jwkim
51b3820cc9
판정 룰(앵커타결/와일드존/3라운드결렬)과 카드 선택을 학습 정책으로 대체: 수락/역제안 금액/압박 화법/결렬 전부 행동 30개(수락1+결렬1+역제안 6단x화법4+압박4)에서 선택. - autonomy_actions: 행동 공간·특징 인코딩 (학습/서빙 공유) - autonomy_store: numpy 서빙 + 행동 봉투 7개(수락<=목표가 / 역제안 단조 / 역제시·결렬은 설득 2회 후 해금 / 마무리국면 압박 금지 / 첫 역제안 앵커 이하 / 최종제안 1회 보장) - chat_engine: 자율 스텝(역제안/최종제안/압박1~4), 최종제안 금액=목표가, 턴캡 12 - ment_generator: Gemini 멘트 생성 + 가드(숫자 화이트리스트·목표가 비공개·금지어·문장완결, 실패시 템플릿 폴백, 6초 컷), 인터넷최저가 근거 인용(수집됨+제시가 초과시만), 대화 기억 - chat_service: 자율 행동 experience_logs 로깅(AUT|종류|위치|전략), 대화기억 ctx 관리 - context loader/CRUD: 인터넷최저가·견적기간·협력사 이력 로드 (v3 상태 21차원) - train_full_autonomy: 시뮬 15k ep — 앵커율 0.8~6% 정합, 협력사 현실화(컷반발·반복짜증· 양보 상호성), 관측성 마스크(마감 40% 미관측·15% 전부미상 — 서빙 중립값 분포 정합), 보상 수정(목표가 초과 타결=결렬 취급) - 서빙 v3.5 (v3.3 목표가 즉시지르기 퇴화, v3.4 소액지형 첫턴 통보 퇴화 — 게이트 반려 이력 보관) Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
373 lines
21 KiB
Python
373 lines
21 KiB
Python
"""ChatEngine — 대화 step 전이 엔진 (동기 순수 로직, P7 슬라이스).
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Chat_server 의 step 체계(서비스안내→담당자확인→협상품목안내→가격협상→협상완료/실패→협상종료)와
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조건 분기(check_wildcard_entry/price_match/iteration_limit)·와일드카드 진입을 우리 구현으로 재작성.
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DB/정책(카드선택·학습)은 여기 두지 않는다 — ChatService(async)가 StepView 의 신호를 보고 처리한다.
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"""
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import re
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from dataclasses import dataclass, field
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from typing import Any, Dict, List, Optional
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from negotiation.chat.service.script_repository import ScriptRepository
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MAX_ROUNDS = 3
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_PRICE_MODES = ("price",)
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_CHOICE_MODES = ("yes_no", "confirm", "delivery_type")
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# ---- 완전 자율 모드 (AUTONOMY_MODE, autonomy_store) --------------------------------
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# 가격협상 판정 룰(check_price_match/wildcard_entry/iteration_limit)과 카드 선택을
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# 정책 행동(수락/역제안/압박/결렬)으로 대체할 때 쓰는 스텝들. autonomy_decider 미주입이면 도달 불가.
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_AUTONOMY_TURN_CAP = 12 # 엔지니어링 타임아웃(무한 세션 방지) — 협상 룰이 아니다
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_AUTONOMY_PRESS_SCRIPTS = {
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1: "동일 품목에 대해 복수 공급처의 견적이 함께 검토되고 있습니다. 현재 제시가로는 우선순위 확보가 어려운 상황입니다. 경쟁력 있는 가격으로 다시 제안해 주시겠어요?",
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2: "제안하신 조건의 취지는 충분히 이해했습니다. 저희도 최대한 맞춰보려 합니다. 조금만 더 조정해 주시면 내부 설득이 가능할 것 같습니다. 다시 제안해 주시겠어요?",
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3: "내부 산정 기준과 현재 제시가 사이에 아직 차이가 있습니다. 기준에 부합하는 수준으로 재검토하여 다시 제안해 주시기를 부탁드립니다.",
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4: "귀사를 장기적으로 함께할 파트너로 검토하고 있습니다. 이번 협상이 원만히 마무리되면 후속 거래 확대도 논의하고 싶습니다. 서로 만족할 수 있는 가격으로 다시 제안해 주시겠어요?",
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}
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_AUTONOMY_STEPS = {
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"자율_역제안": {
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"script": "제안해 주신 **{input_price}원**, 내부 검토를 마쳤습니다. **{autonomy_offer}원**이라면 즉시 수락하고 우선협상 대상으로 확정하겠습니다. 수락하시겠습니까?",
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"next_input_mode": "yes_no",
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"input_options": ["예", "아니오"],
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"next_step": {"예": "협상완료", "아니오": "가격협상_재입력"},
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"type": "text",
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"chat_end": False,
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},
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# 최종 통보(WC-03 의 자율 버전): 정책이 직전과 같은 금액을 다시 부르는 순간(단조 봉투상
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# 더 올릴 수 없음 = 탄약 소진) 발동. 거절하면 협상을 정리한다 — 어정쩡한 반복 대신 명확한 마무리.
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"자율_최종제안": {
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"script": "지금까지 협의에 성실히 임해 주셔서 감사합니다. **{autonomy_offer}원**은 저희가 제시할 수 있는 마지막 제안입니다. 수락해 주시면 즉시 우선협상 대상으로 확정되며, 어려우시다면 이번 협상은 여기서 마무리하겠습니다.",
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"next_input_mode": "yes_no",
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"input_options": ["예", "아니오"],
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"next_step": {"예": "협상완료", "아니오": "협상실패"},
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"type": "text",
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"chat_end": False,
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},
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**{
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f"자율_압박_{s}": {
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"script": t,
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"next_input_mode": "price",
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"input_options": [],
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"next_step": {"default": "가격협상_확인"},
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"type": "text",
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"chat_end": False,
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}
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for s, t in _AUTONOMY_PRESS_SCRIPTS.items()
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},
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}
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# 최종 타결/결렬 스텝. 재협상=협상완료(우선협상 타결), 재견적=결과제출(투찰확정). 둘 다 협상실패=결렬.
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# 이 스텝들은 chat_end=False(뒤에 협상종료가 옴)라, outcome 을 컨텍스트에 적재했다가
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# 실제 종료(chat_end=협상종료) 시점에 확정 보고한다 → backend 가 chat_end 에서 DONE/REJECTED 를 옳게 가른다.
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_SUCCESS_STEPS = ("협상완료", "결과제출")
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_FAILURE_STEPS = ("협상실패",)
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# 프론트는 표시용 문자열로 가격을 보낸다(예: "530,000원"). 천단위 콤마·통화기호("원")·공백 등
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# 숫자 외 문자를 제거하고 파싱한다. (콤마만 지우면 "원" 때문에 float() 가 실패해 가격 입력이
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# 영영 저장되지 않고 같은 step 에 머무는 버그가 났었다.)
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_PRICE_CLEAN_RE = re.compile(r"[^\d.]")
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def _parse_price(user_input: Any) -> Optional[float]:
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cleaned = _PRICE_CLEAN_RE.sub("", str(user_input if user_input is not None else ""))
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if not cleaned or cleaned == ".":
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return None
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try:
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price = float(cleaned)
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except ValueError:
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return None
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return price if price > 0 else None
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@dataclass
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class ChatSession:
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session_id: str
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tenant_id: str
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company_id: str
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rq_type: str = "재협상"
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step: str = "시작"
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context: Dict[str, Any] = field(default_factory=dict)
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used_action_ids: set = field(default_factory=set)
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action_space_size: int = 0 # 카드 소진 판정용 (ChatService 가 주입)
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ended: bool = False
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@dataclass
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class StepView:
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step: str
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script: str
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input_mode: str
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input_options: List[str]
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chat_end: bool
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client_step: Optional[str] = None
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needs_card_selection: bool = False # 가격협상(에이전트 카운터) → UCB 카드선택+학습
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outcome: Optional[str] = None # 협상완료="success" / 협상실패="failure" → 종료보상
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wildcard: Optional[str] = None # 발동한 와일드카드 key
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error: Optional[str] = None
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class ChatEngine:
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def __init__(self, scripts_repo: ScriptRepository, rq_type: str = "재협상"):
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self.repo = scripts_repo
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self.rq_type = rq_type
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# 자율 스텝은 병합만 해둔다(repo 캐시 오염 방지 위해 새 dict) — decider 미주입 시 도달 불가.
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self.scripts = {**scripts_repo.load_scripts(rq_type), **_AUTONOMY_STEPS}
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self.step_map = scripts_repo.client_step_mapping()
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# 완전 자율 모드: ChatService 가 AutonomyStore 정책을 주입하면 가격협상 판정 룰을 대체한다.
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self.autonomy_decider = None # Callable[[dict], autonomy_actions.Action]
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# ---- public --------------------------------------------------------
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def start(self, session: ChatSession) -> StepView:
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first = self._default_next(self.scripts.get("시작", {})) or "서비스안내"
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return self._render(session, first)
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def advance(self, session: ChatSession, user_input: Optional[str]) -> StepView:
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if session.ended:
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return self._error(session, "협상이 종료되었습니다. 새 협상을 시작하세요.")
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node = self.scripts.get(session.step, {})
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mode = node.get("next_input_mode", "null")
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if mode in _PRICE_MODES:
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price = _parse_price(user_input)
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if price is None:
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return self._error(session, "가격을 숫자로 입력해 주세요.")
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session.context["input_price"] = price
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# 협력사 첫 제시가 — 가격 수용률(첫 제시가 대비 양보율) 동적 계산의 기준값.
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session.context.setdefault("first_offer_price", price)
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session.context["round"] = session.context.get("round", 0) + 1
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nxt = self._default_next(node)
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elif mode in _CHOICE_MODES:
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# 와일드카드 1% 인하 제안을 수락("예")하면 합의가를 제안가(offer_1pct)로 확정한다.
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# (멘트에만 쓰이던 offer_1pct 가 input_price 에 반영되지 않아, 요약/입찰가가
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# 직전 제시가로 잡히던 버그 수정 — 수락 시 실제 합의가는 인하가다.)
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if session.step == "wild_card_1pct" and user_input == "예" and session.context.get("offer_1pct"):
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session.context["input_price"] = float(session.context["offer_1pct"])
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|
# 자율 역제안/최종제안 수락("예") → 합의가는 에이전트 제안가다 (wild_card_1pct 와 동일 원리).
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if session.step in ("자율_역제안", "자율_최종제안") and user_input == "예" \
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and session.context.get("autonomy_offer"):
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session.context["input_price"] = float(session.context["autonomy_offer"])
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nxt = self._choice_next(node, user_input, session)
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else:
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nxt = self._default_next(node)
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nxt = self._resolve(nxt, session)
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return self._render(session, nxt)
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# ---- transition ----------------------------------------------------
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def _default_next(self, node: dict) -> Optional[str]:
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ns = node.get("next_step")
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if isinstance(ns, dict):
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return ns.get("default") or next(iter(ns.values()), None)
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return ns
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def _choice_next(self, node: dict, choice: Optional[str], session: ChatSession):
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ns = node.get("next_step") or {}
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if not isinstance(ns, dict):
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return ns
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val = ns.get(choice)
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if val is None:
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val = ns.get("default") or next(iter(ns.values()), None)
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return val
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def _resolve(self, nxt, session: ChatSession) -> Optional[str]:
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"""조건 리스트 평가 + 가격협상_와일드 가상스텝 → 실제 와일드카드 key 로 해석."""
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if isinstance(nxt, list):
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nxt = self._eval_conditions(nxt, session)
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if nxt == "가격협상_와일드":
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nxt = self._pick_wildcard(session)
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return nxt
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def _eval_conditions(self, conds: List[dict], session: ChatSession) -> Optional[str]:
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"""KT 구매자 관점 조건 평가.
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- 협력사 제시가 ≤ anchor → 우선협상(협상완료).
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- anchor 살짝 초과(≤ anchor*1.05) + 와일드카드 미사용 → 와일드카드로 인하 압박.
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|
- 설정 카드(action_space) 모두 소진 → 협상실패.
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|
- 그 외 → 가격협상(카드 1장 플레이 후 재제안).
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|
완전 자율 모드(autonomy_decider 주입)에서는 위 룰 전체를 정책 행동으로 대체한다.
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"""
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# 가격협상 판정 지점(check_price_match 포함 조건 리스트)에서만 자율 정책이 개입한다.
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if self.autonomy_decider is not None and any(
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c.get("condition") == "check_price_match" for c in conds):
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nxt = self._autonomy_next(session)
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if nxt is not None:
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return nxt # 정책 실패(예외) 시에만 아래 룰로 폴백
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ctx = session.context
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price = ctx.get("input_price", 0)
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anchor = ctx.get("anchor_price", 0)
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cards_used = len(session.used_action_ids)
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cards_total = session.action_space_size or 0
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for c in conds:
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cond = c.get("condition")
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ok = False
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if cond == "check_wildcard_entry":
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ok = (
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(not ctx.get("wildcard_used"))
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and anchor > 0
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and anchor < price
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and (
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price <= anchor * 1.02
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or (bool(ctx.get("allow_selected_wildcards", True)) and price <= anchor * 1.05)
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)
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)
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elif cond == "check_is_supplier_type_c":
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ok = False # 공급사 유형 미보유 (PoC 단순화)
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elif cond == "check_price_match": # = 우선협상: 제시가가 앵커가 이하
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ok = anchor > 0 and price <= anchor
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elif cond == "check_iteration_limit": # 협상 라운드 상한 또는 카드 소진
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# round 는 매 가격입력마다 증가(기존가격제시=1). 그 이후 카운터제안이 MAX_ROUNDS 회를
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|
# 넘으면 종료한다. 카드선택(RL)이 실패(state ValueError)해도 used_action_ids 가 안 늘어
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# 카드 소진 조건만으로는 종료되지 않으므로, 라운드 상한을 독립적으로 둬 무한 가격입력을 막는다.
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# (선행 chat_server 의 `iteration >= 3` 와 동일한 안전장치.)
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counter_rounds = max(0, ctx.get("round", 0) - 1)
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ok = counter_rounds >= MAX_ROUNDS or (cards_total > 0 and cards_used >= cards_total)
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elif cond == "default":
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ok = True
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if ok:
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return c.get("next")
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return "가격협상"
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def _autonomy_next(self, session: ChatSession) -> Optional[str]:
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"""완전 자율: 정책 행동 → 스텝. 수락/역제안 금액/압박 화법/결렬 타이밍 전부 정책이 결정.
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유일한 강제 종료는 턴 상한(_AUTONOMY_TURN_CAP) — 무한 세션 방지용 엔지니어링 타임아웃.
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정책 호출이 실패하면 None 을 반환해 기존 룰 평가로 폴백한다(서비스 연속성).
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"""
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ctx = session.context
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if ctx.get("round", 0) > _AUTONOMY_TURN_CAP:
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|
# 턴 상한도 최종제안 보장(봉투 ⑥)을 우회하지 않는다 — 어떤 경로로 끝나든
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# "끝내기 전에 한 번 더"(제품 결정)를 거친다. 최종 거절 후에만 협상실패.
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|
if not ctx.get("autonomy_final_asked"):
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|
ctx["autonomy_final_asked"] = True
|
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ctx["autonomy_offer"] = int(ctx.get("target_price", 0))
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return "자율_최종제안"
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return "협상실패"
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try:
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act = self.autonomy_decider(ctx)
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except Exception: # 정책 오류 → 룰 폴백 (호출부에서 로깅)
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return None
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session.context["autonomy_action"] = f"{act.kind}:{act.strategy}:{act.counter_q}"
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span = max(ctx.get("target_price", 0) - ctx.get("anchor_price", 0), 1.0)
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|
# 탄약소진(같은 금액 재호출) 판정은 '마지막 역제안' 기준 — autonomy_last(마지막 행동)는
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# 사이에 낀 설득이 덮어써 판정이 리셋된다 (chat_service 가 counter 마다 별도 보존).
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last = ctx.get("autonomy_last_counter") or {}
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if act.kind == "accept":
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return "협상완료"
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if act.kind == "walk":
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# 결렬 전 마지막 제안 1회 보장 — "끝내기 전에 한 번 더 물어보고 종료" (제품 결정).
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# 최종제안을 이미 거쳤으면(autonomy_final_asked) 그대로 종료한다.
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if not ctx.get("autonomy_final_asked"):
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|
ctx["autonomy_final_asked"] = True
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|
# 최종제안 금액 = 목표가. 마지막 기회에 직전 역제안 금액을 반복하면 승인 범위의
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# 여지(목표가까지)를 남긴 채 결렬된다 — 최종에는 우리가 수락 가능한 최대치를 부른다.
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|
ctx["autonomy_offer"] = int(ctx.get("target_price", 0))
|
|
return "자율_최종제안"
|
|
return "협상실패"
|
|
if act.kind == "counter":
|
|
ctx["autonomy_offer"] = int(round(ctx.get("anchor_price", 0) + act.counter_q * span))
|
|
# 직전과 같은 금액을 다시 부름 = 단조 봉투상 더 올릴 수 없음(탄약 소진) → 최종 통보로 전환.
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if last.get("kind") == "counter" and act.counter_q <= float(last.get("q", -9)) + 1e-9:
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|
ctx["autonomy_final_asked"] = True
|
|
ctx["autonomy_offer"] = int(ctx.get("target_price", 0))
|
|
return "자율_최종제안"
|
|
return "자율_역제안"
|
|
return f"자율_압박_{act.strategy or 3}"
|
|
|
|
def _pick_wildcard(self, session: ChatSession) -> str:
|
|
"""앵커가에 아주 근접(≤ anchor*1.02)한 구간에서만 1% 인하 요청(wild_card_1pct)으로
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|
앵커가 이하로 유도한다. 그 외 구간은 일반 가격협상(카드 플레이)으로 돌린다.
|
|
|
|
과거 여기서 반환하던 '재원부족'(wild_card_budget) 하드코딩 카드는 제거했다 —
|
|
견적에서 실제 선택한 와일드카드(중간값 절충·목표가 선제안 등)와 매핑되지 않은 채
|
|
'와일드카드를 하나라도 골랐으면' 조건만으로 발동해, 선택하지도 않은 재원부족 멘트가
|
|
노출되는 오작동이 있었다.
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|
"""
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|
ctx = session.context
|
|
price = ctx.get("input_price", 0)
|
|
anchor = ctx.get("anchor_price", 0)
|
|
if anchor > 0 and price <= anchor * 1.02:
|
|
# 와일드카드는 실제로 노출할 때만 '사용됨'으로 마킹한다 — 가격협상으로 돌아가는
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|
# 경우에도 마킹하면 이후 라운드에서 정당한 1% 카드까지 억제된다.
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|
ctx["wildcard_used"] = True
|
|
ctx["offer_1pct"] = int(round(price * 0.99)) # 1% 인하가
|
|
return "wild_card_1pct"
|
|
return "가격협상"
|
|
|
|
# ---- render --------------------------------------------------------
|
|
def vars_for(self, session: ChatSession) -> Dict[str, Any]:
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|
"""스크립트 치환 변수. 가격협상_확인 멘트(할인율)·카드 스크립트가 공유한다."""
|
|
ctx = session.context
|
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out = {}
|
|
if "input_price" in ctx:
|
|
out["input_price"] = int(ctx["input_price"])
|
|
if "target_price" in ctx:
|
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out["target"] = int(ctx["target_price"])
|
|
# DB 카드 정본(negodata 편집, card.nego_cards.script)은 {target_price} 변수명을 쓴다
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|
# — 파일 스크립트의 {target}과 별개로 둘 다 지원(미치환 토큰 노출 방지).
|
|
out["target_price"] = int(ctx["target_price"])
|
|
if "anchor_price" in ctx:
|
|
out["anchor"] = int(ctx["anchor_price"])
|
|
out["anchoring_price"] = int(ctx["anchor_price"]) # DB 카드 정본 변수명(NGC-007 등)
|
|
if "offer_1pct" in ctx:
|
|
out["offer_1pct"] = int(ctx["offer_1pct"])
|
|
if "autonomy_offer" in ctx:
|
|
out["autonomy_offer"] = int(ctx["autonomy_offer"])
|
|
# 인터넷 최저가(NGC-008): 수집값이 컨텍스트에 없으면 앵커가로 폴백 — 원형 토큰 노출 방지.
|
|
# TODO: partner.item_internet_lowest_prices 최신 성공 수집값을 context loader 로 연결.
|
|
if ctx.get("internet_lowest_price"):
|
|
out["internet_lowest_price"] = int(ctx["internet_lowest_price"])
|
|
elif "anchor_price" in ctx:
|
|
out["internet_lowest_price"] = int(ctx["anchor_price"])
|
|
# 고객사 교환·요구 조건(NGC-009/010): 런타임 소스 미구현 — 중립 문구 폴백.
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# TODO: 견적/카드 편집 단계에서 입력받아 컨텍스트로 전달.
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out["customer_condition"] = ctx.get("customer_condition") or "상호 협의된 조건"
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# 인하율 = (기존 공급가 - 제시가) / 기존 공급가 * 100. 기존가 없으면 미표시(0.0).
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base = ctx.get("item_price") or 0
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if base > 1 and "input_price" in ctx:
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out["discount_rate"] = f"{((base - ctx['input_price']) / base) * 100:.1f}"
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else:
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out["discount_rate"] = "0.0"
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return out
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def _vars(self, session: ChatSession) -> Dict[str, Any]:
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return self.vars_for(session)
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def _render(self, session: ChatSession, step_key: Optional[str]) -> StepView:
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if not step_key or step_key not in self.scripts:
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return self._error(session, f"다음 단계를 찾을 수 없습니다: {step_key}")
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node = self.scripts[step_key]
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session.step = step_key
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chat_end = bool(node.get("chat_end"))
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session.ended = chat_end
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# 최종 성공/실패를 통과 시점에 기록하고, 실제 종료(chat_end) 시점에만 outcome 으로 확정 보고.
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# (중간 성공/실패 스텝에서 보고하면 backend 종료확정 타이밍(chat_end)과 어긋나고,
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# ChatService 종료학습도 두 번 도는 문제가 생긴다.)
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if step_key in _SUCCESS_STEPS:
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session.context["final_outcome"] = "success"
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elif step_key in _FAILURE_STEPS:
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session.context["final_outcome"] = "failure"
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outcome = session.context.get("final_outcome") if chat_end else None
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return StepView(
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step=step_key,
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script=self.repo.format_script(node.get("script", ""), self._vars(session)),
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input_mode=node.get("next_input_mode", "null"),
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input_options=node.get("input_options", []),
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chat_end=bool(node.get("chat_end")),
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client_step=self.step_map.get(step_key, step_key),
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needs_card_selection=(step_key == "가격협상"),
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outcome=outcome,
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wildcard=step_key if step_key.startswith("wild_card_") else None,
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)
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def _error(self, session: ChatSession, msg: str) -> StepView:
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node = self.scripts.get(session.step, {})
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return StepView(
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step=session.step, script=node.get("script", ""),
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input_mode=node.get("next_input_mode", "null"), input_options=node.get("input_options", []),
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chat_end=session.ended, client_step=self.step_map.get(session.step, session.step), error=msg,
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)
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