#!/usr/bin/env python3
"""
PatentAgent 集成测试
测试端到端工作流程的完整性
"""

import os
import sys
import json
from datetime import datetime
from typing import Dict, Any

# 添加项目根目录到路径
sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)))


def test_patent_analysis_workflow():
    """测试专利分析工作流程"""
    print("🔄 测试专利分析工作流程...")
    
    # 模拟输入数据
    test_input = {
        "technology_domain": "人工智能",
        "innovation_topic": "图像识别",
        "analysis_type": "discovery",
        "analysis_date": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
    }
    
    # 模拟工作流程各阶段
    workflow_stages = []
    
    # 阶段1: 技术分析
    tech_analysis = {
        "stage": "technology_analysis",
        "analyst": "技术分析师",
        "output": """
        # 技术分析报告
        
        ## 技术领域概述
        人工智能图像识别技术正在快速发展，深度学习成为主流技术。
        在计算机视觉领域，卷积神经网络(CNN)已经成为标准架构。
        
        ## 市场需求分析
        市场对高精度图像识别技术需求巨大，特别是在以下领域：
        - 医疗影像诊断：AI辅助医生进行疾病诊断
        - 自动驾驶：实时识别道路环境和障碍物
        - 安防监控：智能识别可疑行为和人员
        - 工业检测：自动化质量控制和缺陷检测
        
        ## 技术机会识别
        存在多个技术创新机会：
        1. 多模态融合技术：结合图像、文本、音频的综合识别
        2. 边缘计算优化：在移动设备上实现高效推理
        3. 小样本学习：减少对大量标注数据的依赖
        4. 可解释AI：提高模型决策的透明度
        
        ## 技术趋势预测
        未来技术发展趋势：
        - 模型轻量化：更适合移动端部署
        - 实时性提升：毫秒级响应时间
        - 准确率提升：接近或超越人类水平
        - 通用性增强：一个模型处理多种视觉任务
        """,
        "quality_score": 85,
        "timestamp": datetime.now().isoformat()
    }
    workflow_stages.append(tech_analysis)
    
    # 阶段2: 创新发现
    innovation_discovery = {
        "stage": "innovation_discovery",
        "analyst": "创新发现师",
        "output": """
        # 创新机会发现报告
        
        ## 技术空白识别
        通过分析现有技术，识别出以下技术空白：
        1. 实时多模态融合处理技术
        2. 边缘设备上的大模型推理优化
        3. 零样本学习在图像识别中的应用
        4. 对抗性攻击的防御机制
        
        ## 跨领域创新机会
        发现以下跨领域创新机会：
        1. 结合自然语言处理的视觉问答系统
        2. 融合生物视觉机制的神经网络架构
        3. 量子计算在图像处理中的应用
        4. 区块链技术在图像版权保护中的应用
        
        ## 新兴技术趋势
        识别出以下新兴技术趋势：
        - Transformer架构在计算机视觉中的应用
        - 神经架构搜索(NAS)自动设计网络
        - 联邦学习保护数据隐私
        - 神经符号推理结合深度学习
        
        ## 创新机会评估
        对发现的创新机会进行评估：
        1. 实时多模态融合 - 技术可行性: 高, 商业价值: 高
        2. 边缘模型优化 - 技术可行性: 中, 商业价值: 高
        3. 零样本学习 - 技术可行性: 中, 商业价值: 中
        4. 对抗防御 - 技术可行性: 低, 商业价值: 高
        """,
        "quality_score": 82,
        "timestamp": datetime.now().isoformat()
    }
    workflow_stages.append(innovation_discovery)
    
    # 阶段3: 先行技术研究
    prior_art_research = {
        "stage": "prior_art_research",
        "analyst": "先行技术研究员",
        "output": """
        # 先行技术研究报告
        
        ## 专利检索结果
        通过全面的专利检索，发现相关专利500余件：
        - 图像识别基础算法专利：200件
        - 深度学习架构专利：150件
        - 边缘计算优化专利：100件
        - 多模态融合专利：50件
        
        ## 现有技术分析
        分析现有技术的发展状态：
        1. 基础图像识别技术已经相对成熟
        2. 深度学习在图像识别中的应用已广泛商业化
        3. 边缘计算优化技术仍在快速发展
        4. 多模态融合技术处于早期阶段
        
        ## 技术发展趋势
        技术发展呈现以下趋势：
        - 专利申请数量逐年递增，2023年达到峰值
        - 中美两国在该领域专利申请最为活跃
        - 企业专利申请占比超过70%
        - 技术焦点从算法创新转向应用创新
        
        ## 竞争对手分析
        主要竞争对手专利布局：
        1. Google: 在基础算法和框架方面领先
        2. Microsoft: 在云端AI服务方面优势明显
        3. Apple: 在移动端AI芯片方面投入巨大
        4. NVIDIA: 在AI硬件加速方面占据主导
        5. 百度: 在自动驾驶图像识别方面活跃
        
        ## 侵权风险评估
        识别出以下高风险专利：
        1. US10,123,456 - Google的图像分类方法
        2. US10,234,567 - Microsoft的目标检测算法
        3. US10,345,678 - Apple的边缘推理优化
        
        风险等级评估：
        - 高风险专利：15件
        - 中风险专利：35件
        - 低风险专利：50件
        
        ## 专利地图
        构建了完整的专利技术地图，显示：
        - 核心技术区域专利密度高
        - 新兴技术区域专利稀少，存在机会
        - 交叉技术区域竞争激烈
        
        | 专利ID | 标题 | 受让人 | 申请日期 | 风险等级 |
        |--------|------|--------|----------|----------|
        | US10123456 | Deep Learning Image Classification | Google | 2020-01-15 | High |
        | US10234567 | Real-time Object Detection | Microsoft | 2021-03-20 | High |
        | US10345678 | Edge Computing Optimization | Apple | 2022-06-10 | Medium |
        """,
        "quality_score": 88,
        "timestamp": datetime.now().isoformat()
    }
    workflow_stages.append(prior_art_research)
    
    # 阶段4: 专利撰写
    patent_writing = {
        "stage": "patent_writing",
        "analyst": "专利撰写员",
        "output": """
        发明名称
        ========
        一种基于多模态融合的实时图像识别方法及系统
        
        技术领域
        ========
        本发明涉及人工智能和计算机视觉技术领域，特别是一种基于多模态融合的实时图像识别方法及系统。
        
        背景技术
        ========
        现有的图像识别技术主要基于单一模态的深度学习算法，存在以下局限性：
        1. 在复杂场景下识别准确率不高
        2. 缺乏对上下文信息的理解
        3. 对噪声和干扰的鲁棒性差
        4. 难以处理多样化的输入数据
        
        发明内容
        ========
        本发明的目的是提供一种基于多模态融合的实时图像识别方法及系统，能够：
        1. 提高复杂场景下的识别准确率
        2. 增强对上下文信息的理解能力
        3. 提升对噪声和干扰的鲁棒性
        4. 支持多样化输入数据的处理
        
        权利要求书
        ==========
        1. 一种基于多模态融合的实时图像识别方法，其特征在于包括以下步骤：
           a) 获取图像数据和相关的文本描述数据；
           b) 使用卷积神经网络提取图像特征；
           c) 使用自然语言处理模型提取文本特征；
           d) 通过注意力机制融合图像特征和文本特征；
           e) 使用融合特征进行图像识别并输出结果。
        
        2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
           所述卷积神经网络采用残差连接结构，包括多个卷积层和池化层。
        
        3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
           所述自然语言处理模型采用Transformer架构，能够处理可变长度的文本序列。
        
        4. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
           所述注意力机制包括自注意力和交叉注意力，能够捕获模态内和模态间的关联关系。
        
        5. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
           所述融合特征通过全连接层进行降维处理，然后输入到分类器中进行最终识别。
        
        6. 一种基于多模态融合的实时图像识别系统，其特征在于包括：
           图像输入模块、文本输入模块、特征提取模块、特征融合模块和识别输出模块。
        
        说明书摘要
        ==========
        本发明提供了一种基于多模态融合的实时图像识别方法及系统。该方法通过同时处理图像数据和文本描述数据，
        使用深度学习技术提取各模态特征，并通过注意力机制实现特征融合，从而显著提高图像识别的准确率和鲁棒性。
        实验结果表明，该方法在多个数据集上的识别准确率比现有方法提升了15-20%。
        
        实施例
        ======
        具体实施例1：多模态图像分类系统
        该系统应用于医疗影像诊断，结合医学影像和病历文本信息，实现更准确的疾病诊断。
        
        具体实施例2：智能监控系统
        该系统应用于安防监控，结合视频图像和报警文本信息，实现异常行为的实时检测。
        
        具体实施例3：自动驾驶视觉系统
        该系统应用于自动驾驶汽车，结合道路图像和交通标志文本信息，实现更可靠的环境感知。
        """,
        "quality_score": 90,
        "timestamp": datetime.now().isoformat()
    }
    workflow_stages.append(patent_writing)
    
    # 验证工作流程完整性
    required_stages = ["technology_analysis", "innovation_discovery", "prior_art_research", "patent_writing"]
    completed_stages = [stage["stage"] for stage in workflow_stages]
    
    missing_stages = [stage for stage in required_stages if stage not in completed_stages]
    
    if missing_stages:
        print(f"❌ 缺少工作流程阶段: {missing_stages}")
        return False
    
    # 验证各阶段输出质量
    low_quality_stages = [stage for stage in workflow_stages if stage["quality_score"] < 70]
    
    if low_quality_stages:
        print(f"❌ 低质量阶段: {[stage['stage'] for stage in low_quality_stages]}")
        return False
    
    # 验证输出长度
    short_outputs = [stage for stage in workflow_stages if len(stage["output"]) < 500]
    
    if short_outputs:
        print(f"❌ 输出过短的阶段: {[stage['stage'] for stage in short_outputs]}")
        return False
    
    print("✅ 专利分析工作流程测试通过")
    return True


def test_data_flow_integrity():
    """测试数据流完整性"""
    print("\n🔄 测试数据流完整性...")
    
    # 模拟数据流
    data_flow = {
        "input": {
            "technology_domain": "人工智能",
            "innovation_topic": "图像识别",
            "user_requirements": "发现技术创新机会"
        },
        "processing": {
            "stage1": "技术分析师分析技术趋势",
            "stage2": "创新发现师识别创新机会",
            "stage3": "先行技术研究员检索现有技术",
            "stage4": "专利撰写员撰写专利申请"
        },
        "output": {
            "technology_report": "技术分析报告",
            "innovation_opportunities": "创新机会报告",
            "prior_art_analysis": "先行技术分析",
            "patent_draft": "专利申请草稿"
        }
    }
    
    # 验证数据流的完整性
    if not data_flow["input"] or not data_flow["processing"] or not data_flow["output"]:
        print("❌ 数据流不完整")
        return False
    
    # 验证输入数据的有效性
    required_inputs = ["technology_domain", "innovation_topic", "user_requirements"]
    missing_inputs = [inp for inp in required_inputs if inp not in data_flow["input"]]
    
    if missing_inputs:
        print(f"❌ 缺少必要输入: {missing_inputs}")
        return False
    
    # 验证处理阶段的完整性
    required_stages = ["stage1", "stage2", "stage3", "stage4"]
    missing_stages = [stage for stage in required_stages if stage not in data_flow["processing"]]
    
    if missing_stages:
        print(f"❌ 缺少处理阶段: {missing_stages}")
        return False
    
    # 验证输出数据的完整性
    required_outputs = ["technology_report", "innovation_opportunities", "prior_art_analysis", "patent_draft"]
    missing_outputs = [out for out in required_outputs if out not in data_flow["output"]]
    
    if missing_outputs:
        print(f"❌ 缺少输出数据: {missing_outputs}")
        return False
    
    print("✅ 数据流完整性测试通过")
    return True


def test_error_handling():
    """测试错误处理"""
    print("\n🛡️ 测试错误处理...")
    
    # 模拟各种错误情况
    error_scenarios = [
        {
            "scenario": "无效输入数据",
            "input": {"technology_domain": "", "innovation_topic": ""},
            "expected_behavior": "返回错误信息并提示用户"
        },
        {
            "scenario": "API调用失败",
            "input": {"api_error": "网络连接超时"},
            "expected_behavior": "启用降级模式，使用本地数据"
        },
        {
            "scenario": "分析质量不达标",
            "input": {"quality_score": 30},
            "expected_behavior": "重新分析或提示用户"
        },
        {
            "scenario": "存储空间不足",
            "input": {"storage_error": "磁盘空间不足"},
            "expected_behavior": "清理临时文件或提示用户"
        }
    ]
    
    handled_scenarios = 0
    
    for scenario in error_scenarios:
        # 模拟错误处理逻辑
        if scenario["scenario"] == "无效输入数据":
            if not scenario["input"]["technology_domain"] or not scenario["input"]["innovation_topic"]:
                # 错误处理：返回错误信息
                handled_scenarios += 1
        elif scenario["scenario"] == "API调用失败":
            if "api_error" in scenario["input"]:
                # 错误处理：启用降级模式
                handled_scenarios += 1
        elif scenario["scenario"] == "分析质量不达标":
            if scenario["input"]["quality_score"] < 60:
                # 错误处理：重新分析
                handled_scenarios += 1
        elif scenario["scenario"] == "存储空间不足":
            if "storage_error" in scenario["input"]:
                # 错误处理：清理空间
                handled_scenarios += 1
    
    if handled_scenarios == len(error_scenarios):
        print("✅ 错误处理测试通过")
        return True
    else:
        print(f"❌ 错误处理测试失败: {handled_scenarios}/{len(error_scenarios)} 个场景处理成功")
        return False


def test_performance_metrics():
    """测试性能指标"""
    print("\n⚡ 测试性能指标...")
    
    # 模拟性能指标
    performance_metrics = {
        "response_time": {
            "technology_analysis": 30,  # 秒
            "innovation_discovery": 25,
            "prior_art_research": 45,
            "patent_writing": 60
        },
        "accuracy": {
            "technology_analysis": 85,  # 百分比
            "innovation_discovery": 80,
            "prior_art_research": 90,
            "patent_writing": 88
        },
        "resource_usage": {
            "cpu_usage": 65,  # 百分比
            "memory_usage": 70,
            "disk_usage": 40,
            "network_usage": 30
        }
    }
    
    # 验证响应时间
    max_response_time = 120  # 最大2分钟
    slow_processes = [process for process, time in performance_metrics["response_time"].items() if time > max_response_time]
    
    if slow_processes:
        print(f"⚠️ 响应时间过长的进程: {slow_processes}")
    
    # 验证准确率
    min_accuracy = 75  # 最低75%
    low_accuracy_processes = [process for process, acc in performance_metrics["accuracy"].items() if acc < min_accuracy]
    
    if low_accuracy_processes:
        print(f"⚠️ 准确率过低的进程: {low_accuracy_processes}")
    
    # 验证资源使用
    max_resource_usage = 80  # 最大80%
    high_usage_resources = [resource for resource, usage in performance_metrics["resource_usage"].items() if usage > max_resource_usage]
    
    if high_usage_resources:
        print(f"⚠️ 资源使用过高: {high_usage_resources}")
    
    # 计算总体性能评分
    avg_response_time = sum(performance_metrics["response_time"].values()) / len(performance_metrics["response_time"])
    avg_accuracy = sum(performance_metrics["accuracy"].values()) / len(performance_metrics["accuracy"])
    avg_resource_usage = sum(performance_metrics["resource_usage"].values()) / len(performance_metrics["resource_usage"])
    
    performance_score = (
        (120 - avg_response_time) / 120 * 30 +  # 响应时间权重30%
        avg_accuracy / 100 * 50 +  # 准确率权重50%
        (100 - avg_resource_usage) / 100 * 20  # 资源使用权重20%
    ) * 100
    
    print(f"📊 性能评分: {performance_score:.1f}/100")
    
    if performance_score >= 80:
        print("✅ 性能指标测试通过")
        return True
    else:
        print("❌ 性能指标测试失败")
        return False


def run_integration_tests():
    """运行集成测试"""
    print("🧪 开始运行PatentAgent集成测试...")
    print("=" * 60)
    
    # 定义测试函数
    test_functions = [
        ("专利分析工作流程", test_patent_analysis_workflow),
        ("数据流完整性", test_data_flow_integrity),
        ("错误处理", test_error_handling),
        ("性能指标", test_performance_metrics)
    ]
    
    passed_tests = 0
    total_tests = len(test_functions)
    test_results = []
    
    for test_name, test_func in test_functions:
        print(f"\n📋 运行 {test_name} 测试...")
        print("-" * 40)
        
        try:
            result = test_func()
            test_results.append((test_name, result))
            if result:
                passed_tests += 1
        except Exception as e:
            print(f"💥 {test_name}测试出错: {e}")
            test_results.append((test_name, False))
    
    # 输出测试结果
    print(f"\n{'='*60}")
    print("🎯 集成测试结果总结")
    print(f"{'='*60}")
    print(f"✅ 通过: {passed_tests}")
    print(f"❌ 失败: {total_tests - passed_tests}")
    print(f"📊 总计: {total_tests}")
    
    success_rate = (passed_tests / total_tests * 100) if total_tests > 0 else 0
    print(f"🎉 测试通过率: {success_rate:.1f}%")
    
    if success_rate >= 80:
        print("🌟 集成测试结果：优秀")
        status = "excellent"
    elif success_rate >= 60:
        print("👍 集成测试结果：良好")
        status = "good"
    else:
        print("⚠️ 集成测试结果：需要改进")
        status = "poor"
    
    # 生成集成测试报告
    report = {
        "timestamp": datetime.now().isoformat(),
        "test_type": "integration",
        "test_results": dict(test_results),
        "summary": {
            "total_tests": total_tests,
            "passed_tests": passed_tests,
            "failed_tests": total_tests - passed_tests,
            "success_rate": success_rate,
            "status": status
        }
    }
    
    with open("tests/integration_test_report.json", "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(report, f, indent=2, ensure_ascii=False)
    
    print(f"\n📄 详细报告已保存到: tests/integration_test_report.json")
    
    return success_rate >= 60


if __name__ == "__main__":
    success = run_integration_tests()
    sys.exit(0 if success else 1) 