Feature/rpc detection and fixes

[da2sy-dev]

1. Plan-and-Execute 합성기 추가 (graph_tool_call/plan/)

4-stage 파이프라인: Intent → Synthesize → Execute → Response.
metadata.produces/consumes 의 backward chain 으로 prereq 자동 합성.

왜: 도구 수가 많은 (수백개) API 오케스트레이션에서 ReAct 의 한계 — 매 step LLM 호출 → 비용·속도·audit 측면 모두 약함. PathSynthesizer 는 그래프가 이미 가진 produces/consumes 를 backward 추적해 chain 생성, LLM 호출 0회 (Stage 2/3). 결정론 → 같은 입력에 같은 plan, audit 가능.

2. Graphify 모드 (graph_tool_call/graphify/)

• Confidence enum (EXTRACTED / INFERRED / AMBIGUOUS) — 모든 엣지에 신뢰도 라벨
• ingest_openapi_graphify — detect_dependencies 결과 + ai_metadata.pairs_well_with 를 graph edge 로 통합 (단일 source-of-truth)
• retrieve_graphify — BM25 시드 → confidence-가중 BFS → token-budgeted text. 임베딩 0.

왜: 기존 RetrievalEngine 14단계 (BM25 + embedding + wRRF + reranker + MMR + 다수 boost) 는 신호 채널 충돌이 잦음. 코드 코멘트도 인정 — "Graph noise from degrading BM25/embedding precision" (engine.py:206) — 결국 graph 가 wRRF 에서 분리되어 candidate injection 만으로 격리됨.

대안 대비 채택 이유: 임베딩 기반은 매 쿼리 모델 호출 + 인덱스 동기화 부담. graphify 는 build-time 한 번 신뢰도 부여 → 검색은 그래프 traversal 만. 단순 + audit 가능.

호환성: 기존 RetrievalEngine 그대로 유지. graphify 는 opt-in.

3. Layer 4 RPC pattern detector (analyze/dependency.py)

왜: 기존 layer 1~3 은 REST 가정 (path-hierarchy / $ref / CRUD). Spring/SpringDoc 의 RPC 스타일 (/v1/basket/optionChange, 동사+명사 path) 에서는 거의 못 잡음.

Layer 4: controller prefix 자동 감지 + DTO 매칭으로 같은 controller 의 도구를 INFERRED 로 묶음.

4. ingest_openapi content-type fallback

왜: 기존 코드가 응답 스키마를 application/json 만 봄. SpringDoc 이 default 로 emit 하는 */* 미디어타입에서 응답 스키마 추출 0건 — produces 인덱스 비어 PathSynthesizer 가 prereq 을 영원히 못 찾는 결함.

Fallback 순서: application/json → application/*+json → */* → 첫 미디어타입.

5. Wrapper-DTO query parameter 처리

왜: Spring @ModelAttribute 가 wrapper 객체와 inner 필드를 query param 으로 동시 노출 (예: searchRequest (object) + searchKeyword (inner)). 현재 코드가 wrapper 자체를 ToolParameter 로 잡으면 PathSynthesizer 가 wrapper 의 producer 를 영원히 못 찾음.

type=object / type=array of object 인 query parameter 가 inner properties 를 sibling 으로 노출하면 wrapper 제거, 아니면 inner 로 펼침.

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호환성

전부 additive:

• add_relation 의 새 kwargs (confidence, conf_score, layer, evidence) 모두 optional, default None
• graph_dict JSON 형태 그대로, edge attrs 만 새 필드 추가
• 기존 라이브러리 사용자 영향 0

검증

• 라이브러리 단위 테스트: 64 PASS (graphify 신규 29 + 기존 35)
• 실제 OpenAPI 3.1 spec (184 endpoint, RPC 스타일) 으로 검증
  • retrieval top-5 hit rate: 8/8 (자연어 쿼리)
  • latency: avg 4ms / p95 21ms

[SonAIengine]

@da2sy-dev 님, 큰 PR 작성하시느라 고생하셨습니다. 설계 문서(docs/architecture-plan-and-execute.md)와 모듈 구조가 깔끔해서 의도 파악이 쉬웠습니다.

다만 머지 전에 함께 확인하면 좋을 결함을 몇 가지 발견했습니다. 직접 검증 가능한 재현 스크립트도 함께 첨부합니다.

🔴 CRITICAL #1 — ${user_input.x} ↔ context["input"] 이름 불일치

PathSynthesizer의 F2 fallback 정책(synthesizer.py:389, 443)으로 합성되는 ${user_input.field} placeholder가 PlanRunner의 input_context 매핑(runner.py:154)과 어긋납니다.

재현:

from graph_tool_call.plan import Plan, PlanStep, PlanRunner

plan = Plan(id="t", goal="g", steps=[
    PlanStep(id="s1", tool="echo", args={"foo": "${user_input.foo}"}),
], output_binding="${s1}")

runner = PlanRunner(lambda n, a: {"echoed": a})
events = list(runner.run_stream(plan, input_context={"foo": "BAR"}))
# step.failed: "unknown source 'user_input' in binding ${...}: context has ['input']"

영향: cycle/unsatisfiable 처리 정책(Cycle policy A/B + F2)으로 만들어진 모든 plan이 첫 step부터 abort됩니다. 도구 호출 0회.

수정 방향: runner가 context["user_input"]도 받게 하거나, synthesizer가 ${input.field}로 합성하거나, input_context 외에 별도 user_input 매개변수 추가.

🔴 CRITICAL #2 — PlanRunner.run().steps 항상 빈 리스트

runner.py:289-291에 pass로 솔직히 표시해주신 부분인데, ExecutionTrace 스키마(steps: list[StepTrace]) 약속과 맞지 않습니다. run_stream을 쓰지 않는 caller는 step별 trace를 받을 수 없습니다.

재현:

plan = Plan(id="t", goal="g", steps=[
    PlanStep(id="s1", tool="echo", args={"x": "hello"}),
    PlanStep(id="s2", tool="echo", args={"y": "${s1.x}"}),
], output_binding="${s2}")
trace = PlanRunner(lambda n, a: a).run(plan)
print(trace.success, trace.steps)  # True, []

수정 방향: StepCompleted/StepFailed 이벤트에 StepTrace를 첨부해서 run이 누적할 수 있게 하거나, 별도 mutable list로 streaming 중 누적.

🟡 단위 테스트 누락

PR 본문은 "라이브러리 단위 테스트: 64 PASS (graphify 신규 29 + 기존 35)"라고 명시되어 있는데, 실제 PR diff의 tests/ 변경에는 신규 모듈(plan/, graphify/)을 import하는 테스트가 없습니다:

$ grep -rln "from graph_tool_call.plan\|from graph_tool_call.graphify" tests/
# 0 hits

신규 5,029줄 코드에 단위 테스트가 0개라 위 두 CRITICAL 결함이 CI를 통과했습니다. 신규 테스트 파일 commit이 누락된 건 아닌지 확인 부탁드립니다.

🟡 함수 중복 정의

plan/synthesizer.py:93과 :114에 _normalize_field_name이 두 번 정의되어 있어 첫 번째가 dead code입니다. 두 구현이 사실상 동일하지만 한 정의만 남기는 게 좋겠습니다.

🟢 작은 항목

• _VERB_TO_INTENT에 reg (register 약어) 누락 — regGoodsApprove → ('approve', '') 로 잘못 분류
• io_contract.py의 query/path parameter consume 추출 시 enum 정보 누락 (body 추출은 OK) — Pass 2 LLM이 가능 값 추정에 활용 못 함

잘 된 점

• 설계 깊이 우수 (의사결정 근거 + 마이그레이션 + 운영 리스크 매트릭스까지 정리)
• Echo-back filter, chain-eligibility, envelope unwrapping 같은 미묘한 디테일을 정확히 인지
• graceful degradation 정책 (cycle → 다른 producer → user_input fallback) — binding 결함만 고치면 정말 좋은 디자인
• 모든 변경 additive, transport-agnostic, v1 scope 명시적 한정 (premature abstraction 회피)

머지 전 부탁드릴 작업

1. CRITICAL Feature/rpc detection and fixes #1, #2 수정
2. 신규 모듈 단위 테스트 추가 (PR 본문 약속한 64개 — 위 두 결함 cover하는 케이스 포함)
3. _normalize_field_name 중복 정의 제거

수고하셨습니다. 수정 후 다시 리뷰하겠습니다.