"""
Smart Eye 多模态上下文融合的价值模型

核心论点：
- Agentic AI 需要大量计算（foundation model 推理）
- 通过预融合多模态上下文，减少 agent 需要处理的信息量
- 降低计算成本 → 提前实现量产可行性

数学表达：
  cost_agent(context) = f(complexity(context))
  cost_with_fusion = cost_fusion + cost_agent(reduced_context)
  
  如果 cost_fusion + cost_agent(reduced) < cost_agent(full)
  则多模态融合有经济价值
"""

class AgentCostModel:
    """
    Agentic AI 计算成本模型
    
    对比两种方案：
    1. 直接将原始数据交给 Agent（高计算成本）
    2. 先融合多模态上下文，再交给 Agent（低计算成本但需融合成本）
    """
    
    def __init__(self):
        # 基础模型推理成本 (tokens/sec * $/token)
        self.llm_cost_per_token = 0.0003  # GPT-4 级别
        self.fusion_cost_per_frame = 0.0001  # 多模态融合
        
    def estimate_direct_agent(self, num_modalities=8,
                               frames_per_session=100):
        """
        方案1：直接将所有模态数据交给 Agent
        每帧需要处理 8 个模态的原始描述
        """
        tokens_per_modality = 200  # 每个模态的描述约 200 tokens
        tokens_per_frame = num_modalities * tokens_per_modality
        total_tokens = tokens_per_frame * frames_per_session
        cost = total_tokens * self.llm_cost_per_token
        return {
            'tokens': total_tokens,
            'cost': cost,
            'approach': 'direct_agent'
        }
    
    def estimate_fused_agent(self, num_modalities=8,
                              frames_per_session=100):
        """
        方案2：先融合多模态上下文
        融合后输出简洁上下文描述（约 100 tokens/帧）
        Agent 只需处理融合后的上下文
        """
        fusion_cost = frames_per_session * self.fusion_cost_per_frame
        fused_tokens_per_frame = 100  # 融合后的上下文
        agent_tokens = fused_tokens_per_frame * frames_per_session
        agent_cost = agent_tokens * self.llm_cost_per_token
        total_cost = fusion_cost + agent_cost
        return {
            'tokens': agent_tokens,
            'fusion_cost': fusion_cost,
            'agent_cost': agent_cost,
            'total_cost': total_cost,
            'approach': 'fused_agent'
        }
    
    def compare(self, num_modalities=8, frames_per_session=100):
        """对比两种方案"""
        direct = self.estimate_direct_agent(
            num_modalities, frames_per_session
        )
        fused = self.estimate_fused_agent(
            num_modalities, frames_per_session
        )
        
        savings = direct['cost'] - fused['total_cost']
        savings_pct = (savings / direct['cost']) * 100
        
        print(f"=== Agentic AI 成本对比 ===")
        print(f"  会话长度: {frames_per_session} 帧")
        print(f"  模态数: {num_modalities}")
        print()
        print(f"方案1 - 直接 Agent:")
        print(f"  Token 数: {direct['tokens']:,}")
        print(f"  成本: ${direct['cost']:.4f}")
        print()
        print(f"方案2 - 融合后 Agent:")
        print(f"  融合成本: ${fused['fusion_cost']:.4f}")
        print(f"  Agent Token 数: {fused['tokens']:,}")
        print(f"  Agent 成本: ${fused['agent_cost']:.4f}")
        print(f"  总成本: ${fused['total_cost']:.4f}")
        print()
        print(f"节省: ${savings:.4f} ({savings_pct:.1f}%)")


# 测试
if __name__ == "__main__":
    model = AgentCostModel()
    model.compare(num_modalities=8, frames_per_session=100)
    print()
    model.compare(num_modalities=8, frames_per_session=1000)

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IMS 多模态预融合架构建议

不要把所有原始数据直接交给 LLM/VLM
而是先在边缘做模态融合，输出结构化上下文
再交给 Agent 处理
"""

# IMS 推荐架构
ims_architecture = {
    'Layer 1 - 传感器层': {
        'camera': 'RGB-IR 摄像头 (OV2311)',
        'radar': '60GHz mmWave (NOVELIC ACAM / TI IWR6843)',
        'can_bus': '车速/方向盘/踏板数据',
    },
    'Layer 2 - 感知层': {
        'face_detection': '人脸检测 + landmarks',
        'eye_tracking': 'PERCLOS + gaze estimation',
        'emotion': '表情识别 + 情绪状态',
        'occupancy': '雷达占用 + 生命体征',
        'vehicle_state': '驾驶行为分析',
    },
    'Layer 3 - 融合层': {
        'context_fusion': '多模态上下文融合',
        'output': '结构化上下文 (JSON, ~100 tokens/帧)',
    },
    'Layer 4 - Agent 层': {
        'foundation_model': 'VLM / LLM (边/云端)',
        'reasoning': '上下文理解 + 决策',
        'action': '舱内控制 + 信息服务 + ADAS 协同',
    }
}

print("=== IMS 多模态 AI Agent 架构 ===")
for layer, components in ims_architecture.items():
    print(f"\n{layer}:")
    for key, value in components.items():
        print(f"  {key}: {value}")