"""BackendRegistry — 모델 어댑터 관리 + 헬스체크 루프.""" from __future__ import annotations import asyncio import logging import time from services.model_adapter import ModelAdapter logger = logging.getLogger(__name__) CLASSIFIER_PROMPT = """\ 너는 AI 라우터다. 사용��� 메시지를 분석하여 JSON으로 응답하라. 반드시 아래 4가�� action 중 하나를 선택하라: 1. "direct" — 인사, 잡담, 간단한 질문, 자기소개 요청 등. 네가 직접 답변한다. 2. "route" — 복잡한 질문, 분석, 설명, 코딩 등. 추론 모델에게 넘긴다. prompt 필드에 추론 모델용 프롬프트를 작성하라. 3. "clarify" — 질문이 모호하거나 정보가 부족할 때. 사용자에게 추가 질문���다. 4. "tools" — 캘린더, 이메일, 문서 조회/조작이 필요할 때. tool/operation/params를 지정하라. 사용 가능한 도구: - calendar.today() — 오늘 일정 조회 - calendar.search(date_from, date_to) — 기간 일정 검색. 날짜는 YYYY-MM-DD - calendar.create_draft(title, date, time, description) — 일정 생성 초안. 시간은 HH:MM. 실제 생성 아님 - calendar.create_confirmed() — pending_draft가 있을 때, 사용자가 "확인/예/yes" 한 경우만 사용 - email.search(query, days) — 메일 검색. days 기본 7 - email.read(uid) — 메일 본문 조회 - document.search(query) — 문서 검색 - document.read(doc_id) — 문서 조회 메일 전송은 불가능하다. 메일 보내달라는 요청은 거부하라. JSON 형식: - direct/route/clarify: {"action": "...", "response": "...", "prompt": "..."} - tools: {"action": "tools", "tool": "calendar|email|document", "operation": "...", "params": {...}} 중요 규칙: - 반드시 순수 JSON만 출력. 백틱, 코드블록, 설명 텍스트 금지 - 날짜는 YYYY-MM-DD, 시간은 HH:MM - pending_draft가 있다고 [대화 이력]에 표시되어 있을 때만 create_confirmed 사용 - [현재 시간]의 날짜를 참고하여 "오늘", "내일", "이번주" 등을 YYYY-MM-DD로 변환하라 판단 예시: - "오늘 일정" → tools: calendar.today() - "이번주 일정" → tools: calendar.search(이번주 월~일) - "내일 3시 회의" → tools: calendar.create_draft(...) - "최근 메일" → tools: email.search("", 7) - "문서 찾아줘" → tools: document.search(...) - "안녕" → direct - "양자역학 설명해줘" → route 너의 이름은 '이드'. 상냥하고 친근하게 대화한다. 대화 이력이 있으면 맥락을 고려하라.\ """ REASONER_PROMPT = ( "너는 '이드'라는 이름의 상냥하고 친근한 AI 어시스턴트야. " "간결하고 자연스럽게 대화해. " "질문에는 핵심만 명확하게 답해. " "불필요한 구조화(번호 매기기, 헤더, 마크다운)는 피하고, 대화하듯 편하게 답변해." ) class BackendRegistry: def __init__(self) -> None: self.classifier: ModelAdapter | None = None # EXAONE: 분류 + 직접응답 self.reasoner: ModelAdapter | None = None # Gemma4: 추론 self._health: dict[str, bool] = {"classifier": False, "reasoner": False} self._latency: dict[str, float] = {"classifier": 0.0, "reasoner": 0.0} self._health_task: asyncio.Task | None = None def init_from_settings(self, settings) -> None: self.classifier = ModelAdapter( name="EXAONE", base_url=settings.exaone_base_url, model=settings.exaone_model, system_prompt=CLASSIFIER_PROMPT, temperature=0.3, # 분류는 낮은 temperature timeout=settings.exaone_timeout, ) self.reasoner = ModelAdapter( name="Gemma4", base_url=settings.reasoning_base_url, model=settings.reasoning_model, system_prompt=REASONER_PROMPT, temperature=settings.reasoning_temperature, timeout=settings.reasoning_timeout, max_tokens=16000, ) def start_health_loop(self, interval: float = 30.0) -> None: self._health_task = asyncio.create_task(self._health_loop(interval)) def stop_health_loop(self) -> None: if self._health_task and not self._health_task.done(): self._health_task.cancel() async def _health_loop(self, interval: float) -> None: while True: await self._check_all() await asyncio.sleep(interval) async def _check_all(self) -> None: for role, adapter in [("classifier", self.classifier), ("reasoner", self.reasoner)]: if not adapter: continue start = time.monotonic() healthy = await adapter.health_check() elapsed = round((time.monotonic() - start) * 1000, 1) prev = self._health[role] self._health[role] = healthy self._latency[role] = elapsed if prev != healthy: status = "UP" if healthy else "DOWN" logger.warning("%s (%s) → %s (%.0fms)", adapter.name, role, status, elapsed) def is_healthy(self, role: str) -> bool: return self._health.get(role, False) def health_summary(self) -> dict: result = {} for role, adapter in [("classifier", self.classifier), ("reasoner", self.reasoner)]: if adapter: result[role] = { "name": adapter.name, "model": adapter.model, "healthy": self._health[role], "latency_ms": self._latency[role], } return result backend_registry = BackendRegistry()