# meta_learning.py

import numpy as np

class MetaLearner:
    """
    Clase base para meta-aprendizaje de políticas AGI.
    Aplica transformaciones de segundo orden sobre agentes (π → π′),
    con posibles estrategias basadas en evolución o gradientes.
    """

    def __init__(self, strategy: str = "evolution"):
        self.strategy = strategy

    def transform(self, agent):
        """
        Modifica internamente la política del agente.
        Devuelve una versión ajustada del mismo.
        """
        if self.strategy == "gradient":
            return self.gradient_update(agent)
        elif self.strategy == "evolution":
            return self.evolutionary_tweak(agent)
        else:
            raise NotImplementedError(f"Estrategia de meta-aprendizaje '{self.strategy}' no implementada.")

    def gradient_update(self, agent):
        # Placeholder para integración futura con frameworks autodiferenciables.
        return agent

    def evolutionary_tweak(self, agent):
        """
        Introduce una ligera mutación en el genotipo del agente, si existe.
        """
        if hasattr(agent, "chromosome"):
            agent.chromosome += 0.01 * np.random.normal(size=agent.chromosome.shape)
        return agent
