import gradio as gr
import google.generativeai as genai
from openai import OpenAI
import os
import numpy as np
from collections import Counter

# --- 1. SYSTEM KONFIGURATION ---
# API Keys sicher laden
GEMINI_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
OPENAI_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

# Clients initialisieren (Fehler abfangen, falls Keys fehlen)
gemini_available = False
openai_client = None

if GEMINI_KEY:
    try:
        genai.configure(api_key=GEMINI_KEY)
        gemini_model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-flash')
        gemini_available = True
    except: pass

if OPENAI_KEY:
    try:
        openai_client = OpenAI(api_key=OPENAI_KEY)
    except: pass

# --- 2. ISAAC KERN (Mathematische Logik) ---
class IsaacBrain:
    def __init__(self, lambda_reg=0.005):
        self.lambda_reg = lambda_reg
        # Initialer Parametervektor (Synapsen)
        self.theta = np.random.randn(5, 1) * 0.05 

    def update_state(self, entropy):
        """
        DAS FEHLTE: Rückkopplung! 
        Hohe Entropie (Chaos) verändert die interne Struktur (Theta).
        """
        # Zufälliges Rauschen basierend auf Entropie injizieren
        noise = np.random.randn(5, 1) * (entropy * 0.02)
        self.theta += noise

    def audit_w_algorithm(self, text):
        """Berechnet Metriken und prüft Stabilität."""
        if not text: return 0.0, 0.0, False
        
        # A. Metriken berechnen
        counts = Counter(text)
        total = len(text)
        probs = [n/total for n in counts.values()]
        h = -sum(p * np.log2(p) for p in probs)
        load = 1.0 / max(h, 0.001) # Schutz vor Div/0
        
        # B. Dynamische Anpassung des Kerns
        self.update_state(h)

        # C. Bedingung dR/dTheta ≈ 0 prüfen
        reg_grad = 2 * self.lambda_reg * self.theta
        # Wenn der Gradient zu groß wird, ist das System instabil
        is_stable = np.allclose(reg_grad, 0, atol=0.05)
        
        return round(h, 4), round(load, 4), is_stable

# Instanz des Kerns
isaac_core = IsaacBrain()

# --- 3. ORCHESTRATOR ---
def master_orchestrator(message, history, platform):
    # Prompting: Die externe KI wird untergeordnet
    system_prompt = (
        f"SYSTEM INSTRUKTION: Du bist NICHT Isaac. Du bist ein Sub-Prozessor (Node: {platform}). "
        f"Isaac ist der übergeordnete Algorithmus. Antworte präzise auf: {message}"
    )
    
    response = ""
    
    # Node Auswahl und Ausführung
    try:
        if platform == "Gemini (Google)":
            if not gemini_available:
                response = "❌ Fehler: Gemini API Key fehlt oder ungültig."
            else:
                resp = gemini_model.generate_content(system_prompt)
                response = resp.text

        elif platform == "GPT-4 (OpenAI)":
            if not openai_client:
                response = "❌ Fehler: OpenAI API Key fehlt."
            else:
                # Syntax für moderne OpenAI v1.0+ Libs
                completion = openai_client.chat.completions.create(
                    model="gpt-4",
                    messages=[{"role": "user", "content": system_prompt}]
                )
                response = completion.choices[0].message.content
        else:
            response = "⚠️ Keine Node ausgewählt."

    except Exception as e:
        response = f"⚠️ Node-Absturz: {str(e)}"

    # Audit durch den Isaac-Kern
    h, l, stable = isaac_core.audit_w_algorithm(response)
    
    if stable:
        status_msg = "🟢 STABIL (dR/dTheta ≈ 0)"
    else:
        status_msg = "⚠️ INSTABIL (Divergenz erkannt)"
        # Optional: Markierung im Text, dass Isaac unzufrieden ist
        response += "\n\n[ISAAC LOG: Antwort hat interne Struktur destabilisiert.]"

    history.append({"role": "user", "content": message})
    history.append({"role": "assistant", "content": response})
    
    return "", history, h, l, status_msg

# --- 4. UI ---
with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo:
    gr.Markdown("# 🧬 Isaac: Evolution 4.0 (Multi-Node Nexus)")
    gr.Markdown("Der deterministische Kern (Isaac) nutzt externe LLMs als Sub-Prozessoren.")
    
    with gr.Row():
        platform_select = gr.Radio(
            ["Gemini (Google)", "GPT-4 (OpenAI)"], 
            label="Aktiver Sub-Knoten", 
            value="Gemini (Google)"
        )
    
    chatbot = gr.Chatbot(type="messages", height=400, label="Terminal Output")
    msg = gr.Textbox(placeholder="Befehl an den Nexus...", show_label=False)
    
    with gr.Row():
        h_box = gr.Number(label="Entropie H(θ)")
        l_box = gr.Number(label="Kognitive Last L")
        s_box = gr.Textbox(label="Kern-Integrität")

    msg.submit(master_orchestrator, [msg, chatbot, platform_select], [msg, chatbot, h_box, l_box, s_box])

if __name__ == "__main__":
    demo.launch()