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- MockAgentClient/use_mock 분기와 mock 전용 turn/count_bot_messages 제거 (항상 HttpAgentClient 위임) - agent RL state 입력을 실 DB 로 연동: anchor_price=quotation_settings.anchoring_value 기반 계산, partner_count=견적당 세션 수 (quotation_settings 모델 추가) - 재견적 배송형태(delivery_type) 캡처: 배송형태선택 단계 선택값을 summaryCM 요약에 반영 (DeliveryType enum 추가) - 표현 계약 passthrough: agent 응답의 bot_chat_type/indicator_value 를 우선 사용하고 없으면 step+qt_type 으로 폴백, indicator_value 컬럼 영속/전달 - 턴당 중복 조회 제거: item/last_price 를 1회 로드해 재사용 - 관련 테스트 추가(배송형태 캡처, passthrough) Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
119 lines
6.0 KiB
Python
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"""협상 에이전트(agent, 포트 9500) 호출 클라이언트.
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backend 는 /chat 한 턴을 agent 로 위임한다(README: "backend 가 /chat 을 agent 로 위임").
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agent 의 계약(Req_Chat/Res_Chat)에 맞춘 어댑터.
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agent 응답(Res_Chat) → AgentTurn 매핑:
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step, client_step, script, input_mode(=next_input_mode), input_options(=next_input_type),
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chat_end, outcome, card_id, indicator_value, bot_chat_type.
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"""
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from abc import ABC, abstractmethod
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from dataclasses import dataclass, field
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from typing import Optional
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from common.logger import LOG
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from config.server_configs import agent_config
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@dataclass
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class AgentTurn:
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"""agent 한 턴 응답(Res_Chat) 의 backend 표현."""
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session_id: Optional[str] = None
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step: str = ""
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client_step: str = ""
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script: str = ""
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input_mode: Optional[str] = None # 프론트 next_input_mode 로 매핑
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input_options: Optional[list[str]] = None # 프론트 next_input_type 로 매핑
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chat_end: bool = False
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outcome: Optional[str] = None # "success" | "failure" (종료 시)
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card_id: Optional[str] = None
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indicator_value: Optional[float] = None
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# agent 가 직접 내려주는 표현 폼(summaryRSP/CM·rejectRSP/CM·indicator). 없으면 backend 가 step+qt_type 으로 폴백.
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bot_chat_type: Optional[str] = None
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ok: bool = True # agent 호출 성공 여부 (False 면 CHAT_AGENT_UNAVAILABLE)
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timed_out: bool = False # 타임아웃 여부. True 면 agent 가 이미 진행했을 수 있어 desync 위험 → 별도 처리.
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@dataclass
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class AgentChatContext:
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"""새 세션 시작 시 agent 에 주입하는 협상 컨텍스트. 기존 세션이면 user_input 만 의미 있다."""
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tenant_id: str # X-Tenant-ID = 견적(갑) 회사 company_id
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rq_type: str = "재협상" # 재협상 | 재견적
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target_price: int = 0 # 갑 목표 매입가(원)
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anchor_price: int = 0 # 앵커링가(목표가보다 낮음). quotation_settings.anchoring_value 로 계산.
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# 핸드오프 #4: agent 의 RL 상태(state) 계산 입력.
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# partner_count 는 견적당 세션 수로 산출(실데이터). 나머지 3개는 우리 스키마에 데이터 소스가 없어
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# 기본값으로 보낸다 → agent 가 실제값을 받으려면 backend 스키마에 컬럼 추가 필요(HANDOFF.md ④).
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revenue_amount: float = 20_000_000 # 매출액(원) — DB 소스 없음(기본값)
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distribution_code: str = "A" # 유통 코드(agent config code_map 키) — DB 소스 없음(기본값)
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partner_count: int = 1 # 공급사 수 — 견적당 세션 수로 산출
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acceptance_ratio: float = 0.05 # 가격 수용률 0~1 — DB 소스 없음(기본값)
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# 핸드오프 #1: backend 가 보는 현재 step(직전 봇 step). agent 가 자기 세션 step 과 대조해 desync 감지에 쓸 수 있다.
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client_step: Optional[str] = None
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extra: dict = field(default_factory=dict)
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class IAgentClient(ABC):
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@abstractmethod
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async def chat(self, session_id: Optional[str], user_input: Optional[str], ctx: AgentChatContext) -> AgentTurn:
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"""협상 한 턴. session_id 없으면 새 세션 시작. user_input 으로 진행(버튼 텍스트/가격)."""
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...
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class HttpAgentClient(IAgentClient):
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"""실제 agent(9500) 위임 구현. agent POST /v1/chat 호출."""
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async def chat(self, session_id: Optional[str], user_input: Optional[str], ctx: AgentChatContext) -> AgentTurn:
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import httpx
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body = {
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"session_id": session_id, # 핸드오프 #1: agent 가 이 값을 세션 키로 그대로 사용해야 함
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"rq_type": ctx.rq_type,
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"user_input": user_input,
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"target_price": ctx.target_price,
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"anchor_price": ctx.anchor_price,
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# 핸드오프 #4: RL state 입력 (agent Req_Chat 이 받는 필드). 현재 기본값.
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"revenue_amount": ctx.revenue_amount,
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"distribution_code": ctx.distribution_code,
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"partner_count": ctx.partner_count,
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"acceptance_ratio": ctx.acceptance_ratio,
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# 핸드오프 #1: backend 가 보는 직전 step. agent 가 desync 감지에 사용(미구현 시 무시됨).
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"client_step": ctx.client_step,
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}
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headers = {"X-Tenant-ID": ctx.tenant_id} # 핸드오프 #2
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try:
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async with httpx.AsyncClient(base_url=agent_config.base_url, timeout=agent_config.timeout_sec) as cli:
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resp = await cli.post("/v1/chat", json=body, headers=headers)
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resp.raise_for_status()
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data = resp.json()
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except httpx.TimeoutException as ex:
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# 타임아웃: agent 가 이미 턴을 처리(세션 step 전진)했을 수 있다 → 단순 롤백/재시도는 desync 위험.
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LOG.e_no_callstack(f"[AgentClient] agent 타임아웃 session_id={session_id} step={ctx.client_step}: {ex}")
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return AgentTurn(ok=False, timed_out=True)
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except Exception as ex:
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LOG.e_no_callstack(f"[AgentClient] agent 호출 실패 session_id={session_id} step={ctx.client_step}: {ex}")
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return AgentTurn(ok=False)
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return AgentTurn(
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session_id=data.get("session_id"),
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step=data.get("step") or "",
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client_step=data.get("client_step") or "",
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script=data.get("script") or "",
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input_mode=data.get("input_mode"),
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input_options=data.get("input_options"),
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chat_end=bool(data.get("chat_end", False)),
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outcome=data.get("outcome"),
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card_id=data.get("card_id"),
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indicator_value=data.get("indicator_value"),
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bot_chat_type=data.get("bot_chat_type"),
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ok=True,
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)
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def get_agent_client() -> IAgentClient:
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"""실제 agent(9500) 위임 클라이언트를 반환한다(FastAPI Depends 용)."""
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return HttpAgentClient()
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