8815654137
- Add expectedDau and expectedConcurrent fields to ServerSession - Update system prompts to explain DAU vs concurrent users concept - AI now asks for clarification when users mention visitor counts - Use concurrent users (5-10% of DAU) for server recommendations - Update inference rules: personal=10, business=50 concurrent users Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
662 lines
24 KiB
TypeScript
662 lines
24 KiB
TypeScript
/**
|
||
* Server Expert Agent - 서버 전문가 AI 상담 시스템
|
||
*
|
||
* 기능:
|
||
* - 대화형 서버 추천 상담
|
||
* - 세션 기반 정보 수집
|
||
* - 충분한 정보 수집 시 자동 추천
|
||
* - 추천 후 사용자 선택 및 주문 흐름
|
||
* - Brave Search / Context7 도구로 최신 트렌드 반영
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||
*/
|
||
|
||
import type { Env, ServerSession } from './types';
|
||
import { createLogger } from './utils/logger';
|
||
import { executeSearchWeb, executeLookupDocs } from './tools/search-tool';
|
||
|
||
const logger = createLogger('server-agent');
|
||
|
||
// KV Session Management
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||
const SESSION_TTL = 3600; // 1 hour
|
||
const SESSION_KEY_PREFIX = 'server_session:';
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||
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export async function getServerSession(
|
||
kv: KVNamespace,
|
||
userId: string
|
||
): Promise<ServerSession | null> {
|
||
try {
|
||
const key = `${SESSION_KEY_PREFIX}${userId}`;
|
||
const data = await kv.get(key, 'json');
|
||
|
||
if (!data) {
|
||
logger.info('세션 없음', { userId });
|
||
return null;
|
||
}
|
||
|
||
logger.info('세션 조회 성공', { userId, status: (data as ServerSession).status });
|
||
return data as ServerSession;
|
||
} catch (error) {
|
||
logger.error('세션 조회 실패', error as Error, { userId });
|
||
return null;
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
export async function saveServerSession(
|
||
kv: KVNamespace,
|
||
userId: string,
|
||
session: ServerSession
|
||
): Promise<void> {
|
||
try {
|
||
const key = `${SESSION_KEY_PREFIX}${userId}`;
|
||
session.updatedAt = Date.now();
|
||
|
||
await kv.put(key, JSON.stringify(session), {
|
||
expirationTtl: SESSION_TTL,
|
||
});
|
||
|
||
logger.info('세션 저장 성공', { userId, status: session.status });
|
||
} catch (error) {
|
||
logger.error('세션 저장 실패', error as Error, { userId });
|
||
throw error;
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
export async function deleteServerSession(
|
||
kv: KVNamespace,
|
||
userId: string
|
||
): Promise<void> {
|
||
try {
|
||
const key = `${SESSION_KEY_PREFIX}${userId}`;
|
||
await kv.delete(key);
|
||
logger.info('세션 삭제 성공', { userId });
|
||
} catch (error) {
|
||
logger.error('세션 삭제 실패', error as Error, { userId });
|
||
throw error;
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// Server Expert AI Tools
|
||
const serverExpertTools = [
|
||
{
|
||
type: 'function' as const,
|
||
function: {
|
||
name: 'search_trends',
|
||
description: '최신 기술 트렌드, 서버 요구사항, 프레임워크 인기도를 검색합니다. 예: "2024 WordPress server requirements", "Next.js hosting best practices"',
|
||
parameters: {
|
||
type: 'object',
|
||
properties: {
|
||
query: {
|
||
type: 'string',
|
||
description: '검색 쿼리 (영문 권장, 기술 키워드 포함)',
|
||
},
|
||
},
|
||
required: ['query'],
|
||
},
|
||
},
|
||
},
|
||
{
|
||
type: 'function' as const,
|
||
function: {
|
||
name: 'lookup_framework_docs',
|
||
description: '프레임워크/라이브러리 공식 문서에서 서버 요구사항, 배포 가이드, 권장 환경을 조회합니다.',
|
||
parameters: {
|
||
type: 'object',
|
||
properties: {
|
||
library: {
|
||
type: 'string',
|
||
description: '라이브러리/프레임워크 이름 (예: nextjs, laravel, django, wordpress)',
|
||
},
|
||
topic: {
|
||
type: 'string',
|
||
description: '조회할 주제 (예: deployment requirements, production setup, server specs)',
|
||
},
|
||
},
|
||
required: ['library', 'topic'],
|
||
},
|
||
},
|
||
},
|
||
];
|
||
|
||
// Execute server expert tool
|
||
async function executeServerExpertTool(
|
||
toolName: string,
|
||
args: Record<string, unknown>,
|
||
env: Env
|
||
): Promise<string> {
|
||
logger.info('도구 실행', { toolName, args });
|
||
|
||
switch (toolName) {
|
||
case 'search_trends': {
|
||
const result = await executeSearchWeb({ query: args.query as string }, env);
|
||
return result;
|
||
}
|
||
case 'lookup_framework_docs': {
|
||
const result = await executeLookupDocs({
|
||
library: args.library as string,
|
||
query: args.topic as string,
|
||
}, env);
|
||
return result;
|
||
}
|
||
default:
|
||
return `알 수 없는 도구: ${toolName}`;
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// Tech stack inference from use case
|
||
function inferTechStack(useCase: string): string[] {
|
||
const useCaseLower = useCase.toLowerCase();
|
||
|
||
if (/블로그|blog|wordpress/.test(useCaseLower)) {
|
||
return ['wordpress'];
|
||
}
|
||
if (/쇼핑몰|이커머스|ecommerce|shop|store/.test(useCaseLower)) {
|
||
return ['ecommerce'];
|
||
}
|
||
if (/커뮤니티|게시판|forum|community/.test(useCaseLower)) {
|
||
return ['php', 'mysql'];
|
||
}
|
||
if (/api|백엔드|backend/.test(useCaseLower)) {
|
||
return ['nodejs', 'express'];
|
||
}
|
||
|
||
return ['web']; // Default
|
||
}
|
||
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||
// Expected users inference from scale
|
||
// Returns concurrent users (not DAU)
|
||
function inferExpectedUsers(scale: string): number {
|
||
// DAU → 동시접속자 변환 (5-10% 비율 적용)
|
||
if (scale === 'personal') return 10; // DAU 100명 → 동접 10명
|
||
if (scale === 'business') return 50; // DAU 500명 → 동접 50명
|
||
return 10; // Default to personal
|
||
}
|
||
|
||
// OpenAI API 응답 타입
|
||
interface OpenAIToolCall {
|
||
id: string;
|
||
type: 'function';
|
||
function: {
|
||
name: string;
|
||
arguments: string;
|
||
};
|
||
}
|
||
|
||
interface OpenAIMessage {
|
||
role: 'assistant';
|
||
content: string | null;
|
||
tool_calls?: OpenAIToolCall[];
|
||
}
|
||
|
||
interface OpenAIAPIResponse {
|
||
choices: Array<{
|
||
message: OpenAIMessage;
|
||
finish_reason: string;
|
||
}>;
|
||
}
|
||
|
||
// RecommendResponse 타입 (server-tool.ts와 동일)
|
||
interface RecommendResponse {
|
||
recommendations: Array<{
|
||
server: {
|
||
instance_name: string;
|
||
vcpu: number;
|
||
memory_gb: number;
|
||
storage_gb: number;
|
||
transfer_tb: number;
|
||
monthly_price: number;
|
||
provider_name: string;
|
||
region_code: string;
|
||
region_name: string;
|
||
};
|
||
score: number;
|
||
estimated_capacity?: {
|
||
max_concurrent_users?: number;
|
||
};
|
||
bandwidth_analysis?: {
|
||
estimated_monthly_tb?: number;
|
||
overage_tb?: number;
|
||
overage_cost_krw?: number;
|
||
};
|
||
}>;
|
||
}
|
||
|
||
// OpenAI 호출 (서버 전문가 AI with Function Calling)
|
||
async function callServerExpertAI(
|
||
env: Env,
|
||
session: ServerSession,
|
||
userMessage: string,
|
||
recommendationData?: RecommendResponse
|
||
): Promise<{ action: 'question' | 'recommend'; message: string; collectedInfo: ServerSession['collectedInfo'] }> {
|
||
if (!env.OPENAI_API_KEY) {
|
||
throw new Error('OPENAI_API_KEY not configured');
|
||
}
|
||
|
||
const { getOpenAIUrl } = await import('./utils/api-urls');
|
||
|
||
// Build conversation history
|
||
const conversationHistory = session.messages.map(m => ({
|
||
role: m.role === 'user' ? 'user' as const : 'assistant' as const,
|
||
content: m.content,
|
||
}));
|
||
|
||
// 검토 모드: 추천 결과가 있을 때
|
||
const isReviewMode = !!recommendationData;
|
||
|
||
const systemPrompt = isReviewMode
|
||
? `당신은 Cloud Orchestrator가 추천한 서버를 검토하는 30년 경력의 시니어 클라우드 아키텍트입니다.
|
||
|
||
## 전문성 (30년 경력)
|
||
- 서버 엔지니어: Linux, Windows Server, 가상화, 컨테이너 마스터
|
||
- 네트워크 엔지니어: 로드밸런싱, CDN, DNS, 보안 설계 전문
|
||
- 클라우드 아키텍트: 모든 클라우드 플랫폼 경험
|
||
- 수천 개의 서버 구축 경험
|
||
|
||
## 검토 대상 추천 결과
|
||
${JSON.stringify(recommendationData?.recommendations, null, 2)}
|
||
|
||
## 사용자 요구사항
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||
- 용도: ${session.collectedInfo.useCase || '웹 서비스'}
|
||
- 규모: ${session.collectedInfo.scale === 'business' ? '사업용' : '개인용'}
|
||
${session.collectedInfo.expectedDau ? `- 일일 방문자(DAU): ${session.collectedInfo.expectedDau}명` : ''}
|
||
${session.collectedInfo.expectedConcurrent ? `- 동시접속자: ${session.collectedInfo.expectedConcurrent}명` : ''}
|
||
${session.collectedInfo.budgetLimit ? `- 예산: ${session.collectedInfo.budgetLimit}원` : ''}
|
||
|
||
## 사용자 수 관련 참고사항
|
||
- DAU(일일 활성 사용자)와 동시접속자는 다른 개념입니다
|
||
- 일반적으로 동시접속자는 DAU의 5-10% 수준입니다
|
||
- 서버 스펙은 동시접속자 기준으로 계산됩니다
|
||
|
||
## 검토 작업
|
||
다음을 검토하고 간결하게 2-3문장으로 코멘트해주세요:
|
||
1. 추천된 서버가 용도와 규모에 적합한지
|
||
2. 스펙이 충분한지 (RAM, CPU, 스토리지)
|
||
3. DAU/동시접속자 기준이 적절한지
|
||
4. 대역폭 경고(overage)가 있다면 언급
|
||
5. 더 적합한 스펙이 필요하다면 제안
|
||
|
||
## 응답 형식 (반드시 JSON만 반환)
|
||
{
|
||
"action": "recommend",
|
||
"message": "검토 코멘트 (자연스럽고 친근한 어조, 2-3문장)",
|
||
"collectedInfo": ${JSON.stringify(session.collectedInfo)}
|
||
}
|
||
|
||
중요: 검토 코멘트만 작성하세요. 추천 결과 나열은 하지 마세요.`
|
||
: `당신은 30년 경력의 시니어 클라우드 아키텍트입니다.
|
||
|
||
## 전문성 (30년 경력)
|
||
- 서버 엔지니어: Linux, Windows Server, 가상화, 컨테이너 마스터
|
||
- 네트워크 엔지니어: 로드밸런싱, CDN, DNS, 보안 설계 전문
|
||
- 클라우드 아키텍트: 모든 클라우드 플랫폼 경험
|
||
- 수천 개의 서버 구축 경험으로 용도만 들으면 최적 스펙을 바로 판단 가능
|
||
|
||
## 성격
|
||
- 따뜻하고 친근하지만 전문적인 어조
|
||
- 비기술자도 이해하기 쉽게 설명
|
||
- 고객의 예산과 상황을 항상 배려
|
||
- 불필요한 기술 용어 사용 자제
|
||
|
||
## 금지 사항 (절대 위반 금지)
|
||
- AWS, GCP, Azure, Vultr, Linode, DigitalOcean 등 다른 클라우드 프로바이더 언급 금지
|
||
- 경쟁사 서비스 추천 금지
|
||
- 우리 서비스(Anvil)만 추천
|
||
- "다른 곳도 고려해보세요" 같은 멘트 금지
|
||
|
||
## 도구 사용 가이드 (적극적으로 활용할 것)
|
||
- 고객이 특정 프레임워크/기술을 언급하면 (예: Next.js, Laravel, Django, Astro, Bun, Rust 등) → 반드시 lookup_framework_docs 호출하여 최신 공식 권장 스펙 확인
|
||
- "최신", "트렌드", "2024", "2025", "요즘" 등 시의성 있는 키워드 → 반드시 search_trends 호출
|
||
- 블로그, 쇼핑몰 같은 일반적 용도는 경험으로 바로 답변
|
||
- 도구 결과를 자연스럽게 메시지에 포함 (예: "공식 문서에 따르면...")
|
||
|
||
## 대화 흐름
|
||
1. 용도 파악: "어떤 서비스를 운영하실 건가요? (예: 블로그, 쇼핑몰, 커뮤니티)"
|
||
2. 규모 파악: "개인용인가요, 사업용인가요?"
|
||
3. 사용자 수 확인 (필요 시): "방문자나 사용자 수는 어느 정도 예상하시나요?"
|
||
4. 정보가 충분하면 즉시 추천 (추가 질문 없이)
|
||
|
||
## 핵심 규칙 (반드시 준수)
|
||
- 기술 스택, 트래픽 패턴은 절대 묻지 않음 (30년 경험으로 알아서 추론)
|
||
- 사용자 수를 언급하면 DAU인지 동시접속자인지 반드시 한 번 확인
|
||
- "방문자 1000명", "유저 500명" 등 언급 시 → "말씀하신 방문자는 일일 방문자(DAU)인가요, 동시접속자인가요?"
|
||
- DAU와 동시접속자를 구분해서 설명: "일반적으로 동시접속자는 일일 방문자의 5-10% 정도입니다"
|
||
- "모르겠어요", "아무거나", "글쎄요" → 즉시 action="recommend" (기본값: 개인용 웹서비스)
|
||
- 용도+규모 한번에 말하면 → 즉시 action="recommend"
|
||
- 용도만 말해도 → 개인용으로 가정하고 action="recommend" 가능
|
||
- 질문은 최대 2번까지, 그 이후는 무조건 action="recommend"
|
||
|
||
## 사용자 수 관련 용어 정리
|
||
- **DAU (일일 활성 사용자)**: 하루 동안 서비스를 사용하는 전체 사용자 수
|
||
- **동시접속자 (Concurrent Users)**: 같은 시간에 동시에 접속해 있는 사용자 수
|
||
- **중요**: 서버 스펙은 동시접속자를 기준으로 계산해야 합니다
|
||
- **일반 공식**: 동시접속자 = DAU × 5-10%
|
||
|
||
예시:
|
||
- "하루 방문자 1000명" → DAU 1000명 → 동시접속자 50-100명
|
||
- "동시 접속 100명" → 그대로 동시접속자 100명 사용
|
||
|
||
## 추론 규칙 (30년 경험 기반)
|
||
- 블로그 → WordPress, 1GB RAM이면 충분, DAU 100명 (동시접속자 10명)
|
||
- 쇼핑몰 → 2GB+ RAM, DB 분리 고려, DAU 500명 (동시접속자 50명)
|
||
- 커뮤니티 → PHP+MySQL, 트래픽에 따라 2~4GB
|
||
- 게임서버 → 고사양 CPU, 낮은 레이턴시 리전
|
||
- 규모: personal→DAU 100명 (동접 10명), business→DAU 500명 (동접 50명)
|
||
|
||
## 현재 수집된 정보
|
||
${JSON.stringify(session.collectedInfo, null, 2)}
|
||
|
||
## 응답 형식 (반드시 JSON만 반환, 다른 텍스트 절대 금지)
|
||
{
|
||
"action": "question" | "recommend",
|
||
"message": "사용자에게 보여줄 메시지 (도구에서 얻은 정보를 자연스럽게 포함)",
|
||
"collectedInfo": {
|
||
"useCase": "용도 (없으면 '웹서비스')",
|
||
"scale": "personal 또는 business (없으면 'personal')",
|
||
"expectedDau": "일일 방문자 수 (사용자가 명시한 경우)",
|
||
"expectedConcurrent": "동시접속자 수 (사용자가 명시하거나 DAU에서 계산)"
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
중요: 정보가 부족해도 기본값으로 action="recommend" 하세요. 30년 경험이면 충분합니다.`;
|
||
|
||
try {
|
||
// Messages array that we'll build up with tool results
|
||
const messages: Array<{ role: string; content: string | null; tool_calls?: OpenAIToolCall[]; tool_call_id?: string; name?: string }> = [
|
||
{ role: 'system', content: systemPrompt },
|
||
...conversationHistory,
|
||
{ role: 'user', content: userMessage },
|
||
];
|
||
|
||
const MAX_TOOL_CALLS = 3;
|
||
let toolCallCount = 0;
|
||
|
||
// Loop to handle tool calls
|
||
while (toolCallCount < MAX_TOOL_CALLS) {
|
||
const response = await fetch(getOpenAIUrl(env), {
|
||
method: 'POST',
|
||
headers: {
|
||
'Content-Type': 'application/json',
|
||
'Authorization': `Bearer ${env.OPENAI_API_KEY}`,
|
||
},
|
||
body: JSON.stringify({
|
||
model: 'gpt-4o-mini',
|
||
messages,
|
||
tools: serverExpertTools,
|
||
tool_choice: 'auto',
|
||
max_tokens: 800,
|
||
temperature: 0.7,
|
||
}),
|
||
});
|
||
|
||
if (!response.ok) {
|
||
const error = await response.text();
|
||
throw new Error(`OpenAI API error: ${response.status} - ${error}`);
|
||
}
|
||
|
||
const data = await response.json() as OpenAIAPIResponse;
|
||
const assistantMessage = data.choices[0].message;
|
||
|
||
// Check if AI wants to call tools
|
||
if (assistantMessage.tool_calls && assistantMessage.tool_calls.length > 0) {
|
||
logger.info('도구 호출 요청', {
|
||
tools: assistantMessage.tool_calls.map(tc => tc.function.name),
|
||
});
|
||
|
||
// Add assistant message with tool calls
|
||
messages.push({
|
||
role: 'assistant',
|
||
content: assistantMessage.content,
|
||
tool_calls: assistantMessage.tool_calls,
|
||
});
|
||
|
||
// Execute each tool and add results
|
||
for (const toolCall of assistantMessage.tool_calls) {
|
||
const args = JSON.parse(toolCall.function.arguments);
|
||
const result = await executeServerExpertTool(toolCall.function.name, args, env);
|
||
|
||
messages.push({
|
||
role: 'tool',
|
||
tool_call_id: toolCall.id,
|
||
name: toolCall.function.name,
|
||
content: result,
|
||
});
|
||
|
||
toolCallCount++;
|
||
}
|
||
|
||
// Continue loop to get AI's response with tool results
|
||
continue;
|
||
}
|
||
|
||
// No tool calls - parse the final response
|
||
const aiResponse = assistantMessage.content || '';
|
||
logger.info('AI 응답', { response: aiResponse.slice(0, 200), toolCallCount });
|
||
|
||
// JSON 파싱 (마크다운 코드 블록 제거)
|
||
const jsonMatch = aiResponse.match(/```(?:json)?\s*(\{[\s\S]*?\})\s*```/) ||
|
||
aiResponse.match(/(\{[\s\S]*\})/);
|
||
|
||
if (!jsonMatch) {
|
||
logger.error('JSON 파싱 실패', new Error('No JSON found'), { response: aiResponse });
|
||
throw new Error('AI 응답 형식 오류');
|
||
}
|
||
|
||
const parsed = JSON.parse(jsonMatch[1]);
|
||
|
||
// Validate response structure
|
||
if (!parsed.action || !parsed.message) {
|
||
throw new Error('Invalid AI response structure');
|
||
}
|
||
|
||
return {
|
||
action: parsed.action,
|
||
message: parsed.message,
|
||
collectedInfo: parsed.collectedInfo || session.collectedInfo,
|
||
};
|
||
}
|
||
|
||
// Max tool calls reached, force a recommendation
|
||
logger.warn('최대 도구 호출 횟수 도달', { toolCallCount });
|
||
return {
|
||
action: 'recommend',
|
||
message: '분석이 완료되었습니다. 최적의 서버를 추천해 드리겠습니다.',
|
||
collectedInfo: session.collectedInfo,
|
||
};
|
||
} catch (error) {
|
||
logger.error('Server Expert AI 호출 실패', error as Error);
|
||
throw error;
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
// Main consultation processing
|
||
export async function processServerConsultation(
|
||
userMessage: string,
|
||
session: ServerSession,
|
||
env: Env
|
||
): Promise<string> {
|
||
try {
|
||
logger.info('상담 처리 시작', {
|
||
userId: session.telegramUserId,
|
||
message: userMessage.slice(0, 50),
|
||
status: session.status
|
||
});
|
||
|
||
// 취소 키워드 처리 (selecting 또는 ordering 상태에서)
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if ((session.status === 'selecting' || session.status === 'ordering') &&
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/취소|다시|처음/.test(userMessage)) {
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await deleteServerSession(env.SESSION_KV, session.telegramUserId);
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logger.info('사용자 요청으로 상담 취소', { userId: session.telegramUserId });
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return '상담이 취소되었습니다. 다시 시작하려면 "서버 추천"이라고 말씀해주세요.';
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}
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// 선택 단계 처리
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if (session.status === 'selecting' && session.lastRecommendation) {
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const selectionMatch = userMessage.match(/(\d+)(?:번|번째)?|첫\s*번째|두\s*번째|세\s*번째/);
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if (selectionMatch) {
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let selectedIndex = -1;
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// 숫자 추출
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if (selectionMatch[1]) {
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selectedIndex = parseInt(selectionMatch[1], 10) - 1;
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} else if (userMessage.includes('첫')) {
|
||
selectedIndex = 0;
|
||
} else if (userMessage.includes('두')) {
|
||
selectedIndex = 1;
|
||
} else if (userMessage.includes('세')) {
|
||
selectedIndex = 2;
|
||
}
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||
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// 유효성 검증
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if (selectedIndex >= 0 && selectedIndex < session.lastRecommendation.recommendations.length) {
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const selected = session.lastRecommendation.recommendations[selectedIndex];
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// Mark session as ordering
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session.status = 'ordering';
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await saveServerSession(env.SESSION_KV, session.telegramUserId, session);
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// 주문 확인 메시지 생성 (인라인 버튼 포함)
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const keyboardData = JSON.stringify({
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type: 'server_order',
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userId: session.telegramUserId,
|
||
index: selectedIndex,
|
||
plan: selected.plan_name
|
||
});
|
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||
return `🖥️ ${selected.plan_name} 신청 확인\n\n` +
|
||
`• 제공사: ${selected.provider}\n` +
|
||
`• 스펙: ${selected.specs.vcpu}vCPU / ${selected.specs.ram_gb}GB / ${selected.specs.storage_gb}GB\n` +
|
||
`• 리전: ${selected.region.name} (${selected.region.code})\n` +
|
||
`• 가격: ₩${selected.price.monthly_krw.toLocaleString()}/월\n\n` +
|
||
`신청하시겠습니까?\n\n` +
|
||
`__KEYBOARD__${keyboardData}__END__`;
|
||
} else {
|
||
return `번호를 다시 확인해주세요. 1번부터 ${session.lastRecommendation.recommendations.length}번 중에서 선택해주세요.`;
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||
}
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||
}
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||
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||
// 선택하지 않고 다른 질문을 한 경우
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return '서버 번호를 선택해주세요. (예: 1번)\n또는 "취소"라고 말씀하시면 처음부터 다시 시작합니다.';
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}
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// Add user message to history
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session.messages.push({ role: 'user', content: userMessage });
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// Call Server Expert AI
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const aiResult = await callServerExpertAI(env, session, userMessage);
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// Update collected info
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session.collectedInfo = { ...session.collectedInfo, ...aiResult.collectedInfo };
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||
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||
// Add AI response to history
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||
session.messages.push({ role: 'assistant', content: aiResult.message });
|
||
|
||
if (aiResult.action === 'recommend') {
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||
// Mark session as recommending
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||
session.status = 'recommending';
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||
await saveServerSession(env.SESSION_KV, session.telegramUserId, session);
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||
// 1. Call recommendation API (추천 먼저 받기)
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||
logger.info('추천 API 호출', { collectedInfo: session.collectedInfo });
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const { executeServerAction, getRecommendationData } = await import('./tools/server-tool');
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const techStack = session.collectedInfo.useCase
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||
? inferTechStack(session.collectedInfo.useCase)
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: ['web'];
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||
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// 동시접속자 우선 사용, 없으면 scale 기반 추론
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let expectedUsers = 10; // Default
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if (session.collectedInfo.expectedConcurrent) {
|
||
expectedUsers = session.collectedInfo.expectedConcurrent;
|
||
} else if (session.collectedInfo.expectedDau) {
|
||
// DAU가 있으면 10% 비율로 동시접속자 계산
|
||
expectedUsers = Math.ceil(session.collectedInfo.expectedDau * 0.1);
|
||
} else if (session.collectedInfo.scale) {
|
||
expectedUsers = inferExpectedUsers(session.collectedInfo.scale);
|
||
}
|
||
|
||
const recommendationData = await getRecommendationData(
|
||
{
|
||
tech_stack: techStack,
|
||
expected_users: expectedUsers,
|
||
use_case: session.collectedInfo.useCase || '웹 서비스',
|
||
region_preference: session.collectedInfo.regionPreference,
|
||
budget_limit: session.collectedInfo.budgetLimit,
|
||
lang: 'ko',
|
||
},
|
||
env
|
||
);
|
||
|
||
// 추천 결과를 세션에 저장
|
||
if (recommendationData && recommendationData.recommendations && recommendationData.recommendations.length > 0) {
|
||
session.lastRecommendation = {
|
||
recommendations: recommendationData.recommendations.slice(0, 3).map(rec => ({
|
||
plan_name: rec.server.instance_name,
|
||
provider: rec.server.provider_name,
|
||
specs: {
|
||
vcpu: rec.server.vcpu,
|
||
ram_gb: rec.server.memory_gb,
|
||
storage_gb: rec.server.storage_gb
|
||
},
|
||
region: {
|
||
code: rec.server.region_code,
|
||
name: rec.server.region_name
|
||
},
|
||
price: {
|
||
monthly_krw: Math.round(rec.server.monthly_price),
|
||
bandwidth_tb: rec.server.transfer_tb
|
||
},
|
||
score: rec.score,
|
||
max_users: rec.estimated_capacity?.max_concurrent_users || 0
|
||
})),
|
||
createdAt: Date.now()
|
||
};
|
||
|
||
// 2. AI에게 추천 결과 전달하여 검토 요청
|
||
logger.info('AI 검토 요청', { recommendationCount: recommendationData.recommendations.length });
|
||
const reviewResult = await callServerExpertAI(env, session, userMessage, recommendationData);
|
||
|
||
// 3. 포맷팅된 추천 결과 생성
|
||
const formattedRecommendation = await executeServerAction(
|
||
'recommend',
|
||
{
|
||
tech_stack: techStack,
|
||
expected_users: expectedUsers,
|
||
use_case: session.collectedInfo.useCase || '웹 서비스',
|
||
region_preference: session.collectedInfo.regionPreference,
|
||
budget_limit: session.collectedInfo.budgetLimit,
|
||
lang: 'ko',
|
||
},
|
||
env,
|
||
session.telegramUserId
|
||
);
|
||
|
||
// Mark session as selecting (사용자 선택 대기)
|
||
session.status = 'selecting';
|
||
await saveServerSession(env.SESSION_KV, session.telegramUserId, session);
|
||
|
||
// 4. AI 검토 코멘트 + 추천 결과 함께 반환
|
||
return `${reviewResult.message}\n\n${formattedRecommendation}\n\n💡 원하는 서버 번호를 선택해주세요 (예: 1번)`;
|
||
} else {
|
||
// 추천 결과 없음 - 세션 삭제
|
||
session.status = 'completed';
|
||
await deleteServerSession(env.SESSION_KV, session.telegramUserId);
|
||
|
||
return `${aiResult.message}\n\n조건에 맞는 서버를 찾지 못했습니다.`;
|
||
}
|
||
} else {
|
||
// Continue gathering information
|
||
session.status = 'gathering';
|
||
await saveServerSession(env.SESSION_KV, session.telegramUserId, session);
|
||
|
||
return aiResult.message;
|
||
}
|
||
} catch (error) {
|
||
logger.error('상담 처리 실패', error as Error, { userId: session.telegramUserId });
|
||
|
||
// Clean up session on error
|
||
await deleteServerSession(env.SESSION_KV, session.telegramUserId);
|
||
|
||
return '죄송합니다. 서버 추천 중 오류가 발생했습니다.\n다시 시도하려면 "서버 추천"이라고 말씀해주세요.';
|
||
}
|
||
}
|