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variet-agent/core/task_pipeline.py

195 lines
7.8 KiB
Python

"""Task Pipeline -- Agent 1회 호출 + 선택적 Review.
Gemini CLI agent 모드가 plan+code+verify를 한 세션에서 수행합니다.
기존 5단계(Plan→Code→PlannerVerify→Review→Summarize) → 2단계로 단순화.
"""
import asyncio
import json
import logging
import re
from pathlib import Path
from core.project_indexer import ProjectIndex
from core.context_manager import ContextManager
from core.gemini_caller import GeminiCaller, GeminiCallError
from core.docs_manager import DocsManager
logger = logging.getLogger("variet.pipeline")
class TaskPipeline:
"""작업 파이프라인: Agent 1회 호출 → 선택적 Review."""
def __init__(self, project_path: str, token_budget: int = 50_000,
docs_subpath: str = "docs/wiki"):
self.project_path = project_path
self.index = ProjectIndex(project_path)
self.ctx = ContextManager(self.index, token_budget)
self.gemini = GeminiCaller(project_path)
self.docs = DocsManager(project_path, docs_subpath)
self.log: list[dict] = []
def setup(self):
"""프로젝트 인덱싱."""
self.index.scan()
return self
# ──────────────────────────────────────────
# Docs 컨텍스트
# ──────────────────────────────────────────
def _docs_context(self) -> str:
"""Gemini 호출에 주입할 프로젝트 문서 컨텍스트."""
index = self.docs.get_docs_index()
return (
f"\n{index}\n"
f"작업 완료 시 관련 문서가 있으면 업데이트하세요.\n"
f"docs 경로: {self.docs.docs_path}\n"
)
# ──────────────────────────────────────────
# Agent 통합 실행 (핵심)
# ──────────────────────────────────────────
async def execute(self, user_request: str, history: str = "",
progress_callback=None, role: str = "agent",
timeout: int = None) -> dict:
"""Agent 1회 호출 — plan+code+verify+report 통합.
Args:
role: 'agent'(코딩) 또는 'operator'(도구 실행)
progress_callback: async callable(status_text) — 진행 상태 콜백
timeout: 타임아웃(초). None이면 operator=180, agent=600
Returns:
dict: {title, summary, changes, verified, warnings, next_steps}
"""
if timeout is None:
timeout = 600
# operator 모드는 프로젝트 컨텍스트/문서 불필요 (도구만 실행)
if role == "operator":
history_section = ""
if history:
history_section = f"## 대화 히스토리\n{history}\n\n"
prompt = (
f"{history_section}"
f"## 사용자 요청\n{user_request}\n\n"
f"위 요청에 맞는 도구를 바로 실행하고 결과를 JSON으로 보고하세요."
)
else:
context = self.ctx.gather(user_request)
docs_ctx = self._docs_context()
history_section = ""
if history:
history_section = f"## 대화 히스토리\n{history}\n\n"
prompt = (
f"{history_section}"
f"## 사용자 요청\n{user_request}\n\n"
f"## 프로젝트 컨텍스트\n{context}\n\n"
f"## 프로젝트 문서\n{docs_ctx}\n\n"
f"위 요청을 분석하고, 계획을 세우고, 필요한 도구를 실행하고, "
f"결과를 JSON 보고서로 출력하세요."
)
response = await self.gemini.call_agent(
role, prompt, cwd=self.project_path, timeout=timeout,
progress_callback=progress_callback,
)
self._log("execute", user_request, response)
result = self._extract_json(response)
return result or {
"title": "작업 완료",
"summary": response[:500],
"changes": [],
"verified": False,
"warnings": ["JSON 보고서 파싱 실패 — 원본 응답 참조"],
"next_steps": [],
"raw": response,
}
# ──────────────────────────────────────────
# 선택적 독립 리뷰
# ──────────────────────────────────────────
async def review(self, user_request: str, agent_report: str) -> dict:
"""독립 리뷰어 — agent 작업 결과를 검증.
agent가 자체 검증을 하지만, 중요한 작업에는 독립 리뷰를 추가할 수 있음.
"""
prompt = (
f"## 원래 사용자 요청\n{user_request}\n\n"
f"## Agent 보고\n{agent_report}\n\n"
f"현재 디렉토리의 프로젝트 파일을 직접 읽어서 리뷰하세요.\n"
f"필요한 파일만 선택적으로 확인하세요."
)
response = await self.gemini.call_agent(
"reviewer", prompt, cwd=self.project_path, timeout=300,
)
self._log("review", user_request, response)
result = self._extract_json(response)
return result or {"passed": True, "summary": response, "raw": response}
# ──────────────────────────────────────────
# NLU 분류 (chat/task/anime 구분에 사용)
# ──────────────────────────────────────────
async def classify(self, user_input: str, history: str = "") -> dict:
"""통합 프롬프트로 의도 분류 (Orchestrator에서 위임).
이전 _unified_call의 역할을 담당합니다.
"""
docs_ctx = self._docs_context()
context = (
f"{history}"
f"## Workspace\nPath: {self.project_path}\n\n"
f"## Project Docs\n{docs_ctx}\n\n"
f"## User Message\n{user_input}"
)
raw = await self.gemini.call("unified", context, timeout=120)
result = self._extract_json(raw)
return result or {"mode": "chat", "response": raw}
# ──────────────────────────────────────────
# 유틸리티
# ──────────────────────────────────────────
def _extract_json(self, text: str) -> dict | None:
"""텍스트에서 JSON 블록 추출."""
match = re.search(r"```json\s*\n(.*?)\n\s*```", text, re.DOTALL)
if match:
try:
return json.loads(match.group(1))
except json.JSONDecodeError:
pass
brace_depth = 0
start = -1
for i, ch in enumerate(text):
if ch == '{':
if brace_depth == 0:
start = i
brace_depth += 1
elif ch == '}':
brace_depth -= 1
if brace_depth == 0 and start >= 0:
try:
return json.loads(text[start:i + 1])
except json.JSONDecodeError:
start = -1
return None
def _log(self, phase: str, input_summary: str, output: str):
self.log.append({
"phase": phase,
"input": input_summary[:200],
"output": output[:500],
})