"""
🎯 AFO Kingdom Prometheus Agent (Phase 80)
전략적 계획 수립 및 리스크 관리 특화 에이전트

작성자: 승상 (Chancellor)
날짜: 2026-01-22

역할: 장기적 전략 수립, 리스크 평가, 자원 최적화
모델: Claude Opus 4.5 (전략적 사고용)
"""

import asyncio
import logging
import time
from dataclasses import dataclass
from typing import Any

from AFO.background_agents import BackgroundAgent

# 로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)


@dataclass
class StrategicGoal:
    """전략적 목표 데이터 클래스"""

    goal_id: str
    title: str
    description: str
    priority: str  # 'critical', 'high', 'medium', 'low'
    timeline: str  # 'immediate', 'short_term', 'medium_term', 'long_term'
    success_criteria: list[str]
    dependencies: list[str]
    risks: list[dict[str, Any]]
    resources_required: dict[str, float]
    progress_percentage: float
    created_at: float
    updated_at: float


@dataclass
class RiskAssessment:
    """리스크 평가 데이터 클래스"""

    risk_id: str
    description: str
    probability: float  # 0.0 - 1.0
    impact: float  # 0.0 - 1.0
    risk_score: float  # probability * impact
    mitigation_strategy: str
    owner: str
    status: str  # 'identified', 'mitigating', 'resolved', 'accepted'
    detection_date: float
    last_reviewed: float


@dataclass
class ResourceAllocation:
    """자원 할당 데이터 클래스"""

    resource_id: str
    resource_type: str  # 'agent', 'compute', 'storage', 'network'
    total_capacity: float
    allocated_capacity: float
    available_capacity: float
    efficiency_score: float
    utilization_trend: list[float]


class PrometheusAgent(BackgroundAgent):
    """
    Prometheus Agent: 전략적 계획 수립 및 리스크 관리 특화 에이전트

    역할:
    - 프로젝트 로드맵 수립
    - 리스크 평가 및 완화 전략
    - 자원 할당 최적화
    - 목표 달성 경로 계획
    """

    def __init__(self):
        super().__init__("prometheus", "Prometheus Agent")
        self.strategic_goals: dict[str, StrategicGoal] = {}
        self.risk_assessments: dict[str, RiskAssessment] = {}
        self.resource_allocations: dict[str, ResourceAllocation] = {}
        self.roadmap_timeline: dict[str, list[StrategicGoal]] = {}

        # 전략적 계획 파라미터
        self.risk_threshold = 0.7  # 위험 임계값
        self.resource_efficiency_target = 0.85  # 자원 효율성 목표
        self.planning_horizon_months = 12  # 계획 기간 (개월)

        # 모델 설정
        self.model_name = "claude-opus-4.5"

        logger.info(f"Prometheus Agent initialized with {self.model_name}")

    async def execute_cycle(self) -> None:
        """
        Prometheus Agent의 주요 실행 로직

        수행 작업:
        1. 전략적 목표 모니터링 및 업데이트
        2. 리스크 평가 및 완화 전략 수립
        3. 자원 할당 최적화
        4. 로드맵 조정 및 우선순위 재설정
        """

        try:
            # 1. 전략적 목표 모니터링
            await self._monitor_strategic_goals()

            # 2. 리스크 평가
            await self._assess_risks()

            # 3. 자원 최적화
            await self._optimize_resources()

            # 4. 로드맵 업데이트
            await self._update_roadmap()

            logger.info("Prometheus cycle completed. Strategic planning updated.")

        except Exception as e:
            logger.error(f"Prometheus cycle error: {e}")
            self.status.error_count += 1

    async def _monitor_strategic_goals(self) -> None:
        """전략적 목표 모니터링 및 진척도 업데이트"""
        current_time = time.time()

        for goal_id, goal in self.strategic_goals.items():
            # 목표 기한 초과 확인
            if self._is_goal_overdue(goal):
                await self._handle_overdue_goal(goal)

            # 의존성 상태 확인
            if not await self._check_goal_dependencies(goal):
                await self._reschedule_goal(goal)

            # 진척도 자동 계산 (시뮬레이션)
            goal.progress_percentage = min(100.0, goal.progress_percentage + 0.5)
            goal.updated_at = current_time

        # 완료된 목표 정리
        completed_goals = [
            goal_id
            for goal_id, goal in self.strategic_goals.items()
            if goal.progress_percentage >= 100.0
        ]

        for goal_id in completed_goals:
            await self._archive_completed_goal(goal_id)

    async def _assess_risks(self) -> None:
        """리스크 평가 및 완화 전략 수립"""
        # 새로운 리스크 식별
        new_risks = await self._identify_new_risks()

        for risk_data in new_risks:
            risk = RiskAssessment(
                risk_id=f"risk_{int(time.time())}_{len(self.risk_assessments)}",
                description=risk_data["description"],
                probability=risk_data["probability"],
                impact=risk_data["impact"],
                risk_score=risk_data["probability"] * risk_data["impact"],
                mitigation_strategy=risk_data["mitigation"],
                owner="auto-assigned",
                status="identified",
                detection_date=time.time(),
                last_reviewed=time.time(),
            )
            self.risk_assessments[risk.risk_id] = risk

        # 기존 리스크 재평가
        for risk in self.risk_assessments.values():
            if risk.status in ["identified", "mitigating"]:
                await self._reevaluate_risk(risk)

        # 고위험 리스크 우선 처리
        high_risk_items = [
            risk for risk in self.risk_assessments.values() if risk.risk_score > self.risk_threshold
        ]

        for risk in sorted(high_risk_items, key=lambda x: x.risk_score, reverse=True):
            await self._prioritize_risk_mitigation(risk)

    async def _optimize_resources(self) -> None:
        """자원 할당 최적화"""
        # 현재 자원 사용량 분석
        await self._analyze_resource_utilization()

        # 비효율적 할당 식별
        inefficient_resources = [
            res_id
            for res_id, allocation in self.resource_allocations.items()
            if allocation.efficiency_score < self.resource_efficiency_target
        ]

        for res_id in inefficient_resources:
            await self._rebalance_resource_allocation(res_id)

        # 미래 수요 예측
        future_demand = await self._forecast_resource_demand()

        # 선제적 자원 확보
        for resource_type, demand in future_demand.items():
            if demand > 0.9:  # 90% 이상 사용 예상
                await self._scale_resource_capacity(resource_type, demand)

    async def _update_roadmap(self) -> None:
        """로드맵 업데이트 및 우선순위 조정"""
        # 전략적 목표 우선순위 재계산
        await self._recalculate_goal_priorities()

        # 타임라인 조정
        await self._adjust_timeline_constraints()

        # 의존성 충돌 해결
        await self._resolve_dependency_conflicts()

        # 로드맵 일관성 검증
        await self._validate_roadmap_consistency()

    # 리스크 관련 헬퍼 메서드들

    async def _identify_new_risks(self) -> list[dict[str, Any]]:
        """새로운 리스크 식별"""
        # 실제로는 다양한 소스로부터 리스크를 식별
        # 현재는 시뮬레이션

        potential_risks = [
            {
                "description": "기술 스택 업데이트로 인한 호환성 문제",
                "probability": 0.6,
                "impact": 0.8,
                "mitigation": "호환성 테스트 강화 및 롤백 계획 수립",
            },
            {
                "description": "팀 역량 부족으로 인한 일정 지연",
                "probability": 0.4,
                "impact": 0.7,
                "mitigation": "교육 프로그램 및 외부 전문가 도입",
            },
            {
                "description": "예상치 못한 요구사항 변경",
                "probability": 0.3,
                "impact": 0.9,
                "mitigation": "변경 관리 프로세스 및 범위 관리 강화",
            },
        ]

        return potential_risks

    async def _reevaluate_risk(self, risk: RiskAssessment) -> None:
        """리스크 재평가"""
        # 시간 경과에 따른 확률/영향 재계산
        time_factor = (time.time() - risk.detection_date) / (30 * 24 * 60 * 60)  # 30일 단위

        # 시간이 지날수록 일부 리스크는 완화됨
        risk.probability = max(0.1, risk.probability * (1 - time_factor * 0.1))
        risk.risk_score = risk.probability * risk.impact
        risk.last_reviewed = time.time()

    async def _prioritize_risk_mitigation(self, risk: RiskAssessment) -> None:
        """고위험 리스크 완화 우선순위 설정"""
        risk.status = "mitigating"

        # 완화 전략 실행 (시뮬레이션)
        logger.info(f"🚨 Prioritizing risk mitigation: {risk.description}")
        logger.info(f"   Strategy: {risk.mitigation_strategy}")
        logger.info(f"   Risk Score: {risk.risk_score:.2f}")

    # 자원 관련 헬퍼 메서드들

    async def _analyze_resource_utilization(self) -> dict[str, float]:
        """자원 사용량 분석"""
        utilization = {}

        for res_id, allocation in self.resource_allocations.items():
            utilization[res_id] = allocation.allocated_capacity / allocation.total_capacity

            # 추세 분석을 위한 기록
            allocation.utilization_trend.append(utilization[res_id])
            if len(allocation.utilization_trend) > 10:
                allocation.utilization_trend = allocation.utilization_trend[-10:]

        return utilization

    async def _rebalance_resource_allocation(self, resource_id: str) -> None:
        """자원 할당 재균형"""
        allocation = self.resource_allocations[resource_id]

        # 효율성 기반 재할당 로직 (시뮬레이션)
        optimal_allocation = allocation.total_capacity * 0.8  # 80% 목표 사용률

        if allocation.allocated_capacity > optimal_allocation:
            # 과할당 해소
            reduction = allocation.allocated_capacity - optimal_allocation
            allocation.allocated_capacity -= reduction * 0.1  # 10%씩 감소
        else:
            # 저활용 개선
            increase = optimal_allocation - allocation.allocated_capacity
            allocation.allocated_capacity += increase * 0.05  # 5%씩 증가

        allocation.available_capacity = allocation.total_capacity - allocation.allocated_capacity
        allocation.efficiency_score = min(1.0, allocation.efficiency_score + 0.05)

    async def _forecast_resource_demand(self) -> dict[str, float]:
        """자원 수요 예측"""
        # 전략적 목표 기반 미래 수요 예측
        future_demand = {}

        for goal in self.strategic_goals.values():
            if goal.timeline in ["short_term", "medium_term"]:
                for resource_type, amount in goal.resources_required.items():
                    future_demand[resource_type] = future_demand.get(resource_type, 0) + amount

        # 현재 할당량 대비 예측
        forecasted_usage = {}
        for resource_type, demand in future_demand.items():
            current_allocation = sum(
                alloc.allocated_capacity
                for alloc in self.resource_allocations.values()
                if alloc.resource_type == resource_type
            )
            if current_allocation > 0:
                forecasted_usage[resource_type] = demand / current_allocation

        return forecasted_usage

    async def _scale_resource_capacity(self, resource_type: str, demand_ratio: float) -> None:
        """자원 용량 확장"""
        logger.info(
            f"📈 Scaling resource capacity for {resource_type} (demand ratio: {demand_ratio:.2f})"
        )

        # 관련 자원 할당 찾기
        relevant_allocations = [
            alloc
            for alloc in self.resource_allocations.values()
            if alloc.resource_type == resource_type
        ]

        for allocation in relevant_allocations:
            # 용량 확장 (시뮬레이션)
            scale_factor = min(2.0, demand_ratio)  # 최대 2배까지
            allocation.total_capacity *= scale_factor
            allocation.available_capacity = (
                allocation.total_capacity - allocation.allocated_capacity
            )

    # 전략적 목표 관련 헬퍼 메서드들

    def _is_goal_overdue(self, goal: StrategicGoal) -> bool:
        """목표 기한 초과 확인"""
        timeline_days = {"immediate": 1, "short_term": 7, "medium_term": 30, "long_term": 90}

        deadline_days = timeline_days.get(goal.timeline, 30)
        deadline = goal.created_at + (deadline_days * 24 * 60 * 60)

        return time.time() > deadline and goal.progress_percentage < 100.0

    async def _handle_overdue_goal(self, goal: StrategicGoal) -> None:
        """기한 초과 목표 처리"""
        logger.warning(f"⚠️ Goal overdue: {goal.title}")

        # 우선순위 상승 또는 일정 조정
        if goal.priority != "critical":
            goal.priority = "high"

        # 리스크 추가

        await self._identify_new_risks()
        # 새로운 리스크를 risk_assessments에 추가하는 로직은 _assess_risks에서 처리

    async def _check_goal_dependencies(self, goal: StrategicGoal) -> bool:
        """목표 의존성 상태 확인"""
        for dep_id in goal.dependencies:
            if dep_id in self.strategic_goals:
                dep_goal = self.strategic_goals[dep_id]
                if dep_goal.progress_percentage < 100.0:
                    return False
        return True

    async def _reschedule_goal(self, goal: StrategicGoal) -> None:
        """목표 일정 조정"""
        # 의존성 지연으로 인한 일정 조정
        if goal.timeline == "immediate":
            goal.timeline = "short_term"
        elif goal.timeline == "short_term":
            goal.timeline = "medium_term"

        logger.info(f"📅 Rescheduled goal '{goal.title}' to {goal.timeline}")

    async def _archive_completed_goal(self, goal_id: str) -> None:
        """완료된 목표 아카이빙"""
        goal = self.strategic_goals[goal_id]
        logger.info(f"✅ Goal completed: {goal.title}")

        # 완료된 목표는 유지하되, 활성 로드맵에서는 제거
        # 실제로는 별도의 아카이브 저장소로 이동

    async def _recalculate_goal_priorities(self) -> None:
        """전략적 목표 우선순위 재계산"""
        # 리스크와 진척도를 고려한 동적 우선순위 조정
        for goal in self.strategic_goals.values():
            # 리스크 영향 계산
            related_risks = [
                risk
                for risk in self.risk_assessments.values()
                if any(dep in risk.description for dep in goal.dependencies)
            ]

            risk_penalty = sum(r.risk_score for r in related_risks) * 0.1

            # 진척도 보너스
            progress_bonus = goal.progress_percentage * 0.01

            # 우선순위 조정
            priority_scores = {"critical": 1.0, "high": 0.8, "medium": 0.6, "low": 0.4}

            base_score = priority_scores.get(goal.priority, 0.5)
            adjusted_score = base_score - risk_penalty + progress_bonus

            # 새로운 우선순위 결정
            if adjusted_score > 0.9:
                goal.priority = "critical"
            elif adjusted_score > 0.7:
                goal.priority = "high"
            elif adjusted_score > 0.5:
                goal.priority = "medium"
            else:
                goal.priority = "low"

    async def _adjust_timeline_constraints(self) -> None:
        """타임라인 제약조건 조정"""
        # 자원 가용성과 의존성을 고려한 타임라인 최적화
        pass

    async def _resolve_dependency_conflicts(self) -> None:
        """의존성 충돌 해결"""
        # 순환 의존성이나 충돌하는 의존성 해결
        pass

    async def _validate_roadmap_consistency(self) -> None:
        """로드맵 일관성 검증"""
        # 로드맵의 논리적 일관성 검증
        pass

    async def get_metrics(self) -> dict[str, Any]:
        """Prometheus Agent 메트릭 반환"""
        total_goals = len(self.strategic_goals)
        completed_goals = sum(
            1 for g in self.strategic_goals.values() if g.progress_percentage >= 100.0
        )
        high_risk_count = sum(
            1 for r in self.risk_assessments.values() if r.risk_score > self.risk_threshold
        )

        avg_resource_efficiency = (
            sum(a.efficiency_score for a in self.resource_allocations.values())
            / len(self.resource_allocations)
            if self.resource_allocations
            else 0
        )

        # 우선순위별 목표 분포
        priority_distribution = {}
        for goal in self.strategic_goals.values():
            priority_distribution[goal.priority] = priority_distribution.get(goal.priority, 0) + 1

        # 리스크 상태 분포
        risk_status_distribution = {}
        for risk in self.risk_assessments.values():
            risk_status_distribution[risk.status] = risk_status_distribution.get(risk.status, 0) + 1

        return {
            "agent_type": "prometheus",
            "strategic_goals_count": total_goals,
            "completed_goals": completed_goals,
            "completion_rate": completed_goals / total_goals if total_goals > 0 else 0,
            "high_risk_count": high_risk_count,
            "resource_allocations": len(self.resource_allocations),
            "avg_resource_efficiency": avg_resource_efficiency,
            "priority_distribution": priority_distribution,
            "risk_status_distribution": risk_status_distribution,
            "model_name": self.model_name,
        }

    # Public API methods

    async def create_strategic_goal(self, goal_data: dict[str, Any]) -> str:
        """
        전략적 목표 생성

        Args:
            goal_data: 목표 데이터

        Returns:
            생성된 목표 ID
        """
        goal_id = f"goal_{int(time.time())}_{len(self.strategic_goals)}"

        goal = StrategicGoal(
            goal_id=goal_id,
            title=goal_data["title"],
            description=goal_data["description"],
            priority=goal_data.get("priority", "medium"),
            timeline=goal_data.get("timeline", "medium_term"),
            success_criteria=goal_data.get("success_criteria", []),
            dependencies=goal_data.get("dependencies", []),
            risks=goal_data.get("risks", []),
            resources_required=goal_data.get("resources_required", {}),
            progress_percentage=0.0,
            created_at=time.time(),
            updated_at=time.time(),
        )

        self.strategic_goals[goal_id] = goal
        return goal_id

    async def assess_project_risks(self) -> list[dict[str, Any]]:
        """
        프로젝트 전체 리스크 평가

        Returns:
            리스크 평가 결과
        """
        risk_summary = []

        for risk in self.risk_assessments.values():
            risk_summary.append(
                {
                    "id": risk.risk_id,
                    "description": risk.description,
                    "score": risk.risk_score,
                    "status": risk.status,
                    "mitigation": risk.mitigation_strategy,
                }
            )

        return sorted(risk_summary, key=lambda x: x["score"], reverse=True)

    async def optimize_resource_plan(self) -> dict[str, Any]:
        """
        자원 계획 최적화

        Returns:
            최적화된 자원 계획
        """
        optimization_plan = {
            "current_utilization": {},
            "recommended_changes": [],
            "efficiency_gains": [],
        }

        for alloc in self.resource_allocations.values():
            utilization = alloc.allocated_capacity / alloc.total_capacity
            optimization_plan["current_utilization"][alloc.resource_id] = utilization

            if alloc.efficiency_score < self.resource_efficiency_target:
                optimization_plan["recommended_changes"].append(
                    {
                        "resource_id": alloc.resource_id,
                        "current_efficiency": alloc.efficiency_score,
                        "target_efficiency": self.resource_efficiency_target,
                        "recommended_action": "rebalance_allocation",
                    }
                )

        return optimization_plan

    async def generate_project_roadmap(self) -> dict[str, Any]:
        """
        프로젝트 로드맵 생성

        Returns:
            프로젝트 로드맵
        """
        roadmap = {"immediate": [], "short_term": [], "medium_term": [], "long_term": []}

        for goal in self.strategic_goals.values():
            if goal.progress_percentage < 100.0:  # 완료되지 않은 목표만
                roadmap[goal.timeline].append(
                    {
                        "id": goal.goal_id,
                        "title": goal.title,
                        "priority": goal.priority,
                        "progress": goal.progress_percentage,
                    }
                )

        # 우선순위별 정렬
        for timeline in roadmap:
            roadmap[timeline].sort(
                key=lambda x: ["critical", "high", "medium", "low"].index(x["priority"])
            )

        return roadmap


# 글로벌 인스턴스
prometheus_agent = PrometheusAgent()


# 유틸리티 함수들
async def create_strategic_goal(goal_data: dict[str, Any]) -> str:
    """전략적 목표 생성 유틸리티"""
    return await prometheus_agent.create_strategic_goal(goal_data)


async def assess_project_risks() -> list[dict[str, Any]]:
    """프로젝트 리스크 평가 유틸리티"""
    return await prometheus_agent.assess_project_risks()


async def optimize_resource_plan() -> dict[str, Any]:
    """자원 계획 최적화 유틸리티"""
    return await prometheus_agent.optimize_resource_plan()


async def generate_project_roadmap() -> dict[str, Any]:
    """프로젝트 로드맵 생성 유틸리티"""
    return await prometheus_agent.generate_project_roadmap()


if __name__ == "__main__":
    # 직접 실행 시 데모
    async def demo():
        print("🎯 Prometheus Agent Phase 80 데모")
        print("=" * 50)

        # 초기화
        agent = PrometheusAgent()

        # 전략적 목표 생성
        goal_data = {
            "title": "Multi-Agent 오케스트레이션 시스템 완성",
            "description": "10개 특화 에이전트로 구성된 완벽한 협업 생태계 구축",
            "priority": "critical",
            "timeline": "short_term",
            "success_criteria": [
                "모든 에이전트 간 원활한 통신",
                "Trinity Score 95%+ 유지",
                "작업 처리 효율성 200%+ 향상",
            ],
            "dependencies": [],
            "risks": [
                {"description": "에이전트 간 통신 오버헤드", "probability": 0.6, "impact": 0.7}
            ],
            "resources_required": {"compute": 100.0, "agents": 10.0},
        }

        goal_id = await agent.create_strategic_goal(goal_data)
        print(f"✅ 전략적 목표 생성: {goal_id}")

        # 메트릭 출력
        metrics = await agent.get_metrics()
        print("\n📊 Prometheus Agent 메트릭:")
        print(f"  • 전략적 목표: {metrics['strategic_goals_count']}개")
        print(f"  • 완료율: {metrics['completion_rate']:.1%}")
        print(f"  • 고위험 항목: {metrics['high_risk_count']}개")
        print(f"  • 자원 할당: {metrics['resource_allocations']}개")

        # 프로젝트 로드맵
        roadmap = await agent.generate_project_roadmap()
        print("\n🗺️ 프로젝트 로드맵:")
        for timeline, goals in roadmap.items():
            if goals:
                print(f"  • {timeline}: {len(goals)}개 목표")

        # 리스크 평가
        risks = await agent.assess_project_risks()
        print("\n⚠️ 주요 리스크:")
        for risk in risks[:3]:
            print(f"  • {risk['description'][:50]}... (점수: {risk['score']:.2f})")

        print("\n✅ Prometheus Agent 데모 완료!")

    asyncio.run(demo())
