meta_train.js

// reasoningHeuristicAI/meta_train.js
// --- Финальная версия: ИИ как "Редактор", выбирающий лучшее из предложенных улучшений ---

import { Orchestrator } from './core/orchestrator.js';
import { exec } from 'child_process';
import util from 'util';
import fs from 'fs/promises';
import path from 'path';

const execPromise = util.promisify(exec);

const META_CONFIG = {
    targetFile: 'core/slmnet/Ops.js',
    mutationsDir: 'core/slmnet_mutations',
    agentModelPath: './models/rHAI_v1_final.json',
};

/**
 * Запускает бенчмарк и парсит его вывод, чтобы получить loss и time.
 * @returns {Promise<{loss: number, time: number}>} Объект с результатами производительности.
 */
async function runBenchmark() {
    console.log('[Мета-Контроллер] ⏱️  Запускаю бенчмарк для текущей версии slmnet...');
    try {
        const { stdout, stderr } = await execPromise('node benchmark.js');
        if (stderr) {
            console.warn('[Мета-Контроллер] Предупреждение при выполнении бенчмарка:', stderr);
        }

        const lossMatch = stdout.match(/Final Loss: (\d+\.\d+)/);
        const timeMatch = stdout.match(/Time: (\d+)ms/);
        
        if (!lossMatch || !timeMatch) {
            throw new Error("Не удалось распарсить вывод бенчмарка. Вывод:\n" + stdout);
        }

        const performance = {
            loss: parseFloat(lossMatch[1]),
            time: parseInt(timeMatch[1], 10),
        };
        console.log(`[Мета-Контроллер] 📊  Результат: Loss = ${performance.loss.toFixed(4)}, Time = ${performance.time}ms`);
        return performance;

    } catch (error) {
        console.error('[Мета-Контроллер] ❌ КРИТИЧЕСКАЯ ОШИБКА БЕНЧМАРКА.');
        console.error(error.message);
        return { loss: Infinity, time: Infinity };
    }
}

/**
 * Главная функция мета-обучения.
 */
async function main() {
    console.log('=====================================================');
    console.log('🤖 Запуск Мета-Контроллера rHAI (Режим Редактора) 🤖');
    console.log('=====================================================');

    const agent = new Orchestrator();
    try {
        await agent.init(META_CONFIG.agentModelPath);
    } catch(e) {
        console.error(`\n❌ Не удалось загрузить модель агента по пути: ${META_CONFIG.agentModelPath}`);
        console.error("Пожалуйста, убедитесь, что вы сначала успешно обучили модель командой `npm run train`.");
        return;
    }

    let bestPerformance = await runBenchmark();
    if (bestPerformance.loss === Infinity) {
        console.error("[Мета-Контроллер] Не удалось получить базовые метрики. Прерывание работы.");
        await agent.shutdown();
        return;
    }
    
    let originalCode = await fs.readFile(META_CONFIG.targetFile, 'utf-8');
    const mutationFiles = await fs.readdir(META_CONFIG.mutationsDir);

    console.log(`[Мета-Контроллер] Найдено ${mutationFiles.length} кандидатов на улучшение в '${META_CONFIG.mutationsDir}'.`);

    for (const mutationFile of mutationFiles) {
        console.log(`\n\n--- ИТЕРАЦИЯ: Рассматриваем кандидата '${mutationFile}' ---`);
        
        const candidateCode = await fs.readFile(path.join(META_CONFIG.mutationsDir, mutationFile), 'utf-8');
        
        const goal = `
        МОЯ ЗАДАЧА: Я - ИИ-инженер, выступающий в роли редактора. Моя цель - решить, стоит ли тестировать предложенное изменение кода.
        
        КОНТЕКСТ:
        1. Текущая производительность кода (Версия А): Loss=${bestPerformance.loss.toFixed(4)}, Time=${bestPerformance.time}ms.
        2. Мне предложен новый код (Версия Б) с потенциальным улучшением.
        
        ПЛАН ДЕЙСТВИЙ:
        1. Внимательно сравнить Версию А и Версию Б.
        2. Сформулировать гипотезу, почему Версия Б может быть лучше или хуже.
        3. Принять решение: стоит ли тратить время на тестирование Версии Б?
        4. Ответить в формате JSON с полями "thoughts" и "parameters.choice", установив его в "ДА" или "НЕТ".

        --- Версия А (Текущий код '${META_CONFIG.targetFile}') ---
        \`\`\`javascript
        ${originalCode.substring(0, 1000)}... 
        \`\`\`

        --- Версия Б (Кандидат '${mutationFile}') ---
        \`\`\`javascript
        ${candidateCode.substring(0, 1000)}...
        \`\`\`
        `;
        
        const responseJson = await agent.run(goal, true);

        if (responseJson && responseJson.parameters && responseJson.parameters.choice && responseJson.parameters.choice.toUpperCase() === 'ДА') {
            console.log(`[Мета-Контроллер] 🧠 Решение Агента: ДА. Применяем '${mutationFile}' и запускаем тест.`);
            
            await fs.writeFile(META_CONFIG.targetFile, candidateCode, 'utf-8');
            const newPerformance = await runBenchmark();

            if (newPerformance.loss < bestPerformance.loss || newPerformance.time < bestPerformance.time) {
                console.log(`[Мета-Контроллер] ✅ УСПЕХ! Производительность улучшена. Сохраняем новую версию.`);
                bestPerformance = newPerformance;
                originalCode = candidateCode;
            } else {
                console.log(`[Мета-Контроллер] ⏪ НЕУДАЧА. Улучшений нет. Откат изменений.`);
                await fs.writeFile(META_CONFIG.targetFile, originalCode, 'utf-8');
            }
        } else {
            console.log(`[Мета-Контроллер] 🧠 Решение Агента: НЕТ (или не удалось получить ответ). Пропускаем кандидата '${mutationFile}'.`);
            if (responseJson && responseJson.thoughts) {
                console.log(`[Мета-Контроллер] Мысли агента: ${responseJson.thoughts}`);
            }
        }
    }

    console.log('\n\n=====================================================');
    console.log('🏁 Цикл самооптимизации завершен.');
    console.log(`Итоговые лучшие показатели: Loss=${bestPerformance.loss.toFixed(4)}, Time=${bestPerformance.time}ms`);
    console.log(`Финальная версия кода сохранена в '${META_CONFIG.targetFile}'`);
    console.log('=====================================================');
    
    await agent.shutdown();
}

main().catch(async (error) => {
    console.error("Произошла критическая ошибка в Мета-Контроллере:", error);
    const agent = new Orchestrator();
    await agent.shutdown();
    process.exit(1);
});