import numpy as np
import torch
from typing import Optional, Dict, Any

class LatentState:
    """
    Representa el estado oculto estructural $\mathcal{H}$ de un modelo.
    En lugar de serializar el pensamiento a tokens/strings, Axon preserva 
    este tensor continuo para el enrutamiento inter-agente.
    """
    def __init__(self, tensor: torch.Tensor, origin_model_id: str, semantic_type: Optional[str] = None):
        self.tensor = tensor
        self.origin_model_id = origin_model_id
        # Tipado Semántico Universal (HoTT)
        self.semantic_type = semantic_type
        self.entropy = self._calculate_shannon_entropy()

    def _calculate_shannon_entropy(self) -> float:
        """Calcula la incertidumbre informacional inherente al tensor continuo."""
        # Implementación conceptual: calcular entropía probabilística a lo largo de las activaciones
        probabilities = torch.nn.functional.softmax(self.tensor, dim=-1)
        return float(-torch.sum(probabilities * torch.log(probabilities + 1e-9)).item())
    
    def conforms_to_type(self, type_manifold: torch.Tensor, threshold: float = 0.95) -> bool:
        """
        Homotopy Type Theory (HoTT) Validation:
        $ P(x \in \mathcal{V}_T) > 1 - \epsilon $
        Verifica axiomáticamente si este estado encaja con un Tipo Semántico esperado
        basado en la métrica de similitud del colector (Euclidean/Cosine distance).
        """
        similarity = torch.nn.functional.cosine_similarity(self.tensor.view(-1), type_manifold.view(-1), dim=0).item()
        return similarity >= threshold

class DiffeomorphicTransformer:
    """
    Ejecuta la Telepatía Tensorial realocando el estado Latente $\mathcal{H}_A$ al espacio $\mathcal{H}_B$.
    Transformación Diffeomorfica usando matrices puente (Wasserstein-based projections).
    """
    def __init__(self, transformation_matrices: Dict[str, torch.Tensor]):
        """
        El diccionario mapea firmas de origen-destino (e.g. "llama3->mistral")
        a la matriz de peso diferencial adaptada.
        """
        self.W_matrices = transformation_matrices
        
    def project(self, state_a: LatentState, target_model_id: str) -> torch.Tensor:
        """
        $ \mathcal{H}_B^{input} = \text{GeLU}(\mathbf{W}_{A \to B} \cdot \mathcal{H}_A^{output} + b) $
        """
        signature = f"{state_a.origin_model_id}->{target_model_id}"
        
        # Si es el mismo modelo, el isomorfismo es la identidad
        if state_a.origin_model_id == target_model_id:
            return state_a.tensor
            
        if signature not in self.W_matrices:
            raise ValueError(f"Falta el tensor de transporte óptimo (Wasserstein) para la ruta: {signature}")
            
        W_AB = self.W_matrices[signature]
        # Aplica proyección difeomórfica continua
        projected = torch.matmul(state_a.tensor, W_AB)
        # Activa y devuelve el tensor que inyectaremos en el Model B
        return torch.nn.functional.gelu(projected)
