feat(core): upgrade to v2.65.0 with Cognition Layer & Proactive Advisor
- Integrated v4.0 Operational Policy into AgentEngine and AgentExecutor. - Added Context Amplification for policy-driven reasoning. - Implemented Proactive Advisor for next-action decision forks. - Added CognitionAudit diagnostics for real-time policy monitoring. - Updated test suites to support dual-execution cognition patterns.
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g1nation
+9
-1
@@ -382,8 +382,16 @@ export class AgentExecutor {
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? `\n\n${renderSecondBrainTraceContext(secondBrainTrace)}`
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: '';
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const memoryCtx = this.buildMemoryContext(prompt || '', activeBrain);
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// [Astra v4.0] 지식 관리 운영 정책 주입
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const v4PolicyCtx = [
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"\n### 🏛️ 지식 관리 정책 v4.0 (Knowledge Management Policy Applied)",
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"- [신뢰도] '의도적으로 작성된 글'은 Medium 이상의 신뢰도를 부여하여 최우선 근거로 활용할 것.",
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"- [품질] 데이터의 양보다 '추론 기여 밀도'를 중시하여 핵심 위주로 깊이 있게 서술할 것.",
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"- [충돌] 지식 간 충돌 발생 시 시스템이 독단적으로 판단하지 말고, 반드시 [CONFLICT WARNING] 플래그와 함께 상충되는 두 관점을 모두 명시하여 사용자에게 판단을 위임할 것."
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].join('\n');
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const fullSystemPrompt = `${agentSkillCtx}\n\n${systemPrompt}${internetCtx}${memoryCtx}${designerCtx}${localProjectKnowledgeCtx}${thinkingPartnerCtx}${astraStanceCtx}${secondBrainTraceCtx}\n\n[CONTEXT]\n${brainContext}${brainInventoryCtx}\n${contextBlock}${negativeCtx}`;
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||||
const fullSystemPrompt = `${agentSkillCtx}\n\n${systemPrompt}${internetCtx}${memoryCtx}${designerCtx}${localProjectKnowledgeCtx}${thinkingPartnerCtx}${astraStanceCtx}${secondBrainTraceCtx}${v4PolicyCtx}\n\n[CONTEXT]\n${brainContext}${brainInventoryCtx}\n${contextBlock}${negativeCtx}`;
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const messagesForRequest: ChatMessage[] = [
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{ role: 'system', content: fullSystemPrompt, internal: true },
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...reqMessages
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+16
-6
@@ -101,10 +101,10 @@ Your sole purpose is to transform vague requests into flawless, high-resolution
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- COMPONENTS: Each blueprint must have [Objective], [Core Challenges], [Data Requirements], and [Step-by-Step Research Tasks].
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- CONSTRAINT: Do not be vague. Use professional terminology. If the request is too simple, expand it with relevant technical considerations.`;
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async execute(input: string, brainContext?: string, signal?: AbortSignal): Promise<string> {
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async execute(input: string, brainContext?: string, signal?: AbortSignal, options?: AgentExecuteOptions): Promise<string> {
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const wrappedInput = `### SYSTEM INSTRUCTION: GENERATE EXECUTION BLUEPRINT
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1. Target Goal: ${input}
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2. Available Knowledge Base: ${brainContext}
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2. Available Knowledge Base & Policy: ${brainContext}
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3. Mission: Create a comprehensive research roadmap.`;
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return this.callLLM(this.persona, wrappedInput, signal);
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}
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@@ -118,10 +118,10 @@ Your mission is to extract, filter, and synthesize critical data based on a stra
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- CRITICAL THINKING: Identify gaps in the plan and provide extra insights to fill those gaps.
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- NO FLUFF: Be concise but extremely dense with information.`;
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async execute(input: string, brainContext?: string, signal?: AbortSignal): Promise<string> {
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async execute(input: string, brainContext?: string, signal?: AbortSignal, options?: AgentExecuteOptions): Promise<string> {
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const wrappedInput = `### SYSTEM INSTRUCTION: DATA HARVESTING
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1. Blueprint to Follow: ${input}
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2. Contextual Constraints: ${brainContext}
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2. Contextual Constraints & Policy: ${brainContext}
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3. Mission: Provide a dense summary of facts and technical insights.`;
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return this.callLLM(this.persona, wrappedInput, signal);
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}
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@@ -135,13 +135,23 @@ Your goal is to produce a state-of-the-art final report that wows the user.
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- LANGUAGE: Always respond in the user's language (KOREAN).
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- POLISHING: Ensure logical flow between sections. Make it look like a premium report.`;
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async execute(input: string, originalRequest?: string, signal?: AbortSignal): Promise<string> {
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async execute(input: string, originalRequest?: string, signal?: AbortSignal, options?: AgentExecuteOptions): Promise<string> {
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// [Astra v4.0] Advisor 모드 처리
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if (options?.config?.role === 'advisor') {
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const advisorPersona = `You are the [Strategic Proactive Advisor].
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Analyze the provided report and suggest 3 high-impact next actions for the user.
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- Focus on decision forks, risk mitigation, or immediate implementation steps.
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- Be extremely concrete and actionable.
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- Respond in KOREAN.`;
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return this.callLLM(advisorPersona, input, signal);
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}
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// Fix 3: Trim input if it's too long (Basic Context Diet)
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const trimmedData = input.length > 8000 ? input.substring(0, 8000) + '... [Data Trimmed for Performance]' : input;
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const wrappedInput = `### SYSTEM INSTRUCTION: FINAL SYNTHESIS
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1. Gathered Research Data: ${trimmedData}
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2. User's Original Objective: ${originalRequest}
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2. User's Original Objective & Policy: ${originalRequest}
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3. Mission: Write the definitive final report in KOREAN.`;
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return this.callLLM(this.persona, wrappedInput, signal);
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}
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@@ -93,3 +93,33 @@ export class PerformanceProfiler {
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);
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}
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}
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export class CognitionAudit {
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/**
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* [Astra v4.0] 지능적 판단 및 정책 준수 여부를 감사(Audit)합니다.
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* 시스템이 얼마나 '생각'하고 '경고'했는지 정량적으로 측정합니다.
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*/
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public static auditPolicyCompliance(stage: string, content: string): void {
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const findings = [];
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// 1. 충돌 경고 감지 (Conflict Warning)
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if (content.includes('[CONFLICT WARNING]')) {
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findings.push('Conflict Detected & Warning Issued');
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}
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// 2. 선제적 제안 감지 (Proactive Advice)
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if (content.includes('## 💡 Astra의 선제적 제안')) {
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findings.push('Proactive Advice Generated');
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}
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// 3. 신뢰도 인용 패턴 확인 (Credibility Usage)
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const highTrustCitationCount = (content.match(/\[\[/g) || []).length;
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if (highTrustCitationCount > 0) {
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findings.push(`Knowledge Density: ${highTrustCitationCount} connections used`);
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}
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||||
if (findings.length > 0) {
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||||
logInfo(`[CognitionAudit] [${stage}] ${findings.join(' | ')}`);
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}
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}
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}
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+51
-3
@@ -4,7 +4,7 @@ import * as path from 'path';
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import { lockManager } from '../core/lock';
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import { actionQueue } from '../core/queue';
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import { logInfo, logError } from '../utils';
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||||
import { AgentDataValidator, PerformanceProfiler } from './diagnostics';
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||||
import { AgentDataValidator, PerformanceProfiler, CognitionAudit } from './diagnostics';
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||||
import { WikiFormatter } from './formatter';
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// ─────────────────────────────────────────────
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@@ -506,8 +506,16 @@ export class AgentEngine {
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);
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this.validateResult(finalReport, 'Writer');
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// --- Phase 4: Proactive Advisor (Astra v4.0) ---
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// 리포트 작성 후, 사용자의 다음 행동을 선제적으로 제안합니다.
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const proactiveAdvice = await this.generateProactiveAdvice(finalReport, prompt, brainContext, signal);
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const enrichedReport = `${finalReport}\n\n---\n## 💡 Astra의 선제적 제안 (Proactive Next Actions)\n${proactiveAdvice}`;
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// 3. 지식 저장 포맷 표준화 (Standardization: Astra 피드백)
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const standardizedReport = WikiFormatter.format(finalReport, missionId);
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||||
const standardizedReport = WikiFormatter.format(enrichedReport, missionId);
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// [Astra v4.0] 지능적 판단 감사 (Cognition Audit)
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CognitionAudit.auditPolicyCompliance('MissionComplete', standardizedReport);
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this.transition(state, 'completed', '미션 완료', onProgress);
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logInfo(`[AgentEngine] 미션 완료: ${missionId} (총 ${state.getElapsedMs()}ms)`);
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@@ -589,7 +597,12 @@ export class AgentEngine {
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}
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const startTime = Date.now();
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const result = await agent.execute(input, context, signal, options);
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// [Astra v4.0] 맥락 증폭 (Context Amplification)
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// 에이전트 실행 직전, 지식 신뢰도 및 충돌 처리 정책을 주입합니다.
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const amplifiedContext = this.amplifyContext(context, options);
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||||
const result = await agent.execute(input, amplifiedContext, signal, options);
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const durationMs = Date.now() - startTime;
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PerformanceProfiler.logLLMLatency(agentName, durationMs, result.length);
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@@ -680,4 +693,39 @@ export class AgentEngine {
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// Error Recovery Matrix: Permanent 오류 발생을 방지하기 위한 선제적 핸드오프 검증
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AgentDataValidator.validateHandoff(step, data);
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}
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/**
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* [Astra v4.0] 맥락 증폭 로직
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* 지식 관리 정책 v4.0을 LLM 지시사항으로 변환하여 주입합니다.
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*/
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private amplifyContext(context: string, options?: AgentExecuteOptions): string {
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const policyDirectives = [
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"\n### 🏛️ Knowledge Management Policy v4.0 Applied",
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"- [CREDIBILITY] 정보 출처가 의도적으로 작성된 글인 경우 Medium 이상의 신뢰도를 부여하고 우선적으로 인용하십시오.",
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||||
"- [QUALITY] 지식의 양보다 '추론 기여 밀도'를 중시하여 핵심 위주로 서술하십시오.",
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||||
"- [CONFLICT] 상충되는 지식 발견 시 스스로 판단하지 말고 반드시 [CONFLICT WARNING] 플래그와 함께 두 관점을 모두 보고하십시오."
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||||
].join('\n');
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||||
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||||
return `${context}\n${policyDirectives}`;
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||||
}
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||||
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||||
/**
|
||||
* [Astra v4.0] 선제적 제안 생성
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* 수행된 작업 결과를 분석하여 다음 단계의 의사결정 포크를 제안합니다.
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||||
*/
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||||
private async generateProactiveAdvice(report: string, originalPrompt: string, context: string, signal: AbortSignal): Promise<string> {
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logInfo(`[AgentEngine] 선제적 제안 생성 중...`);
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// 본 로직은 별도의 가벼운 추론 단계를 거치거나, WriterAgent의 기능을 확장하여 구현할 수 있습니다.
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// 현재는 WriterAgent에게 한 번 더 질의하거나, 리포트에서 액션 아이템을 추출하는 구조로 시작합니다.
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const advicePrompt = `다음 리포트를 읽고, 사용자가 다음에 내려야 할 '전략적 의사결정'이나 '실행 작업' 3가지를 제안해줘.
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원래 요청: ${originalPrompt}
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리포트 요약: ${report.substring(0, 1000)}...`;
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try {
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||||
// WriterAgent를 Advisor 모드로 재활용
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return await this.writer.execute(advicePrompt, context, signal, { config: { role: 'advisor' } });
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||||
} catch (err) {
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return "다음 단계에 대한 자동 제안을 생성하지 못했습니다. 리포트의 결론 섹션을 참고해 주세요.";
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||||
}
|
||||
}
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}
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Reference in New Issue
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