# agi_lab/learning/evolutionary.py

import numpy as np

class EvolutionaryEngine:
    """
    Motor de evolución genética para agentes AGI.
    Permite selección, cruce y mutación de poblaciones de agentes.
    """

    def __init__(self, mutation_rate=0.1, elite_ratio=0.2):
        self.mutation_rate = mutation_rate
        self.elite_ratio = elite_ratio

    def evaluate_population(self, agents, environment):
        scores = []
        for agent in agents:
            obs = environment.reset()
            total_reward = 0
            done = False
            while not done:
                agent.perceive(obs)
                action = agent.decide()
                obs, reward, done, _ = environment.step(action)
                agent.learn(reward)
                total_reward += reward
            scores.append(total_reward)
        return np.array(scores)

    def evolve(self, agents, scores):
        """
        Selección elitista + cruce + mutación.
        """
        sorted_indices = np.argsort(scores)[::-1]
        elite_count = max(1, int(self.elite_ratio * len(agents)))
        elites = [agents[i] for i in sorted_indices[:elite_count]]

        new_population = elites.copy()
        while len(new_population) < len(agents):
            parents = np.random.choice(elites, 2, replace=True)
            child = parents[0].evolve(parents[1])
            new_population.append(child)

        return new_population


# agi_lab/learning/meta_learning.py

class MetaLearner:
    """
    Clase base para meta-aprendizaje de políticas AGI.
    Aplica transformaciones de segundo orden sobre agentes (π → π').
    """
    def __init__(self, strategy="gradient" or "evolution"):
        self.strategy = strategy

    def transform(self, agent):
        """
        Modifica internamente la política del agente para mejorar su desempeño general.
        Este método puede ser overriden por implementaciones específicas.
        """
        if self.strategy == "gradient":
            return self.gradient_update(agent)
        elif self.strategy == "evolution":
            return self.evolutionary_tweak(agent)
        else:
            raise NotImplementedError("Estrategia de meta-aprendizaje no implementada.")

    def gradient_update(self, agent):
        # Placeholder para actualización basada en gradientes (requiere diferenciabilidad)
        return agent  # A implementar con JAX/Torch

    def evolutionary_tweak(self, agent):
        # Placeholder para mutación dirigida
        agent.chromosome += 0.01 * np.random.normal(size=agent.chromosome.shape)
        return agent
