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4.4 KiB
Python
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"""
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Decision Agent (Claude 4.5)
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Planning과 Research 결과를 분석하여 최종 의사결정 (추천/비추천)
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"""
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from langchain_anthropic import ChatAnthropic
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from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage
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from .state import AgentState
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import os
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import json
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# Claude 4.5 모델 초기화
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claude_decision = ChatAnthropic(
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model="claude-sonnet-4-20250514",
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api_key=os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY"),
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temperature=0.5
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)
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DECISION_SYSTEM = """You are the Decision Agent.
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## Role
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Analyze planning and research data to make final deployment decision (추천/비추천).
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## Input
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- Planning data: deployment requirements, resources needed
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- Research data: current cluster state, existing tools
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## Output Format (Korean Markdown)
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Make a clear decision with reasoning:
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```markdown
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# [도구명] 도입 분석 결과
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## 📊 현재 클러스터 상태
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- **Kubernetes 버전**: [version]
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- **노드 구성**: [nodes info]
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- **기존 도구**: [existing tools]
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- **리소스 상태**: [available resources]
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## 💡 권장사항: [✅ 도입 추천 / ❌ 도입 비추천]
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### 결정 이유
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1. [이유 1]
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2. [이유 2]
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3. [이유 3]
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### 🔄 대안 (비추천인 경우)
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- [대안 1]: [설명]
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- [대안 2]: [설명]
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### 📌 고려사항 (추천인 경우)
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- **필요 리소스**: [CPU, Memory]
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- **예상 작업 시간**: [estimate]
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- **복잡도**: [level]
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## 🎯 결론
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[1-2문장으로 최종 권장사항 요약]
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```
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## Guidelines
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1. **한국어로 작성**
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2. **명확한 결론** (✅ 추천 or ❌ 비추천)
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3. **구체적인 이유** 제공
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4. **사용자 친화적** (기술 용어 최소화)
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5. 이모지 사용으로 가독성 향상
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## Decision Output
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Also output a JSON with decision:
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{"recommendation": "approve" or "reject", "tool_name": "..."}
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"""
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def decision_node(state: AgentState) -> AgentState:
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"""
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Decision 노드: 최종 의사결정 (추천/비추천)
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"""
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messages = state["messages"]
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task_plan = state.get("task_plan", {})
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research_data = state.get("research_data", {})
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# 입력 데이터 준비
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plan_summary = json.dumps(task_plan, indent=2, ensure_ascii=False) if task_plan else "No plan available"
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research_summary = json.dumps(research_data, indent=2, ensure_ascii=False) if research_data else "No research data"
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# 사용자 원래 요청
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user_request = messages[0]["content"] if messages else "Deploy infrastructure"
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print(f"\n{'='*80}")
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print(f"Decision Agent - Making final decision")
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print(f"{'='*80}")
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# Claude 호출
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response = claude_decision.invoke([
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SystemMessage(content=DECISION_SYSTEM),
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HumanMessage(content=f"""분석 결과를 바탕으로 최종 의사결정을 내려주세요:
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**사용자 요청:** {user_request}
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**계획 데이터:**
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```json
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{plan_summary}
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```
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**클러스터 분석 결과:**
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```json
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{research_summary}
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```
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위 정보를 바탕으로:
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1. 현재 클러스터 상태 요약
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2. **도입 추천/비추천 명확히 결정**
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3. 구체적인 이유 제시
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4. 대안 또는 고려사항 제공
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5. 최종 결론
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**중요**: 한국어로 작성하고, 사용자 친화적으로 작성해주세요.
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마지막에 JSON 형식으로 결정도 포함: {{"recommendation": "approve" or "reject", "tool_name": "..."}}
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""")
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])
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content = response.content
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# 추천/비추천 판단 (JSON 파싱 시도)
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recommendation = "reject" # 기본값
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try:
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if '{"recommendation"' in content or "```json" in content:
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import re
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json_match = re.search(r'\{[^{}]*"recommendation"[^{}]*\}', content)
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if json_match:
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decision_json = json.loads(json_match.group(0))
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recommendation = decision_json.get("recommendation", "reject")
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except:
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# 텍스트 기반 판단
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if "✅ 도입 추천" in content or "추천" in content:
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recommendation = "approve"
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print(f"✅ Decision made: {recommendation}")
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# 상태 업데이트
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state["decision_report"] = {
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"content": content,
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"recommendation": recommendation
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}
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state["messages"].append({
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"role": "decision",
|
|
"content": content
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|
})
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# 추천이면 prompt_generator로, 비추천이면 end
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if recommendation == "approve":
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state["current_agent"] = "orchestrator" # Orchestrator가 prompt_generator로 보냄
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else:
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state["current_agent"] = "end" # 비추천이면 바로 종료
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return state
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