Multi-Intent
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이코에코(Eco²) Agent: LangGraph + Event Bus E2E 검증 완료이코에코(Eco²)/Agent 2026. 1. 19. 10:57
검증 일시: 2026-01-19 11:09 KST검증 환경: k8s-master (13.209.44.249)Author: Claude Opus 4.5, mangowhoiscloud관련 PR: #434 (fix: use redis_streams for ProgressNotifier and DomainEventBus)검증 결과: ✅ PASS1. 검증 개요1.1 검증 목적PR #434에서 수정한 Redis Streams 이벤트 발행 버그 수정 후, 전체 이벤트 파이프라인이 정상 동작하는지 E2E 검증.1.2 테스트 데이터항목값세션 ID6a87f182-9599-498a-a519-fab2002f3c6a테스트 Job IDff6dc3bd-8841-432f-8c4f-3f4075d0809b테스트 메시지"플라스틱 어떻게 ..
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이코에코(Eco²) Agent Multi-Intent E2E Test Results이코에코(Eco²)/Agent 2026. 1. 19. 04:32
Date: 2026-01-18Tester: Claude Code (Opus 4.5)Status: PASS (9/9 intents)Executive SummaryChat Worker E2E 테스트 수행 결과 리포트입니다.9개 Intent 분류 및 서브에이전트 실행이 정상 동작함을 확인했습니다.검증 완료:9개 Intent 분류 정확도 100%서브에이전트 노드 실행 정상Weather Enrichment 규칙 동작 (WASTE, BULK_WASTE)Redis Streams 이벤트 발행 정상1. EnvironmentItemValueBranchrefactor/reward-fanout-exchangeClusterdev (api.dev.growbin.app)Exchange TypeDIRECTChat Sessionaa3..
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이코에코(Eco²) Agent #19: LangGraph Send API 기반 동적 라우팅이코에코(Eco²)/Agent 2026. 1. 16. 06:47
Multi-Intent 처리와 컨텍스트 Enrichment를 위한 병렬 서브에이전트 실행 구현핵심: Send API로 런타임에 여러 노드를 동적으로 결정하고 병렬 실행참고 논문: arxiv:2304.11384 (Multi-Intent ICL), arxiv:2411.14252 (Chain-of-Intent, CIKM '25)적용 서비스: apps/chat_worker관련 커밋: 54f71eab (feat: add dynamic routing with Send API), 4b207c70 (feat: extend intent classification)테스트: tests/unit/.../routing/test_dynamic_router.py (17 cases)1. 목표사용자: "종이 어떻게 버려? 그리고 수거..
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이코에코(Eco²) Agent #13: Multi-Intent 처리 고도화 - Policy 조합 주입과 Answer 캐싱이코에코(Eco²)/Agent 2026. 1. 15. 01:44
LangGraph 기반 Chat Agent의 Multi-Intent 처리를 고도화하여,여러 의도가 포함된 질문에 대해 Policy를 조합 주입하고 비용 최적화를 위한 Answer 캐싱을 구현합니다.목차문제 정의해결 방향P2: Multi-Intent Policy 조합 주입P3: Answer 캐싱테스트 검증결론1. 문제 정의1.1 AS-IS: Multi-Intent는 감지만 하고 활용 안 됨기존 시스템은 Multi-Intent를 감지는 하지만 첫 번째 Intent로만 라우팅했습니다.┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐│ 기존: 첫 번째 Intent만 사용 │├─────────..
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Multi-Intent Comment Generation via In-Context LearningKnowledge Base/Foundations 2026. 1. 14. 23:58
논문: "Large Language Models are Few-Shot Summarizers: Multi-Intent Comment Generation via In-Context Learning"출처: arxiv:2304.11384 - April 2023키워드: Multi-Intent, In-Context Learning, Few-shot, Code Comment Generation목차논문 개요Multi-Intent의 정의In-Context Learning 활용Few-shot 프롬프트 전략실험 결과 및 인사이트Eco2 chat_worker 적용점1. 논문 개요1.1 연구 배경코드 주석(Comment) 생성은 소프트웨어 유지보수의 핵심 요소입니다. 기존 접근법은 단일 관점(예: "무엇을 하는가")에서만 주..