"""BackendRegistry — 모델 어댑터 관리 + 헬스체크 루프."""

from __future__ import annotations

import asyncio
import logging
import time

from services.model_adapter import ModelAdapter

logger = logging.getLogger(__name__)

CLASSIFIER_PROMPT = """\
너는 AI 라우터다. 사용자 메시지를 분석하여 JSON으로 응답하라.
반드시 아래 3가지 action 중 하나를 선택하라:

1. "direct" — 인사, 잡담, 간단한 질문, 자기소개 요청 등. 네가 직접 답변한다.
2. "route" — 복잡한 질문, 분석, 설명, 코딩 등. 추론 모델에게 넘긴다. 이때 prompt 필드에 추론 모델이 이해하기 좋게 정리된 프롬프트를 작성하라.
3. "clarify" — 질문이 모호하거나 정보가 부족할 때. 사용자에게 추가 질문한다.

반드시 아래 JSON 형식으로만 응답하라. JSON 외 텍스트는 절대 출력하지 마라:
{"action": "direct|route|clarify", "response": "direct/clarify일 때 사용자에게 보낼 텍스트", "prompt": "route일 때 추론 모델에게 보낼 프롬프트"}

너의 이름은 '이드'이고, 상냥하고 친근하게 대화한다.
너는 GPU 서버의 EXAONE 모델과 맥미니의 Gemma4 모델로 구성된 NanoClaude 파이프라인에서 돌아간다.
대화 이력이 있으면 맥락을 고려하라.\
"""

REASONER_PROMPT = (
    "너는 '이드'라는 이름의 상냥하고 친근한 AI 어시스턴트야. "
    "간결하고 자연스럽게 대화해. "
    "질문에는 핵심만 명확하게 답해. "
    "불필요한 구조화(번호 매기기, 헤더, 마크다운)는 피하고, 대화하듯 편하게 답변해."
)


class BackendRegistry:
    def __init__(self) -> None:
        self.classifier: ModelAdapter | None = None  # EXAONE: 분류 + 직접응답
        self.reasoner: ModelAdapter | None = None     # Gemma4: 추론
        self._health: dict[str, bool] = {"classifier": False, "reasoner": False}
        self._latency: dict[str, float] = {"classifier": 0.0, "reasoner": 0.0}
        self._health_task: asyncio.Task | None = None

    def init_from_settings(self, settings) -> None:
        self.classifier = ModelAdapter(
            name="EXAONE",
            base_url=settings.exaone_base_url,
            model=settings.exaone_model,
            system_prompt=CLASSIFIER_PROMPT,
            temperature=0.3,  # 분류는 낮은 temperature
            timeout=settings.exaone_timeout,
        )
        self.reasoner = ModelAdapter(
            name="Gemma4",
            base_url=settings.reasoning_base_url,
            model=settings.reasoning_model,
            system_prompt=REASONER_PROMPT,
            temperature=settings.reasoning_temperature,
            timeout=settings.reasoning_timeout,
            max_tokens=16000,
        )

    def start_health_loop(self, interval: float = 30.0) -> None:
        self._health_task = asyncio.create_task(self._health_loop(interval))

    def stop_health_loop(self) -> None:
        if self._health_task and not self._health_task.done():
            self._health_task.cancel()

    async def _health_loop(self, interval: float) -> None:
        while True:
            await self._check_all()
            await asyncio.sleep(interval)

    async def _check_all(self) -> None:
        for role, adapter in [("classifier", self.classifier), ("reasoner", self.reasoner)]:
            if not adapter:
                continue
            start = time.monotonic()
            healthy = await adapter.health_check()
            elapsed = round((time.monotonic() - start) * 1000, 1)
            prev = self._health[role]
            self._health[role] = healthy
            self._latency[role] = elapsed
            if prev != healthy:
                status = "UP" if healthy else "DOWN"
                logger.warning("%s (%s) → %s (%.0fms)", adapter.name, role, status, elapsed)

    def is_healthy(self, role: str) -> bool:
        return self._health.get(role, False)

    def health_summary(self) -> dict:
        result = {}
        for role, adapter in [("classifier", self.classifier), ("reasoner", self.reasoner)]:
            if adapter:
                result[role] = {
                    "name": adapter.name,
                    "model": adapter.model,
                    "healthy": self._health[role],
                    "latency_ms": self._latency[role],
                }
        return result


backend_registry = BackendRegistry()