/**
 * 任务迁移 Agent
 *
 * 当会话上下文达到阈值时，由迁移 Agent 读取完整对话历史，
 * 筛选出对后续工作有用的信息，生成结构化的 Markdown 交接文档。
 *
 * 交接文档将作为新会话的第一条用户消息，让新 Agent 了解任务背景。
 *
 * 迁移 Agent 是专用的、无状态的，不注册任何工具，用完即弃。
 */
import { Agent, AgentNS, Message } from "@ai-zen/agents-core";
/**
 * 将单条消息渲染为纯文本格式
 *
 * 渲染规则：
 * - 每种 role 用特定前缀标识，一目了然
 * - content 为字符串的直接输出
 * - content 为数组的（多模态），text 部分拼接输出，image_url 标注 [图片]
 * - tool_calls 保留 call_id、函数名和参数
 * - function_call 保留函数名和参数
 * - tool 消息保留 tool_call_id
 * - 隐藏/omit 消息跳过
 *
 * 注意：当前仅处理 type="function" 的工具调用（ToolCall.function），
 *       忽略 ToolCall.type 和 ToolCall.index 字段。
 *       如果未来引入非 function 类型的工具调用（如 code_interpreter、file_search 等），
 *       此处需要补充对应的渲染逻辑。
 */
export declare function formatMessageToText(msg: AgentNS.Message): string | null;
/**
 * 将消息列表渲染为纯文本对话记录
 *
 * 相比 JSON.stringify 的优势：
 * - 去掉冗余的字段名，大幅缩减体积
 * - 更易读，迁移 Agent 可以直接理解
 * - 保留 tool_call_id 等关键关联信息
 *
 * @example 输出格式：
 * ```
 * [system] 你是一个AI助手...
 * [user] 帮我看看项目结构
 * [assistant] [tool_call] readFile (call_0): {"path":"package.json"}
 * [tool] [回应 call_0] {"name":"readProject","content":"..."}
 * [assistant] 已查看项目结构
 * ```
 */
export declare function formatHistoryToText(messages: AgentNS.Message[]): string;
/**
 * 计算消息列表的总字符数（JSON 序列化后的大小）
 */
export declare function calcTotalChars(messages: AgentNS.Message[]): number;
/**
 * 判断是否需要进行任务迁移
 * 当消息内容总字符数超过模型 maxContextChars 时返回 true
 */
export declare function shouldMigrate(messages: AgentNS.Message[], maxContextChars: number | undefined): boolean;
/**
 * 创建任务迁移 Agent
 * 用于生成交接文档，不注册任何工具
 */
export declare function createMigrationAgent(): Promise<Agent>;
/**
 * 记录迁移错误日志
 * 存储最原始的信息：原始聊天记录 + 迁移 Agent 的完整消息列表 + 错误信息
 */
export declare function logMigrationError(historyMessages: AgentNS.Message[], error: Error, migrationAgentMessages?: AgentNS.Message[], options?: {
    userPrompt?: string;
}): string;
/**
 * 伪造一轮工具调用，返回一对消息：assistant（含 tool_calls）+ tool（含返回结果）。
 *
 * ## 设计缘由
 *
 * 任务迁移需要将对话历史传给独立的迁移 Agent 分析。序列化历史有两种选择：
 *
 * 1. **JSON 格式** — 结构化，Agent 能准确区分每条消息的角色和字段，不会混淆。
 *    但体积巨大（每条消息重复出现 role/content/tool_calls 等字段名），
 *    在长对话场景下可能比纯文本大 3-5 倍，严重挤占迁移 Agent 的上下文窗口。
 *
 * 2. **纯文本格式**（formatHistoryToText）— 紧凑，体积小，保留关键信息。
 *    但如果直接作为 user 消息传给迁移 Agent，Agent 看到一大段纯文本对话记录，
 *    会分不清这是"需要分析的历史数据"还是"当前正在发生的对话"，导致分析偏差
 *    （如把历史中的用户消息当成当前用户指令、忽略工具调用的关联关系等）。
 *
 * 本函数的解决方案：将纯文本历史包装为一轮伪造的 `readFile` 工具调用。
 * 迁移 Agent 看到的是：用户请求读文件 → assistant 调用了 readFile → tool 返回了文件内容。
 * 这样 Agent 能借助工具调用的语义边界，清晰区分：
 * - "工具返回的内容" = 需要分析的历史数据
 * - "用户的消息" = 当前任务指令
 *
 * 既享受了纯文本的小体积优势，又避免了直接注入导致的混淆。
 */
export declare function forgeToolCallRound(options: {
    toolName: string;
    toolArgs: Record<string, any>;
    toolResult: string;
    callId?: string;
}): [Message, Message];
/**
 * 使用迁移 Agent 生成交接文档
 * @param historyMessages 原始会话的完整消息列表
 * @returns 交接文档的 Markdown 文本
 */
export declare function generateMigrationDoc(historyMessages: AgentNS.Message[]): Promise<string>;
//# sourceMappingURL=task-migration-agent.d.ts.map