목표가를 1원이라도 넘으면 결렬되던 탓에, 기존 단가보다 인하됐는데도 결렬되는 케이스가 있었다
(EST-202607-973E: 기존 17,500 / 목표 16,980 / 최종 17,300). 견적 생성 시 세션에 박제해 두던
done_ceiling_price(목표가×(1+타결상한율), 세팅 기본 +5%)를 협상 엔진이 실제로 읽게 배선했다.
- tactics: settle_ceiling() 신설 — 타결선 판정을 한 곳으로. 박제가 없는 옛 세션·데모는 목표가 폴백
- 카드 제안가 유효조건의 상한도 목표가 → 타결 상한가 (받아줄 수 있는 금액까지는 부를 수 있어야 함)
- _render 가드레일이 목표가 초과 성공을 결렬로 되돌리고 있어 같이 상한 기준으로 교정 —
타결 판정만 고치면 이 가드에서 다시 뒤집혀, 배선했는데도 결렬로 떨어졌다
- crud/loader/세션 컨텍스트에 done_ceiling_price 적재
검증(목표가 956,580 · 상한 1,004,410): 950,000·1,000,000·1,004,410 타결 / 1,004,500·1,010,000 결렬.
agent 테스트 178건 통과.
어느 가격이 "공급사에 지불하는 단가"인지는 회사마다 달라, 컬럼을 합치는 대신 회사가 고르게 했다.
판정은 settings.features.nego_baseline_field 1순위, 미설정 회사는 price 만 숨겼으면 purchase_price 폴백.
판정식 정본은 negodata/backend/common/nego_baseline.py (agent·negosium backend 가 같은 규칙 미러).
- negodata front: 회사 설정에 협상 기준가 라디오(선택지마다 실제 나갈 문장 미리보기 + 학습 경고),
'공급사 포털 안내' 탭 신설(협상 유의사항·헬프데스크 연락처), 용어 카탈로그에 target_price·supplier 추가.
인터넷 최저가는 숨김 대상에서 제외(신규 견적의 유일한 목표가 후보).
상품 등록 기본값에서 개발용 더미 제거(price 1,000,000·PROD-BAT-###·800,000·대한민국·10 EA·14).
- agent: get_item_price → get_item_baseline (기준가·호칭·회사 용어사전을 한 쿼리로),
"기존 공급가 대비" 하드코딩을 회사 용어로 치환 + 받침 기준 조사 자동 보정,
협상 스크립트 4종의 협력사·목표가·배송형태 용어를 {label_*} 토큰화, input_options 도 변수 치환 적용.
- negosium: 협상 화면 기준 단가·배송형태 라벨을 회사 설정 기준으로, 유의사항 본문과 헬프데스크 연락처를
하드코딩에서 회사 설정으로(미등록 시 영역 숨김). 유의사항의 VAT·배송비 문구 삭제(IMK 0803 ⑥).
- negodata backend: LPS 검색 가격 힌트를 items.price 고정에서 기준가 규칙으로.
검증: 기준가 설정 3 × 숨김 4 = 12조합에서 협상 멘트·포털 표시·LPS 힌트가 전부 일치.
agent 테스트 176건 통과. 보고서 negodata/docs/nego-baseline-verification.md
1) 표시가≠투찰가 (배포 서버 협상 결과 오류)
- 카운터 제시 중 멘트의 절충/중간 변수(middle_price·target_mid_price)가 vars_for 재계산으로
compute_counter 의 target 클램프·prev_customer 갱신과 어긋나, 화면엔 1,740,000 인데 실제로는
1,700,000 으로 타결되던 문제 → vars_for 에서 세 변수(counter/middle/target_mid)를 pending 으로 고정
- WC-03 최후통첩 멘트가 제시 금액을 안 보여줘 수락 시 화면에 없던 target 으로 타결되던 문제 →
멘트에 {target_price} 명시(seed init-data.sql). 운영 DB 는 별도 UPDATE 필요
2) 카드 사용 횟수 3회 초과
- quotation_settings.card_count(협상카드 사용 횟수 상한, 기본 3)가 어디서도 강제되지 않던 죽은 설정 →
에이전트가 sessions.qt_setting_id 로 card_count 를 조회해 협상카드 재생 수를 min(선택수, card_count)로 캡
(session.action_space_size 는 소진 판정 전용 — Q-table 은 카탈로그 전체로 별도 고정)
- 회귀 테스트: 표시가==타결가(test_card_tactics·test_p7_chat), card_count 로드(test_context_loader). 전체 153 pass
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- agent: 인터넷 최저가(items.internet_lowest_price)를 협상 파이프라인에 연결
(nego_context_crud 조회 → context loader → session.context → chat_engine.vars_for).
값 있을 때만 {internet_lowest_price}/internet_min_price 치환, 미수집(0)이면 원형 유지(허위 시장가 방지)
- negodata: 카드 에디터 변수 카탈로그에 '인터넷 최저가' 추가
- negodata: 견적 생성 카드 선택 게이팅 — 조건전략 미작성({customer_condition} 잔존)·
최저가 미수집 상품의 {internet_lowest_price} 인용 카드는 선택 불가(상품 변경 시 자동 해제 포함)
- negodata: 상품 엑셀 업로드의 협력사 목록 size 1000→100
(PageParams le=100 초과 시 422 → 목록 비어 전 행 '미등록 협력사' 오탐)
- seed: WC-01 의 데이터 소스 없는 {customer_reference} 제거 → 고정 문구로 대체
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_pick_wildcard 가 실제 선택 와일드카드와 매핑되지 않은 채 '와일드카드를
하나라도 골랐으면' 조건만으로 wild_card_budget(재원부족)을 반환해, 선택하지
않은 재원부족 멘트가 노출되는 오작동이 있었다.
- 재원부족 분기 삭제 → 해당 구간은 일반 가격협상으로 폴백. 와일드카드는
앵커<제시가≤앵커*1.02 구간의 1% 인하(wild_card_1pct)만 발동한다.
- wildcard_used 마킹을 1% 분기 안으로 이동 — 가격협상으로 돌아갈 때도
마킹하면 이후 라운드의 정당한 1% 카드까지 억제되는 부작용 방지.
- test_p7_chat: 와일드카드 발동 단언을 wild_card_1pct 로 교체.
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agent 가격협상 무한 루프 수정 + 선행 chat_server 의 가격협상 연출(카드
스크립트 + 협상지표 게이지) 복원, 버짓 확인 입력가 표시 버그, 요약카드
공급사 담당자/날짜 표시 정비.
- agent: 가격협상 루프를 라운드 상한(MAX_ROUNDS)으로 종료(카드선택 실패해도
종료 보장 — 기존엔 카드소진에만 의존해 무한 입력). chat_server iteration>=3 동작 복원.
- agent: 가격협상 턴에 선택 카드 스크립트(scripts_cards.json)를 script 로 렌더 +
협상지표(indicator.py, 1~99/PZ) 산출해 indicator_value/bot_chat_type 전달.
Res_Chat 에 indicator/bot_chat_type, Req_Chat 에 item_price 추가.
- agent: 가격협상_확인 멘트에 할인율(discount_rate) 표시,
가격협상_확인_버짓이 target 이 아니라 입력가(input_price)를 표시하도록 수정.
- backend: item_price(기존 공급가) 를 agent 로 전달. 요약카드 공급사 담당자
정보를 supplier_users(빈 이메일) 대신 partner.suppliers.manager_* 에서 조회,
ChatSummary.supplier_manager_phone 추가.
- frontend: 요약카드 협상 개시/종료 시각을 "YYYY년 MM월 dd일 HH시 MM분 SS초"(KST)
로, 공급 계약 만료일(+1년) ISO 파싱, 우선협상 대상자에 공급사 연락처/이메일 표시.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
