# Beispiel-Konfiguration für Autogen-MCP-Server
# Kopiere diese Datei zu config.yml und passe sie an

# Moderator Agent Konfiguration
moderator:
  name: "AgentModerator"
  model: "gpt-4"
  system_message: |
    Du bist ein intelligenter Moderator-Agent, der Anfragen an spezialisierte Agenten weiterleitet.
    Analysiere die Anfrage und bestimme den besten Spezialisten für die Aufgabe.
    Koordiniere die Kommunikation zwischen den Agenten und formatiere die finale Antwort.
  
  # Modell-spezifische Konfiguration
  model_config:
    temperature: 0.7
    max_tokens: 1000
    timeout: 30

# Spezialisierte Agenten
agents:
  - name: "AzureDevOpsAgent"
    specialization: "azure_devops"
    description: "Spezialist für Azure DevOps, Build-Pipelines und Deployment"
    model: "gpt-4"
    system_message: |
      Du bist ein Azure DevOps Spezialist. Du hilfst bei:
      - Work Items und Backlogs
      - Build und Release Pipelines
      - Git Repositories und Pull Requests
      - Deployment Strategien
    
    # MCP Server Verbindung
    mcp_server:
      url: "mcp://localhost:8001/azure-devops"
      timeout: 60
      tools:
        - "get_work_items"
        - "create_pull_request"
        - "get_build_status"
        - "trigger_pipeline"
    
    model_config:
      temperature: 0.3
      max_tokens: 1500

  - name: "DatabaseAgent"
    specialization: "database"
    description: "Spezialist für Datenbank-Operationen und SQL"
    model: "gpt-3.5-turbo"
    system_message: |
      Du bist ein Datenbank-Spezialist. Du hilfst bei:
      - SQL Queries und Optimierung
      - Datenbank Design und Schema
      - Performance-Analyse
      - Backup und Recovery
    
    mcp_server:
      url: "mcp://localhost:8002/database"
      timeout: 45
      tools:
        - "query_database"
        - "get_schema"
        - "analyze_performance"
        - "backup_database"
    
    model_config:
      temperature: 0.2
      max_tokens: 1200

# Routing-Regeln für automatische Agent-Auswahl
routing_rules:
  - keywords: ["azure", "devops", "pipeline", "build", "deployment", "pull request", "work item"]
    agent: "AzureDevOpsAgent"
    confidence: 0.8
    
  - keywords: ["database", "sql", "query", "schema", "table", "performance", "backup"]
    agent: "DatabaseAgent"
    confidence: 0.8
    
  - keywords: ["datenbank", "abfrage", "tabelle", "schema"]
    agent: "DatabaseAgent"
    confidence: 0.7

# Fallback-Strategien
fallback:
  default_agent: "moderator"  # Wenn kein spezieller Agent gefunden wird
  timeout_seconds: 120
  retry_attempts: 3
  
  # Wenn ein Agent nicht verfügbar ist
  unavailable_strategy: "fallback_to_moderator"
  
  # Fehlerbehandlung
  error_responses:
    agent_timeout: "Entschuldigung, der angefragte Service ist momentan nicht verfügbar."
    mcp_server_error: "Es gab einen Fehler beim Zugriff auf die Backend-Services."
    general_error: "Ein unerwarteter Fehler ist aufgetreten. Bitte versuchen Sie es später erneut."

# Logging-Konfiguration
logging:
  level: "INFO"
  format: "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
  file: "logs/autogen-mcp-server.log"
  max_file_size: "10MB"
  backup_count: 5
  
  # Spezielle Logger
  loggers:
    agents: "DEBUG"
    mcp_server: "INFO"
    config: "WARNING"

# Web UI Konfiguration (optional)
web_ui:
  enabled: true
  host: "localhost"
  port: 8000
  debug: false
  
  # Sicherheit
  secret_key: "your-secret-key-here"  # Ändern Sie dies in Produktion!
  
  # Authentifizierung (optional)
  auth:
    enabled: false
    username: "admin"
    password: "password"  # Ändern Sie dies in Produktion!

# Performance-Einstellungen
performance:
  # Maximale gleichzeitige Anfragen
  max_concurrent_requests: 10
  
  # Caching
  cache:
    enabled: true
    ttl_seconds: 300
    max_size: 1000
  
  # Connection Pooling für MCP Server
  mcp_connection_pool:
    max_connections: 5
    timeout: 30