsib"
    },
    {
      "id": "msg_gNY7n2DdMB2Id3MMRhLbagQg",
      "assistant_id": null,
      "content": [
        {
          "text": {
            "annotations": [],
            "value": "方程式 `3x + 11 = 14` を解きたいです。助けてくれますか？"
          },
          "type": "text"
        }
      ],
      "created_at": 1707886162,
      "file_ids": [],
      "metadata": {},
      "object": "thread.message",
      "role": "user",
      "run_id": null,
      "thread_id": "thread_6uwifReRlbkEJcBJxtJWWsib"
    }
  ],
  "object": "list",
  "first_id": "msg_VWLczojSp5dADposhMrr0lle",
  "last_id": "msg_gNY7n2DdMB2Id3MMRhLbagQg",
  "has_more": false
}

# 追加の質問を行う
message_1_2 = client.beta.threads.messages.create(
    thread_id=thread_1.id, # 既存のスレッドにさらにメッセージを追加
    role="user",
    content="この問題を解くために生成したコードを教えてください。"
)

# スレッドの実行
run_1_2 = client.beta.threads.runs.create(
  thread_id=thread_1.id,
  assistant_id=assistant_1.id,
)

# アシスタントが回答のメッセージを返すまで待つ
wait_for_assistant_response(thread_1.id, run_1_2.id)

# スレッドのメッセージを確認する
print_thread_messages(thread_1.id)

{'role': 'assistant', 'message': "もちろんです。以下が問題 `3x + 11 = 14` を解くために使用したコードです：\n\n```python\nfrom sympy import symbols, Eq, solve\n\n# Create the symbol\nx = symbols('x')\n\n# Define the equation\nequation = Eq(3*x + 11, 14)\n\n# Solve the equation for x\nsolution = solve(equation, x)\n```\n\nこのコードでは、まず sympy ライブラリを用いて変数 `x` をシンボルとして定義しました。次に、与えられた方程式 `3x + 11 = 14` を `Eq` 関数を用いて定義しました。最後に、`solve` 関数で方程式を解き、その解を `solution` に格納しました。そして、その結果として `x = 1` を得ました。"}
{'role': 'user', 'message': 'この問題を解くために生成したコードを教えてください。'}
{'role': 'assistant', 'message': '方程式 `3x + 11 = 14` の解は `x = 1` です。'}
{'role': 'user', 'message': '方程式 `3x + 11 = 14` を解きたいです。助けてくれますか？'}

from sympy import symbols, Eq, solve

# Create the symbol
x = symbols('x')

# Define the equation
equation = Eq(3*x + 11, 14)

# Solve the equation for x
solution = solve(equation, x)

assistant_2 = client.beta.assistants.create(
    name="Otenki-assistant", # アシスタント名
    instructions="あなたはお天気アシスタントです。与えられた機能を使って質問に答えてください。", # 指示 (アシスタントの定義や目的など)
    model="<your-model-deployment-name>", # モデルのデプロイ名
    # アシスタントが使用できるツールのリスト (ここではFunction callingで1つの外部APIを指定)
    tools=[{
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "getCurrentWeather",
            "description": "Get the current weather in location", # 指定した地点の現在の天気を取得する
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {"type": "string", "description": "The prefecture and city e.g. 東京都品川区"}, # 都道府県と町
                    "unit": {"type": "string", "enum": ["c", "f"]} # 単位 (摂氏 or 華氏)
                },
                "required": ["location"] # 必須フィールド
            }
        }
    }]
)

# 確認
for k,v in dict(assistant_2).items():
    print(k + ": ", v)

id:  asst_2PfpqeMhIMyFNOXoE3BCyueY
created_at:  1707886191
description:  None
file_ids:  []
instructions:  あなたはお天気アシスタントです。与えられた機能を使って質問に答えてください。
metadata:  {}
model:  gpt-4-1106
name:  Otenki-assistant
object:  assistant
tools:  [ToolFunction(function=FunctionDefinition(name='getCurrentWeather', description='Get the current weather in location', parameters={'type': 'object', 'properties': {'location': {'type': 'string', 'description': 'The prefecture and city e.g. 東京都品川区'}, 'unit': {'type': 'string', 'enum': ['c', 'f']}}, 'required': ['location']}), type='function')]

# スレッドの作成
thread_2 = client.beta.threads.create()

# ユーザーからのリクエストをスレッドに追加
message_2_1 = client.beta.threads.messages.create(
    thread_id=thread_2.id,
    role="user",
    content="品川の天気を教えて"
)

# スレッドのメッセージを確認
print_thread_messages(thread_2.id)

{'role': 'user', 'message': '品川の天気を教えて'}

# スレッドの実行
run_2 = client.beta.threads.runs.create(
  thread_id=thread_2.id,
  assistant_id=assistant_2.id,
)

# 実行ステータスを確認する関数
def check_run_status(thread_id, run_id):
    r = client.beta.threads.runs.retrieve(
        thread_id=thread_id,
        run_id=run_id
    )
    status = r.status
    print(status)

# 実行ステータスの確認
check_run_status(thread_2.id, run_2.id)

requires_action

# 実行の詳細を確認
print(run_2.model_dump_json(indent=2))

{
  "id": "run_I2Pail7I9T4xt1jGuBnS2e1r",
  "assistant_id": "asst_2PfpqeMhIMyFNOXoE3BCyueY",
  "cancelled_at": null,
  "completed_at": null,
  "created_at": 1707886791,
  "expires_at": 1707887391,
  "failed_at": null,
  "file_ids": [],
  "instructions": "あなたはお天気アシスタントです。与えられた機能を使って質問に答えてください。",
  "last_error": null,
  "metadata": {},
  "model": "gpt-4-1106",
  "object": "thread.run",
  "required_action": {
    "submit_tool_outputs": {
      "tool_calls": [
        {
          "id": "call_KCrKrVmGMZ9g0Cm1pJYi8j4z",
          "function": {
            "arguments": "{\"location\":\"東京都品川区\"}",
            "name": "getCurrentWeather"
          },
          "type": "function"
        }
      ]
    },
    "type": "submit_tool_outputs"
  },
  "started_at": 1707886792,
  "status": "requires_action",
  "thread_id": "thread_duYvDhzNS6y7SF6y8O0EDaDC",
  "tools": [
    {
      "function": {
        "name": "getCurrentWeather",
        "description": "Get the current weather in location",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "location": {
              "type": "string",
              "description": "The prefecture and city e.g. 東京都品川区"
            },
            "unit": {
              "type": "string",
              "enum": [
                "c",
                "f"
              ]
            }
          },
          "required": [
            "location"
          ]
        }
      },
      "type": "function"
    }
  ],
  "usage": null
}

# 外部APIのダミー
def getCurrentWeather(location, unit="c"):
    # 実際はここで外部APIを呼び出して結果を取得する
    current_weather = "晴17℃"
    return current_weather

# Assistants APIに送り返す結果格納用のリスト
tool_outputs = []

# tool_callsごとに指定された外部APIを実行して結果を作成していく(今回は1呼び出しのみ)
for tc in run_2.required_action.submit_tool_outputs.tool_calls:
    if tc.function.name == "getCurrentWeather":
        # JSON形式の引数情報を辞書に変換
        arg = json.loads(tc.function.arguments)
        # 必須引数を取得
        location = arg["location"]
        # 外部APIを実行
        weather = getCurrentWeather(location)
        # 結果をtool_callごとに作成
        output =  {
            "tool_call_id": tc.id,
            "output": weather,
        }
        tool_outputs.append(output)
    elif tc.function.name == "foo":
        # Function callingで複数の外部APIを候補として提示した場合はこのようにして実行していく
        pass
    elif tc.function.name == "bar":
        # Function callingで複数の外部APIを候補として提示した場合はこのようにして実行していく
        pass

print(tool_outputs)

[{'tool_call_id': 'call_KCrKrVmGMZ9g0Cm1pJYi8j4z', 'output': '晴17℃'}]

# Assistants APIに外部APIの出力結果を送信する
run_2 = client.beta.threads.runs.submit_tool_outputs(
  thread_id=thread_2.id,
  run_id=run_2.id,
  tool_outputs=tool_outputs # 結果格納リスト
)

# アシスタントが回答のメッセージを返すまで待つ
wait_for_assistant_response(thread_2.id, run_2.id)

completed

# スレッドのメッセージを確認
print_thread_messages(thread_2.id)

{'role': 'assistant', 'message': '現在、東京都品川区の天気は晴れで、気温は17℃です。'}
{'role': 'user', 'message': '品川の天気を教えて'}

# スレッドの削除
client.beta.threads.delete("<thread-id>")

# すべてのアシスタントのリスト
for a in client.beta.assistants.list():
    print(a.id, a.name)

asst_2PfpqeMhIMyFNOXoE3BCyueY Otenki-assistant
asst_7gZPjuHKgZJCBWW4tmNj5mhG Sugaku-no-sensei

# アシスタントの削除
client.beta.assistants.delete("<assistant-id>")

# すべてのアシスタントの削除
for a in client.beta.assistants.list():
    client.beta.assistants.delete(a.id)