Agent 2.0 exdev 서버 배포 스택

- server-dev start/stop/deploy 및 Gitea push 자동 배포 - local-dev 로컬 개발 환경 Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
2026-07-21 22:57:30 +09:00
commit 4b86b2a660
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@@ -0,0 +1,115 @@
+"""
+의도 감지 모듈
+──────────────
+사용자 질문의 의도를 분류 (인사, 종료, 불만, 일반 등)
+"""
+
+from typing import Dict, List, Optional
+from dataclasses import dataclass
+
+
+@dataclass
+class Intent:
+    """의도 분류 결과"""
+    name: str  # "greeting", "farewell", "general"
+    confidence: float  # 0.0 ~ 1.0
+    matched_keywords: List[str]  # 매칭된 키워드
+    
+    def is_special(self) -> bool:
+        """특별 처리가 필요한 의도인지 (인사, 종료만)"""
+        return self.name in ["greeting", "farewell"]
+
+
+class IntentDetector:
+    """사용자 의도 감지기"""
+    
+    # 의도별 키워드 패턴
+    INTENT_PATTERNS = {
+        "greeting": {
+            "keywords": [
+                "안녕", "안녕하세요", "안녕하십니까", 
+                "처음", "반가", "반갑습니다",
+                "hi", "hello", "hey",
+                "처음 뵙겠습니다", "처음입니다"
+            ],
+            "priority": 1  # 우선순위 (낮을수록 높음)
+        },
+        "farewell": {
+            "keywords": [
+                "감사", "고마워", "고맙습니다", "감사합니다",
+                "잘됐", "해결", "알겠", "알았",
+                "끝", "종료", "그만",
+                "bye", "goodbye", "끝내", "닫기",
+                "도움 됐", "도움됐", "충분"
+            ],
+            "priority": 2
+        }
+        # complaint 제거: 감정 분석(EmotionDetector)으로만 처리
+    }
+    
+    def detect(self, query: str, ts: Optional[str] = None) -> Intent:
+        """의도 감지
+        
+        Args:
+            query: 사용자 질문
+            ts: 타임스탬프 (로깅용)
+            
+        Returns:
+            Intent 객체
+        """
+        query_lower = query.lower().strip()
+        
+        # 빈 문자열 체크
+        if not query_lower:
+            return Intent(name="general", confidence=1.0, matched_keywords=[])
+        
+        # 각 의도별 매칭 점수 계산
+        intent_scores = {}
+        
+        for intent_name, config in self.INTENT_PATTERNS.items():
+            matched = []
+            for keyword in config["keywords"]:
+                if keyword.lower() in query_lower:
+                    matched.append(keyword)
+            
+            if matched:
+                # 매칭된 키워드 개수와 우선순위를 고려한 점수
+                score = len(matched) * (1.0 / config["priority"])
+                intent_scores[intent_name] = {
+                    "score": score,
+                    "matched": matched,
+                    "priority": config["priority"]
+                }
+        
+        # 매칭된 의도가 없으면 일반 질문
+        if not intent_scores:
+            return Intent(name="general", confidence=1.0, matched_keywords=[])
+        
+        # 가장 높은 점수의 의도 선택
+        best_intent = max(intent_scores.items(), key=lambda x: x[1]["score"])
+        intent_name = best_intent[0]
+        intent_data = best_intent[1]
+        
+        # 신뢰도 계산 (0.7 ~ 0.95)
+        confidence = min(0.95, 0.7 + (intent_data["score"] * 0.1))
+        
+        result = Intent(
+            name=intent_name,
+            confidence=confidence,
+            matched_keywords=intent_data["matched"]
+        )
+        
+        if ts:
+            print(f"[IntentDetector] {ts} 의도 감지: {result.name} (신뢰도: {result.confidence:.2f}, 키워드: {result.matched_keywords})")
+        
+        return result
+    
+    def is_greeting(self, query: str) -> bool:
+        """인사 여부 판단 (간단한 헬퍼)"""
+        intent = self.detect(query)
+        return intent.name == "greeting"
+    
+    def is_farewell(self, query: str) -> bool:
+        """종료 인사 여부 판단"""
+        intent = self.detect(query)
+        return intent.name == "farewell"