# Les 14 — Lesopdracht
## Setup research-agent + eerste run

**Vak:** AI-Assisted Development
**Opleiding:** NOVI Hogeschool Utrecht
**Duur:** 30 min in-class
**Status:** Tijdens de les afronden — daarna huiswerk uitbreiden

---

## Doel

Aan het einde van deze opdracht heb je een **werkende research-agent** in een eigen Next.js repo, draait er één test-query, en kun je in de console alle stappen zien die de agent zette.

---

## Vereisten

- Node 20+, pnpm, git
- Supabase account (mag dezelfde zijn als Les 11/12)
- OpenAI API key (zit waarschijnlijk al in je `.env`)
- **Tavily API key** — gratis tier op https://tavily.com/ (1000 calls/maand)
- VS Code / Cursor

---

## Stap 1 — Nieuwe Next.js app

```bash
pnpm create next-app@latest research-agent \
  --typescript --tailwind --app --no-src-dir --import-alias "@/*"
cd research-agent
pnpm add ai @ai-sdk/openai zod @supabase/supabase-js
pnpm add -D @types/node
```

Open in editor.

---

## Stap 2 — Environment variabelen

`.env.local` (in `.gitignore`!):

```
OPENAI_API_KEY=sk-...
TAVILY_API_KEY=tvly-...
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL=https://...supabase.co
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY=eyJ...
```

> **Let op:** `OPENAI_API_KEY` is GEEN `NEXT_PUBLIC_*` — moet server-side blijven.

---

## Stap 3 — Supabase tabel

In Supabase SQL editor:

```sql
create table research_reports (
  id          bigserial primary key,
  query       text not null,
  summary     text not null,
  sources     jsonb default '[]'::jsonb,
  created_at  timestamp default now()
);

alter table research_reports enable row level security;

create policy "demo open" on research_reports
  for all to anon using (true) with check (true);
```

---

## Stap 4 — Tools schrijven

`lib/tools.ts`:

```typescript
import { tool } from "ai";
import { z } from "zod";
import { createClient } from "@supabase/supabase-js";

const supabase = createClient(
  process.env.NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL!,
  process.env.NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY!
);

export const webSearch = tool({
  description: "Zoek op het web. Returnt top 5 resultaten met url + snippet.",
  inputSchema: z.object({
    query: z.string().describe("Zoekterm"),
  }),
  execute: async ({ query }) => {
    const res = await fetch("https://api.tavily.com/search", {
      method: "POST",
      headers: { "Content-Type": "application/json" },
      body: JSON.stringify({
        api_key: process.env.TAVILY_API_KEY,
        query,
        max_results: 5,
      }),
    });
    const data = await res.json();
    return data.results?.map((r: any) => ({
      url: r.url,
      title: r.title,
      snippet: r.content,
    })) ?? [];
  },
});

export const readPage = tool({
  description: "Haal de volledige tekst van een URL op.",
  inputSchema: z.object({
    url: z.string().url(),
  }),
  execute: async ({ url }) => {
    const res = await fetch("https://api.tavily.com/extract", {
      method: "POST",
      headers: { "Content-Type": "application/json" },
      body: JSON.stringify({
        api_key: process.env.TAVILY_API_KEY,
        urls: [url],
      }),
    });
    const data = await res.json();
    const content = data.results?.[0]?.raw_content ?? "";
    return { url, content: content.slice(0, 5000) };
  },
});

export const saveReport = tool({
  description:
    "Sla een onderzoeksrapport op in de database. " +
    "Alleen aanroepen als het rapport compleet is.",
  inputSchema: z.object({
    query: z.string(),
    summary: z.string().min(100),
    sources: z.array(z.object({
      url: z.string().url(),
      title: z.string(),
    })),
  }),
  execute: async ({ query, summary, sources }) => {
    const { data, error } = await supabase
      .from("research_reports")
      .insert({ query, summary, sources })
      .select()
      .single();
    if (error) return { error: error.message };
    return { reportId: data.id, success: true };
  },
});
```

---

## Stap 5 — Agent definiëren

`lib/agent.ts`:

```typescript
import { ToolLoopAgent, stepCountIs } from "ai";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";
import { webSearch, readPage, saveReport } from "./tools";

export const researchAgent = new ToolLoopAgent({
  model: openai("gpt-4o-mini"),
  system: `Je bent een research-assistent. Werk als volgt:
1. Begin met een kort plan (3-5 bullets).
2. Gebruik webSearch voor oriëntatie.
3. Gebruik readPage voor de 2-3 meest relevante URLs.
4. Schrijf een samenvatting van min 200 woorden.
5. Sla op met saveReport. Inclusief alle gebruikte sources.

Verzin niets — gebruik alleen wat je via tools hebt opgehaald.`,
  tools: { webSearch, readPage, saveReport },
  stopWhen: stepCountIs(10),
});
```

---

## Stap 6 — API route

`app/api/research/route.ts`:

```typescript
import { researchAgent } from "@/lib/agent";

export async function POST(req: Request) {
  const { query } = await req.json();

  const result = await researchAgent.generate({ prompt: query });

  return Response.json({
    text: result.text,
    steps: result.steps.map((s, i) => ({
      step: i,
      toolCalls: s.toolCalls?.map((tc) => ({
        tool: tc.toolName,
        input: tc.input,
      })),
      hasText: !!s.text,
    })),
  });
}
```

---

## Stap 7 — Test in terminal

In één terminal:

```bash
pnpm dev
```

In een tweede terminal:

```bash
curl -X POST http://localhost:3000/api/research \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "Wat zijn de belangrijkste AI-trends in 2026?"}' \
  | jq
```

Verwacht: JSON met `text` (eindrapport) en `steps` (welke tools werden aangeroepen in welke volgorde).

---

## Eisen

- [ ] Repo werkt — `pnpm dev` zonder errors
- [ ] `.env.local` met alle 4 keys + in `.gitignore`
- [ ] Supabase tabel aangemaakt
- [ ] Alle 3 tools werken
- [ ] Agent draait 1 succesvolle query
- [ ] Je kunt in steps zien welke tools werden aangeroepen
- [ ] Eindrapport staat in Supabase (`research_reports` tabel)

---

## Tijdsindeling (30 min)

| Stap | Tijd |
|------|------|
| 1 — Next.js setup | 5 min |
| 2-3 — Env + Supabase | 5 min |
| 4 — Tools | 10 min |
| 5-6 — Agent + route | 5 min |
| 7 — Test + debug | 5 min |

---

## Veelvoorkomende problemen

| Symptoom | Oplossing |
|----------|-----------|
| `TAVILY_API_KEY undefined` | Restart `pnpm dev` na env-edit |
| Tavily 401 | Key fout — kopieer opnieuw |
| Supabase insert faalt | RLS policy check (`alter table ... enable rls; create policy "demo open" ...`) |
| Agent stopt te vroeg | `stepCountIs(10)` → `stepCountIs(20)` |
| Steps array leeg | Check je `result.steps`-mapping — niet `result.text.steps` |
| `gpt-4o-mini` does not exist | Check OpenAI key heeft GPT-4 access — anders `gpt-4o` |

---

## Klaar? Verder met huiswerk

Het huiswerk bouwt voort op deze setup:

- Extra tools (listReports, eigen tool)
- `prepareStep` toevoegen
- Custom stop-conditie
- `AGENT.md` documentatie

Zie `Les14-Huiswerk.md`.
