카탈로그 카드 추가/삭제/재정렬 시 action_id 가 밀려도 학습이 카드를 따라가도록,
Q-table 버전에 카탈로그 스냅샷(카드번호)을 저장하고 카드번호로 리맵한다.
- q_table_versions.action_cards JSONB 신설(카드번호 목록, index=action_id).
models.py + init.sql(DDL·ALTER) + 로컬 DB ALTER.
- 버전 생성(get_or_create/warm_start/migrate)이 action_cards 저장.
- migrate_active_version_dim: 옛 action_cards ↔ 새 카탈로그를 카드번호로 리맵
(중간 삽입/삭제 보정, 사라진 카드 버림, 새 카드 fresh). 레거시(스냅샷 없음)는 위치 폴백.
version_name 은 vid 접미로 유니크.
- model_store.load: card_list 계산 → 차원변경 OR 동일차원 내용변경 시 마이그레이션,
레거시 버전 action_cards backfill(set_version_action_cards).
- tools/reset_learning.py: learning 스키마만 비우는 리셋(카드·협상 데이터 보존),
--company/--yes 옵션. 카탈로그 바꾸고 학습 처음부터 할 때 사용.
- 테스트: 중간 카드 삭제 시 카드번호 리맵으로 학습 보존 검증. agent 100/100.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
카드 카탈로그(negodata)가 Q-table action space 를 정의하는 정본이 되고, 카드 변경이
config 수정·학습 손실 없이 agent 에 자동 반영되는 고리를 완성.
- action space 정리: 카탈로그 전체(NGC-001~011, 11장) 고정, 견적별 선택은 축소가 아니라
available_mask(_selection_mask) 로 처리 — action_id↔카드 대응을 견적마다 일정하게 유지해
Q-table 학습 일관성 보장. 구 인덱스 방식(selected[action_id]) 폐기.
- ① 카탈로그 DB 정본화: action_mapping.type=db 면 registry 가 card.nego_cards(user_id NULL,
number 순) 조회로 action_to_card 동적 구성(파일은 폴백). port/adapter(card_catalog_*).
_base=type:db. → negodata 카드 추가/삭제 시 config 수정 불필요.
- ② 차원 변경 학습 보존 마이그레이션: migrate_active_version_dim — 겹치는 셀 복사
(append/truncate 안전) + 새 카드 fresh. model_store.load 가 차원 불일치 시 호출.
- ③ reload 엔드포인트: /v1/catalog-refresh(테넌트) · /v1/catalog-refresh-all(전역, 화이트리스트).
- ④ 브랜드: company_profile_repo — 자동 온보딩 고객사(company_id UUID)는
company.companies.name 으로 {company_name} 채움. 데모 테넌트는 파일 유지.
- 크로스서비스: negodata card_service 가 공용 nego 카드 변경 시 agent_notify 로 전역 리로드 알림
(best-effort, is_test skip). config 에 agent_base_url.
- 하니스 episodes 400→600(action 11 수렴). 테스트 갱신·추가로 agent 98/98.
알려진 갭(후속): per-company 카탈로그 스코프(회사 카드도 action space 포함), 카탈로그 중간
삭제 시 카드번호 기반 마이그레이션.
Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
