AI 代理系統：建立完整的電影推薦服務

# 在 TMDbService 類別中新增方法
from semantic_kernel.functions import kernel_function
import requests

class TMDbService:
    # ... (省略 __init__ 和其他函式)

    @kernel_function(
        description="Searches for movies by title",
        name="search_movies",
    )
    def search_movies(self, movie_title: str) -> str:
        """根據電影標題搜尋電影"""
        print("執行動畫搜尋...")
        base_url = "https://api.themoviedb.org/3"
        endpoint = f"{base_url}/search/movie?api_key={self.api_key}&query={movie_title}&language=en-US&page=1"
        response = requests.get(endpoint)
        if response.status_code == 200:
            movies = response.json()['results']
            if not movies:
                return "找不到符合標題的電影。"
            
            result = "找到了以下電影：\n\n"
            for movie in movies[:5]:  # 限制結果數量以保持簡潔
                title = movie.get('title', 'N/A')
                year = movie.get('release_date', 'N/A')[:4]
                rating = movie.get('vote_average', 'N/A')
                result += f"- {title} ({year}) - 評分: {rating}/10\n"
            return result
        return "搜尋電影時發生錯誤。"

import semantic_kernel as sk

# 建立並設定 kernel
kernel = sk.Kernel()
# 假設 TMDbService 已被實例化並註冊為外掛
# kernel.import_plugin_from_object(TMDbService(), "Movies")

# 建立聊天提示範本
chat_prompt = """
你是一個樂於助人的電影助理。你可以推薦電影、搜尋電影，並提供電影相關資訊。

使用者: {{$input}}

請使用以下函式來幫助使用者：
- Movies.search_movies: 根據標題搜尋電影
- Movies.get_top_movies_by_genre: 根據類型取得熱門電影
- Movies.get_movie_details: 取得特定電影的詳細資訊
"""

# 在實際應用中，我們會使用 Planner 或 Function Calling 來自動選擇和呼叫函式
async def chat_with_movies(user_input: str):
    # 這裡簡化流程，實際應使用 SK 的規劃器
    # ...
    pass