npc_social_network/npc/npc_emotion.py

# 감정 상태, 감정 업데이트, decay 처리
# portfolio/npc_social_network/npc/npc_emotion.py
from .emotion_config import EMOTION_LIST, EMOTION_DECAY_RATE, EMOTION_CATEGORY_MAP

class EmotionManager:
    def __init__(self, decay_rate, personality=None, initial_baseline=None):
        # 내부: float 감정 수치 관리용 버퍼
        self._emotion_buffer = {emo: 0.0 for emo in EMOTION_LIST}
        # baseline 버퍼 추가
        self._baseline_buffer = initial_baseline or {emo: 0.0 for emo in EMOTION_LIST}
        # 감정별 회복 속도 (ms 단위가 아닌 단위당 감소 속도)
        self.decay_rate = decay_rate
        self.personality = personality or {}

    def update_emotion(self, emotion: str, strength: float = 1.0, context: str = "general"):
        """
        특정 감정을 감정 상태에 반영 (카테고리 기반)
        """
        if emotion not in self._emotion_buffer:
            print(f"[경고] '{emotion}'은(는) 정의된 감정이 아닙니다.")
            return
        
        # 개성 계수 반영
        multiplier = self.personality.get("sensitive", 1.0)

        category = EMOTION_CATEGORY_MAP.get(emotion, None)
        if category == "core":
            multiplier *= self.personality.get("affect_bias", 1.0)
        elif category == "social":
            # 사회적 감정은 social context에서만 반영
            if context != "social":
                return # 무시
            multiplier *= self.personality.get("social_bias", 1.0)
        elif category == "cognitive":
            multiplier *= self.personality.get("cognitive_bias", 1.0)
        elif category == "complex":
            multiplier *= self.personality.get("complex_bias", 1.0)

        # 감정 반영
        self._emotion_buffer[emotion] += strength * multiplier
        # clip 적용 (최대 100)
        self._emotion_buffer[emotion] = min(max(0.0, self._emotion_buffer[emotion]), 100.0)


    def decay_emotions(self):
        """
        시간이 지남에 따라 모든 감정이 서서히 감소
        """
        for emotion in EMOTION_LIST:
            rate = self.decay_rate.get(emotion, 0.5)
            modifier = 1.0 - self.personality.get("stoic", 0.0)
            self._emotion_buffer[emotion] = max(0.0, self._emotion_buffer[emotion] - rate * modifier)

    def get_state(self):
        """
        감정 상태 반환 (출력용, 정수로 변환)
        """
        return {emo: int(self._emotion_buffer[emo]) for emo in EMOTION_LIST}
    
    def get_dominant_emotion(self, layer: str = None):
        """
        현재 가장 강한 감정 반환 (전체 감정 중 최대값 1개)
        """
        if layer:
            # 특정 layer 대상
            layer_emotions = [emo for emo, cat in EMOTION_CATEGORY_MAP.items() if cat == layer]
            if not layer_emotions:
                return None
            dominant_emo, score = max(
                ((emo, self._emotion_buffer[emo]) for emo in layer_emotions),
                key=lambda x: x[1],
                default=(None, 0.0)
            )
            if score == 0.0:
                return None
            return dominant_emo
        else:
            # 전체 대상
            dominant_emo, score = max(self._emotion_buffer.items(), key=lambda x:x[1])
            if score == 0.0:
                return None
            return dominant_emo
    
    def get_buffer(self):
        """
        emotion_buffer 복사본 반환
        """
        return self._emotion_buffer.copy()

    def get_current_emotions_state(self):
        """
        현재 감정 상태 반환 (dict)
        """
        return self._emotion_buffer
    
    def get_top_emotions(self, top_n=5):
        """
        현재 감정 버퍼에서 상위 N개 감정 반환
        :return: List of (emotion_name, value) tuples
        """
        # 정렬 후 상위 N개 반환
        sorted_emotions = sorted(self._emotion_buffer.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
        top_emotions = sorted_emotions[:top_n]
        return top_emotions
    
    def set_baseline(self, baseline_buffer):
        """
        baseline buffer를 외부에서 설정 (npc_base.py 초기화 시 사용)
        """
        self._baseline_buffer = baseline_buffer.copy()