REFACTOR(repo): simplify project structure

- Move services/backend to langgraph/ - Move deploy/docker/Dockerfile to Dockerfile - Remove deploy/, services/ folders - Update GitHub Actions workflow paths - Remove kustomization update logic (managed by K3S-HOME/applications)
2026-01-05 16:45:33 +09:00
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commit 013140f02c
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--- a/langgraph/agents/research_agent.py
+++ b/langgraph/agents/research_agent.py
@@ -0,0 +1,343 @@
+"""
+Research Agent (Claude)
+정보 수집 및 문서/코드베이스 검색
+JSON 기반 명령어 생성 방식으로 재작성
+"""
+from langchain_anthropic import ChatAnthropic
+from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage
+from .state import AgentState
+import os
+import json
+import re
+
+
+# Claude 4.5 모델 초기화
+claude_research = ChatAnthropic(
+    model="claude-sonnet-4-20250514",
+    api_key=os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY"),
+    temperature=0.3
+)
+
+
+
+RESEARCH_PROMPT = """Research Agent: Analyze cluster or retrieve information.
+
+## Two Modes
+
+### Mode 1: Information Query (정보 조회)
+User wants specific information (password, status, list, storage capacity, etc.)
+- Execute kubectl commands to get the information
+- Provide a clear, natural language answer
+- Focus on exactly what the user asked
+
+### Mode 2: Deployment Analysis (배포 분석)
+User wants deployment decision
+- Analyze cluster state comprehensively
+- Collect version, tools, resources
+- Provide structured findings
+
+## Request commands in JSON:
+{"commands": [{"tool": "execute_host", "command": "kubectl get nodes", "use_sudo": true}]}
+
+Rules:
+- Request 1-2 commands at a time
+- Use execute_host for kubectl commands (with use_sudo: true)
+- Output ONLY JSON when requesting commands
+- For storage queries, use: kubectl get pvc, df -h, du -sh
+- For memory queries, use: kubectl top nodes, kubectl top pods
+- Be precise: storage ≠ memory
+
+## Final report format
+
+### For Information Query (IMPORTANT - Answer in natural Korean, NOT JSON):
+Provide a direct answer in natural Korean language. Examples:
+- "Gitea의 공유 스토리지는 10GB 할당되어 있으며, 현재 약 3.2GB를 사용 중입니다."
+- "현재 클러스터에는 3개의 노드가 실행 중입니다."
+
+DO NOT use JSON format for information queries. Just answer naturally.
+
+### For Deployment Analysis:
+{
+  "summary": "클러스터 상태 요약",
+  "cluster_info": {
+    "k8s_version": "v1.x.x",
+    "nodes": "3 nodes",
+    "existing_tools": ["ArgoCD", "Gitea"]
+  },
+  "findings": [{"category": "...", "data": "..."}]
+}
+
+Choose the appropriate format based on the user's request.
+"""
+
+
+def research_node(state: AgentState) -> AgentState:
+    """
+    Research 노드: 정보 수집 (JSON 기반 명령어 방식)
+    """
+    messages = state["messages"]
+    request_type = state.get("request_type", "deployment_decision")
+    task_plan = state.get("task_plan") or {}
+    research_needed = task_plan.get("research_needed", []) if isinstance(task_plan, dict) else []
+
+    # 사용자 원래 요청 찾기
+    user_message = None
+    for msg in reversed(messages):
+        if msg.get("role") == "user":
+            user_message = msg.get("content", "")
+            break
+
+    # 연구 요청 구성
+    if request_type == "information_query":
+        # 정보 조회 모드: 사용자 요청을 그대로 전달
+        research_request = f"사용자가 다음 정보를 요청했습니다:\n\n{user_message}\n\n해당 정보를 kubectl 명령어로 조회하여 결과를 반환해주세요."
+    elif research_needed:
+        # 배포 결정 모드: Planning의 지시 따름
+        research_request = f"다음 정보를 수집해주세요:\n" + "\n".join(f"- {item}" for item in research_needed)
+    else:
+        # 기본 모드
+        if user_message:
+            research_request = f"사용자 요청: {user_message}\n\n위 요청에 필요한 정보를 수집하고 분석해주세요."
+        else:
+            research_request = "현재 시스템 상태를 분석하고 필요한 정보를 수집해주세요."
+    
+    # 대화 히스토리 (도구 실행 결과 포함)
+    conversation = [
+        SystemMessage(content=RESEARCH_PROMPT),
+        HumanMessage(content=research_request)
+    ]
+    
+    tool_outputs = []
+    max_iterations = 2
+    iteration = 0
+    
+    while iteration < max_iterations:
+        iteration += 1
+        print(f"\n{'='*80}")
+        print(f"Research Agent - Iteration {iteration}/{max_iterations}")
+        print(f"{'='*80}")
+        
+        # Claude 호출
+        response = claude_research.invoke(conversation)
+        response_text = response.content
+        
+        print(f"Response: {response_text[:500]}...")
+        print(f"\n📝 Full Response:\n{response_text}\n")  # 디버깅용 전체 응답 출력
+
+        # JSON 명령어 추출 시도
+        commands_executed = False
+        is_final_answer = False
+
+        # 방법 1: ```json ... ``` 블록에서 추출
+        json_match = re.search(r'```json\s*(\{.*?\})\s*```', response_text, re.DOTALL)
+        if not json_match:
+            # 방법 2: 단순 {...} 블록 추출
+            json_match = re.search(r'(\{[^{}]*"commands"[^{}]*\[.*?\][^{}]*\})', response_text, re.DOTALL)
+
+        if json_match:
+            try:
+                commands_data = json.loads(json_match.group(1))
+                
+                # commands가 있으면 실행
+                if "commands" in commands_data and commands_data["commands"]:
+                    commands_executed = True
+                    results = []
+                    
+                    for cmd_spec in commands_data["commands"][:2]:  # 최대 2개까지만 (토큰 절약)
+                        tool_name = cmd_spec.get("tool", "execute_bash")
+                        command = cmd_spec.get("command", "")
+                        use_sudo = cmd_spec.get("use_sudo", False)
+                        
+                        if not command:
+                            continue
+                        
+                        print(f"\n🔧 Executing: {tool_name}('{command[:80]}...')")
+                        
+                        # 도구 실행
+                        try:
+                            from tools.bash_tool import execute_bash, execute_host
+                            
+                            if tool_name == "execute_host":
+                                result = execute_host.invoke({"command": command, "use_sudo": use_sudo})
+                            else:
+                                result = execute_bash.invoke({"command": command})
+                            
+                            results.append(f"Command: {command}\nResult: {result}")
+                            print(f"✅ Success")
+                            
+                        except Exception as e:
+                            error_msg = f"❌ Error: {str(e)}"
+                            results.append(f"Command: {command}\nResult: {error_msg}")
+                            print(error_msg)
+                    
+                    # 결과를 대화에 추가 (최신 것만 유지)
+                    results_text = "\n\n".join(results)
+                    tool_outputs.append(results_text)
+
+                    # 요청 유형에 따라 다른 지시
+                    if request_type == "information_query":
+                        # 정보 조회: 자연어로 답변 지시
+                        next_instruction = f"명령어 실행 결과:\n\n{results_text}\n\n**이제 위 결과를 바탕으로 사용자의 질문에 자연스러운 한국어로 답변해주세요. JSON이 아닌 일반 문장으로 작성하세요. 핵심 정보만 간결하게 전달하세요.**"
+                    else:
+                        # 배포 분석: 선택권 제공
+                        next_instruction = f"명령어 실행 결과:\n\n{results_text}\n\n계속 정보가 필요하면 추가 명령어를 요청하고, 충분한 정보를 수집했으면 최종 리포트를 JSON으로 제공해주세요."
+
+                    # 전체 히스토리 대신 시스템 프롬프트 + 초기 요청 + 최신 결과만 유지
+                    conversation = [
+                        SystemMessage(content=RESEARCH_PROMPT),
+                        HumanMessage(content=research_request),
+                        HumanMessage(content=next_instruction)
+                    ]
+
+                    continue  # 다음 반복으로
+                    
+                # 최종 리포트인 경우
+                elif "summary" in commands_data and "findings" in commands_data:
+                    print("\n✅ 최종 리포트 수신")
+                    is_final_answer = True
+
+                    # 요청 유형에 따라 다른 포맷
+                    if request_type == "information_query":
+                        # 정보 조회: result 필드가 있으면 그것을 자연어 답변으로 사용
+                        result = commands_data.get("result", "")
+
+                        if result:
+                            # result가 있으면 그대로 사용 (자연어 답변)
+                            final_content = result.strip()
+                        else:
+                            # result가 없으면 findings에서 추출
+                            findings = commands_data.get("findings", [])
+                            summary_parts = []
+                            for finding in findings[:3]:
+                                data = finding.get("data", "")
+                                if data:
+                                    summary_parts.append(data)
+                            final_content = "\n".join(summary_parts) if summary_parts else "정보를 찾을 수 없습니다."
+
+                        # 정보 조회는 바로 종료
+                        state["current_agent"] = "end"
+
+                    else:
+                        # 배포 분석: 간단한 상태만 표시 (Decision agent가 상세 결과 표시)
+                        final_content = "✅ 분석 완료"
+
+                        # 배포 분석은 orchestrator로 돌아감 (decision으로 이동)
+                        state["current_agent"] = "orchestrator"
+
+                    state["research_data"] = commands_data
+                    state["messages"].append({
+                        "role": "research",
+                        "content": final_content
+                    })
+                    return state
+                    
+            except json.JSONDecodeError as e:
+                print(f"⚠️ JSON 파싱 실패: {e}")
+        
+        # 명령어도 없고 최종 리포트도 아니면 자연어 답변으로 간주
+        if not commands_executed and not is_final_answer:
+            print("\n✅ 자연어 답변 수신")
+
+            # 요청 유형에 따라 다른 출력
+            if request_type == "information_query":
+                # 정보 조회: Claude 응답을 간결하게 표시
+                # JSON이 아닌 자연어 답변인지 확인
+                if not response_text.strip().startswith('{'):
+                    content = response_text.strip()
+                else:
+                    # 만약 JSON이면 파싱해서 표시
+                    try:
+                        data = json.loads(response_text)
+                        if "result" in data:
+                            content = data["result"]
+                        else:
+                            content = response_text
+                    except:
+                        content = response_text
+
+                state["current_agent"] = "end"
+            else:
+                # 배포 분석: 간단한 메시지만 (Decision agent가 상세 결과 표시)
+                content = "✅ 분석 완료"
+                state["current_agent"] = "orchestrator"
+
+            state["research_data"] = {
+                "summary": "정보 수집 완료",
+                "findings": [{"category": "분석", "data": response_text}],
+                "recommendations": []
+            }
+            state["messages"].append({
+                "role": "research",
+                "content": content
+            })
+            return state
+    
+    # 최대 반복 도달
+    print(f"\n⚠️ 최대 반복 횟수 도달 ({max_iterations})")
+
+    # 요청 유형에 따라 다른 출력
+    if request_type == "information_query":
+        # 정보 조회: 수집된 정보를 바탕으로 사용자 친화적인 답변 생성
+        if tool_outputs:
+            outputs_text = "\n\n".join(tool_outputs)
+
+            # Claude에게 결과 해석 요청
+            print("\n📝 결과 해석 요청 중...")
+            interpretation_prompt = f"""수집된 정보를 바탕으로 사용자 질문에 답변해주세요.
+
+**사용자 질문:** {user_message}
+
+**수집된 정보:**
+{outputs_text}
+
+위 정보를 바탕으로:
+1. 사용자 질문에 직접적으로 답변
+2. 한국어로 간결하게 작성
+3. 핵심 정보만 포함
+4. 기술적 세부사항은 필요시에만 포함
+
+답변:"""
+
+            interpretation_response = claude_research.invoke([
+                HumanMessage(content=interpretation_prompt)
+            ])
+
+            content = f"✅ 조회 완료\n\n{interpretation_response.content}"
+
+            state["research_data"] = {
+                "summary": "정보 수집 완료",
+                "findings": [{"category": "클러스터 정보", "data": outputs_text}],
+                "recommendations": []
+            }
+        else:
+            content = "✅ 조회 완료\n\n⚠️ 충분한 정보를 수집하지 못했습니다."
+            state["research_data"] = {
+                "summary": "정보 수집 불완전",
+                "findings": [{"category": "경고", "data": "추가 정보 필요"}],
+                "recommendations": []
+            }
+        state["current_agent"] = "end"
+    else:
+        # 배포 분석: 간단한 메시지만 (Decision agent가 상세 결과 표시)
+        content = "✅ 분석 완료"
+        if tool_outputs:
+            outputs_text = "\n\n".join(tool_outputs)
+            state["research_data"] = {
+                "summary": "정보 수집 완료",
+                "findings": [{"category": "클러스터 정보", "data": outputs_text}],
+                "recommendations": []
+            }
+        else:
+            state["research_data"] = {
+                "summary": "정보 수집 불완전",
+                "findings": [{"category": "경고", "data": "추가 정보 필요"}],
+                "recommendations": []
+            }
+        state["current_agent"] = "orchestrator"
+
+    state["messages"].append({
+        "role": "research",
+        "content": content
+    })
+
+    return state