feat: Phase 3 구현 — 완전 자동화, 준공도서, Vision L3, 발주처 포털
EVMS 완전 자동화: - 공기 지연 AI 예측 (SPI 기반 준공일 예측) - 기성청구 가능 금액 자동 산출 - 매일 자정 EVMS 스냅샷 자동 생성 (APScheduler) - 매일 07:00 GONGSA 아침 브리핑 자동 생성 준공도서 패키지: - 준공 요약 + 품질시험 목록 + 검측 이력 + 인허가 현황 → ZIP 번들 - 준공 준비 체크리스트 API - 4종 HTML 템플릿 (WeasyPrint PDF 출력) Vision AI Level 3: - 설계 도면 vs 현장 사진 비교 보조 판독 (Claude Vision) - 철근 배근, 거푸집 치수 1차 분석 설계도서 파싱: - PDF 이미지/텍스트에서 공종·수량·규격 자동 추출 - Pandoc HWP 출력 지원 발주처 전용 포털: - 토큰 기반 읽기 전용 API - 공사 현황 대시보드, 공정률 추이 차트 에이전트 협업 고도화: - 협업 시나리오 (concrete_pour, excavation, weekly_report) - GONGSA→PUMJIL→ANJEON 순차 처리 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
sinmb79
@@ -0,0 +1,113 @@
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||||
"""
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||||
에이전트 협업 고도화 — Phase 3
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||||
복수 에이전트가 순차적으로 하나의 시나리오를 처리합니다.
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예시: 콘크리트 타설 당일 시나리오
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07:00 GONGSA → 공정 브리핑 + 날씨 체크
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||||
07:05 PUMJIL → 타설 전 품질 체크리스트
|
||||
07:10 ANJEON → TBM 자료 + 안전 체크
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||||
"""
|
||||
from datetime import date
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
from sqlalchemy import select
|
||||
|
||||
from app.models.agent import AgentConversation, AgentMessage, AgentType
|
||||
from .gongsa import gongsa_agent
|
||||
from .pumjil import pumjil_agent
|
||||
from .anjeon import anjeon_agent
|
||||
from .gumu import gumu_agent
|
||||
from .base import BaseAgent
|
||||
|
||||
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||||
SCENARIO_AGENTS = {
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||||
"concrete_pour": [
|
||||
(AgentType.GONGSA, "콘크리트 타설 예정입니다. 날씨와 공정 현황을 브리핑해주세요."),
|
||||
(AgentType.PUMJIL, "오늘 콘크리트 타설 전 품질 체크리스트를 발송해주세요."),
|
||||
(AgentType.ANJEON, "콘크리트 타설 작업 TBM 자료를 작성해주세요."),
|
||||
],
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||||
"excavation": [
|
||||
(AgentType.GONGSA, "굴착 작업 예정입니다. 공정 현황을 브리핑해주세요."),
|
||||
(AgentType.ANJEON, "굴착 작업 안전 사전 경보와 TBM 자료를 작성해주세요."),
|
||||
(AgentType.PUMJIL, "굴착 작업 품질 관리 체크리스트를 발송해주세요."),
|
||||
],
|
||||
"weekly_report": [
|
||||
(AgentType.GONGSA, "이번 주 공정 현황을 요약해주세요."),
|
||||
(AgentType.PUMJIL, "이번 주 품질시험 및 검측 현황을 요약해주세요."),
|
||||
(AgentType.GUMU, "이번 주 행정 처리 현황과 다음 주 예정 사항을 정리해주세요."),
|
||||
],
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
async def run_scenario(
|
||||
db: AsyncSession,
|
||||
project_id,
|
||||
user_id,
|
||||
scenario: str,
|
||||
) -> list[dict]:
|
||||
"""
|
||||
협업 시나리오 실행.
|
||||
반환: [{"agent": "gongsa", "content": "...", "message_id": "..."}, ...]
|
||||
"""
|
||||
import uuid
|
||||
pid = uuid.UUID(str(project_id))
|
||||
|
||||
steps = SCENARIO_AGENTS.get(scenario)
|
||||
if not steps:
|
||||
raise ValueError(f"알 수 없는 시나리오: {scenario}. 가능한 값: {list(SCENARIO_AGENTS.keys())}")
|
||||
|
||||
results = []
|
||||
agent_map: dict[AgentType, BaseAgent] = {
|
||||
AgentType.GONGSA: gongsa_agent,
|
||||
AgentType.PUMJIL: pumjil_agent,
|
||||
AgentType.ANJEON: anjeon_agent,
|
||||
AgentType.GUMU: gumu_agent,
|
||||
}
|
||||
|
||||
# 이전 에이전트 응답을 컨텍스트에 누적
|
||||
prev_responses: list[str] = []
|
||||
|
||||
for agent_type, prompt_base in steps:
|
||||
agent = agent_map[agent_type]
|
||||
context = await agent.build_context(db, str(pid))
|
||||
|
||||
# 이전 에이전트 응답을 프롬프트에 추가
|
||||
prompt = prompt_base
|
||||
if prev_responses:
|
||||
prompt += "\n\n이전 에이전트 응답 요약:\n" + "\n---\n".join(prev_responses[-2:])
|
||||
|
||||
# 대화 세션 생성
|
||||
conv = AgentConversation(
|
||||
project_id=pid,
|
||||
user_id=uuid.UUID(str(user_id)),
|
||||
agent_type=agent_type,
|
||||
title=f"{scenario} 협업 시나리오 ({date.today()})",
|
||||
)
|
||||
db.add(conv)
|
||||
await db.flush()
|
||||
|
||||
reply = await agent.chat(
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||||
context=context,
|
||||
)
|
||||
|
||||
msg = AgentMessage(
|
||||
conversation_id=conv.id,
|
||||
role="assistant",
|
||||
content=reply,
|
||||
is_proactive=True,
|
||||
metadata={"scenario": scenario, "step": agent_type.value},
|
||||
)
|
||||
db.add(msg)
|
||||
await db.flush()
|
||||
|
||||
prev_responses.append(f"[{agent_type.value.upper()}] {reply[:300]}")
|
||||
results.append({
|
||||
"agent": agent_type.value,
|
||||
"agent_name": agent.name_ko,
|
||||
"content": reply,
|
||||
"conversation_id": str(conv.id),
|
||||
"message_id": str(msg.id),
|
||||
})
|
||||
|
||||
await db.commit()
|
||||
return results
|
||||
@@ -0,0 +1,142 @@
|
||||
"""
|
||||
준공도서 패키지 자동화 서비스
|
||||
작업일보, 품질시험, 검측이력, 사진대장, 인허가 현황을 종합하여
|
||||
준공도서 PDF 번들을 생성합니다.
|
||||
"""
|
||||
import io
|
||||
import zipfile
|
||||
from datetime import date
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from jinja2 import Environment, FileSystemLoader
|
||||
from sqlalchemy import select, func
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
|
||||
from app.models.project import Project
|
||||
from app.models.daily_report import DailyReport
|
||||
from app.models.quality import QualityTest, QualityResult
|
||||
from app.models.inspection import InspectionRequest, InspectionStatus
|
||||
from app.models.permit import PermitItem, PermitStatus
|
||||
|
||||
TEMPLATES_DIR = Path(__file__).parent.parent / "templates"
|
||||
_jinja = Environment(loader=FileSystemLoader(str(TEMPLATES_DIR)), autoescape=True)
|
||||
|
||||
|
||||
def _html_to_pdf(html: str) -> bytes:
|
||||
try:
|
||||
from weasyprint import HTML
|
||||
return HTML(string=html).write_pdf()
|
||||
except ImportError:
|
||||
raise RuntimeError("WeasyPrint가 설치되지 않았습니다. `pip install weasyprint`")
|
||||
|
||||
|
||||
async def build_completion_package(
|
||||
db: AsyncSession,
|
||||
project_id,
|
||||
) -> tuple[bytes, str]:
|
||||
"""
|
||||
준공도서 ZIP 패키지 생성.
|
||||
반환: (zip_bytes, filename)
|
||||
"""
|
||||
import uuid
|
||||
pid = uuid.UUID(str(project_id))
|
||||
today = date.today()
|
||||
|
||||
# 프로젝트 정보
|
||||
proj_r = await db.execute(select(Project).where(Project.id == pid))
|
||||
project = proj_r.scalar_one_or_none()
|
||||
if not project:
|
||||
raise ValueError("프로젝트를 찾을 수 없습니다")
|
||||
|
||||
# 데이터 수집
|
||||
dr_r = await db.execute(
|
||||
select(DailyReport).where(DailyReport.project_id == pid).order_by(DailyReport.report_date)
|
||||
)
|
||||
daily_reports = dr_r.scalars().all()
|
||||
|
||||
qt_r = await db.execute(
|
||||
select(QualityTest).where(QualityTest.project_id == pid).order_by(QualityTest.test_date)
|
||||
)
|
||||
quality_tests = qt_r.scalars().all()
|
||||
|
||||
insp_r = await db.execute(
|
||||
select(InspectionRequest).where(InspectionRequest.project_id == pid).order_by(InspectionRequest.requested_date)
|
||||
)
|
||||
inspections = insp_r.scalars().all()
|
||||
|
||||
permit_r = await db.execute(
|
||||
select(PermitItem).where(PermitItem.project_id == pid).order_by(PermitItem.sort_order)
|
||||
)
|
||||
permits = permit_r.scalars().all()
|
||||
|
||||
# 통계
|
||||
total_dr = len(daily_reports)
|
||||
total_qt = len(quality_tests)
|
||||
pass_qt = sum(1 for q in quality_tests if q.result == QualityResult.PASS)
|
||||
total_insp = len(inspections)
|
||||
completed_insp = sum(1 for i in inspections if i.status == InspectionStatus.COMPLETED)
|
||||
total_permits = len(permits)
|
||||
approved_permits = sum(1 for p in permits if p.status == PermitStatus.APPROVED)
|
||||
|
||||
# 1. 준공 요약 PDF
|
||||
summary_html = _jinja.get_template("completion_summary.html").render(
|
||||
project=project,
|
||||
today=today,
|
||||
total_dr=total_dr,
|
||||
total_qt=total_qt,
|
||||
pass_qt=pass_qt,
|
||||
pass_rate=round(pass_qt / total_qt * 100, 1) if total_qt else 0,
|
||||
total_insp=total_insp,
|
||||
completed_insp=completed_insp,
|
||||
total_permits=total_permits,
|
||||
approved_permits=approved_permits,
|
||||
daily_reports=daily_reports[:5], # 최근 5개 미리보기
|
||||
quality_tests=quality_tests[-10:], # 마지막 10개 미리보기
|
||||
)
|
||||
summary_pdf = _html_to_pdf(summary_html)
|
||||
|
||||
# 2. 품질시험 목록 PDF
|
||||
qt_html = _jinja.get_template("quality_list.html").render(
|
||||
project=project,
|
||||
quality_tests=quality_tests,
|
||||
today=today,
|
||||
)
|
||||
qt_pdf = _html_to_pdf(qt_html)
|
||||
|
||||
# 3. 검측 이력 PDF
|
||||
insp_html = _jinja.get_template("inspection_list.html").render(
|
||||
project=project,
|
||||
inspections=inspections,
|
||||
today=today,
|
||||
)
|
||||
insp_pdf = _html_to_pdf(insp_html)
|
||||
|
||||
# 4. 인허가 현황 PDF
|
||||
permit_html = _jinja.get_template("permit_list.html").render(
|
||||
project=project,
|
||||
permits=permits,
|
||||
today=today,
|
||||
)
|
||||
permit_pdf = _html_to_pdf(permit_html)
|
||||
|
||||
# ZIP 번들 생성
|
||||
zip_buffer = io.BytesIO()
|
||||
project_code = getattr(project, "code", str(pid)[:8])
|
||||
with zipfile.ZipFile(zip_buffer, "w", zipfile.ZIP_DEFLATED) as zf:
|
||||
zf.writestr(f"01_준공요약_{project_code}.pdf", summary_pdf)
|
||||
zf.writestr(f"02_품질시험목록_{project_code}.pdf", qt_pdf)
|
||||
zf.writestr(f"03_검측이력_{project_code}.pdf", insp_pdf)
|
||||
zf.writestr(f"04_인허가현황_{project_code}.pdf", permit_pdf)
|
||||
zf.writestr("README.txt", (
|
||||
f"준공도서 패키지\n"
|
||||
f"프로젝트: {project.name}\n"
|
||||
f"생성일: {today}\n\n"
|
||||
f"포함 문서:\n"
|
||||
f" 01_준공요약 — 전체 공사 실적 요약\n"
|
||||
f" 02_품질시험목록 — 전체 품질시험 기록 ({total_qt}건)\n"
|
||||
f" 03_검측이력 — 검측 요청·완료 이력 ({total_insp}건)\n"
|
||||
f" 04_인허가현황 — 인허가 취득 현황 ({total_permits}건)\n"
|
||||
).encode("utf-8"))
|
||||
|
||||
zip_buffer.seek(0)
|
||||
filename = f"completion_{project_code}_{today}.zip"
|
||||
return zip_buffer.read(), filename
|
||||
@@ -0,0 +1,133 @@
|
||||
"""
|
||||
설계도서 파싱 서비스 (Phase 3)
|
||||
PDF 설계도서에서 공종·수량·규격을 AI로 자동 추출합니다.
|
||||
HWP 출력은 Pandoc을 통해 변환합니다.
|
||||
"""
|
||||
import base64
|
||||
import json
|
||||
import re
|
||||
import subprocess
|
||||
import tempfile
|
||||
import os
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from anthropic import AsyncAnthropic
|
||||
from app.config import settings
|
||||
|
||||
_client = AsyncAnthropic(api_key=settings.ANTHROPIC_API_KEY)
|
||||
|
||||
_PARSE_SYSTEM = """당신은 건설 설계도서 분석 전문가입니다.
|
||||
제공된 설계도서 내용에서 다음 정보를 추출하세요:
|
||||
1. 공종 목록 (work_types): 주요 공종과 세부 공종
|
||||
2. 수량 목록 (quantities): 각 공종별 수량과 단위
|
||||
3. 규격 (specifications): 재료 규격, 강도, 등급
|
||||
4. 특기 사항 (notes): 시공 시 주의사항, 특수 조건
|
||||
|
||||
JSON 형식으로만 반환하세요."""
|
||||
|
||||
|
||||
async def parse_design_document_text(text: str) -> dict:
|
||||
"""
|
||||
설계도서 텍스트에서 공종/수량/규격 추출 (Claude API).
|
||||
RAG 시드 스크립트로 읽은 텍스트를 직접 전달하는 용도.
|
||||
"""
|
||||
prompt = f"""다음 설계도서 내용을 분석해주세요:
|
||||
|
||||
{text[:8000]}
|
||||
|
||||
JSON 형식으로만 반환하세요:
|
||||
{{
|
||||
"work_types": ["터파기", "철근콘크리트", ...],
|
||||
"quantities": [
|
||||
{{"work_type": "터파기", "quantity": 500, "unit": "m³"}},
|
||||
...
|
||||
],
|
||||
"specifications": [
|
||||
{{"item": "콘크리트", "spec": "fck=24MPa", "notes": ""}},
|
||||
...
|
||||
],
|
||||
"notes": ["주의사항1", ...]
|
||||
}}"""
|
||||
|
||||
response = await _client.messages.create(
|
||||
model=settings.CLAUDE_MODEL,
|
||||
max_tokens=2048,
|
||||
system=_PARSE_SYSTEM,
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||||
)
|
||||
|
||||
raw = response.content[0].text.strip()
|
||||
match = re.search(r"\{.*\}", raw, re.DOTALL)
|
||||
if match:
|
||||
return json.loads(match.group())
|
||||
return {"error": "파싱 실패", "raw": raw[:500]}
|
||||
|
||||
|
||||
async def parse_design_document_image(image_data: bytes, media_type: str = "image/jpeg") -> dict:
|
||||
"""
|
||||
설계 도면 이미지에서 공종/수량/규격 추출 (Claude Vision).
|
||||
도면 스캔 이미지나 PDF 페이지를 직접 분석합니다.
|
||||
"""
|
||||
image_b64 = base64.standard_b64encode(image_data).decode()
|
||||
|
||||
response = await _client.messages.create(
|
||||
model=settings.CLAUDE_MODEL,
|
||||
max_tokens=2048,
|
||||
system=_PARSE_SYSTEM,
|
||||
messages=[{
|
||||
"role": "user",
|
||||
"content": [
|
||||
{"type": "image", "source": {"type": "base64", "media_type": media_type, "data": image_b64}},
|
||||
{"type": "text", "text": "이 설계 도면/도서에서 공종, 수량, 규격을 추출해주세요. JSON으로만 반환하세요."},
|
||||
],
|
||||
}],
|
||||
)
|
||||
|
||||
raw = response.content[0].text.strip()
|
||||
match = re.search(r"\{.*\}", raw, re.DOTALL)
|
||||
if match:
|
||||
return json.loads(match.group())
|
||||
return {"error": "파싱 실패", "raw": raw[:500]}
|
||||
|
||||
|
||||
def convert_to_hwp(html_content: str, output_path: str | None = None) -> bytes | str:
|
||||
"""
|
||||
HTML → HWP 변환 (Pandoc 필요).
|
||||
output_path 미지정 시 바이트 반환.
|
||||
|
||||
사전 요구사항: pandoc 설치 필요
|
||||
설치: https://pandoc.org/installing.html
|
||||
"""
|
||||
try:
|
||||
with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".html", delete=False, mode="w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
f.write(html_content)
|
||||
html_path = f.name
|
||||
|
||||
if output_path:
|
||||
out = output_path
|
||||
else:
|
||||
out = html_path.replace(".html", ".hwp")
|
||||
|
||||
result = subprocess.run(
|
||||
["pandoc", html_path, "-o", out, "--from=html"],
|
||||
capture_output=True, text=True, timeout=30,
|
||||
)
|
||||
|
||||
os.unlink(html_path)
|
||||
|
||||
if result.returncode != 0:
|
||||
raise RuntimeError(f"Pandoc 변환 실패: {result.stderr}")
|
||||
|
||||
if output_path:
|
||||
return output_path
|
||||
else:
|
||||
with open(out, "rb") as f:
|
||||
data = f.read()
|
||||
os.unlink(out)
|
||||
return data
|
||||
|
||||
except FileNotFoundError:
|
||||
raise RuntimeError(
|
||||
"Pandoc이 설치되지 않았습니다.\n"
|
||||
"설치: https://pandoc.org/installing.html\n"
|
||||
"Windows: winget install JohnMacFarlane.Pandoc"
|
||||
)
|
||||
@@ -1,8 +1,8 @@
|
||||
"""
|
||||
EVMS (Earned Value Management System) 계산 서비스
|
||||
PV, EV, AC, SPI, CPI 산출
|
||||
EVMS (Earned Value Management System) — Phase 3 완전 자동화
|
||||
PV, EV, AC, SPI, CPI 산출 + 공정 지연 예측 AI + 기성청구 자동 알림
|
||||
"""
|
||||
from datetime import date
|
||||
from datetime import date, timedelta
|
||||
from sqlalchemy import select
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import AsyncSession
|
||||
|
||||
@@ -10,6 +10,62 @@ from app.models.task import Task
|
||||
from app.models.project import Project
|
||||
|
||||
|
||||
async def predict_delay(
|
||||
db: AsyncSession,
|
||||
project_id,
|
||||
spi: float,
|
||||
planned_end: date | None,
|
||||
snapshot_date: date,
|
||||
) -> dict:
|
||||
"""
|
||||
SPI 기반 공기 지연 예측.
|
||||
spi < 1 이면 지연, 남은 기간을 SPI로 나눠 예상 준공일 계산.
|
||||
"""
|
||||
if not planned_end or spi is None or spi <= 0:
|
||||
return {"delay_days": None, "predicted_end": None, "status": "예측 불가"}
|
||||
|
||||
remaining_days = (planned_end - snapshot_date).days
|
||||
if remaining_days <= 0:
|
||||
return {"delay_days": 0, "predicted_end": str(planned_end), "status": "준공 예정일 경과"}
|
||||
|
||||
predicted_remaining = remaining_days / spi
|
||||
predicted_end = snapshot_date + timedelta(days=int(predicted_remaining))
|
||||
delay_days = (predicted_end - planned_end).days
|
||||
|
||||
if delay_days > 0:
|
||||
status = f"{delay_days}일 지연 예상"
|
||||
elif delay_days < -3:
|
||||
status = f"{abs(delay_days)}일 조기 준공 예상"
|
||||
else:
|
||||
status = "정상 진행"
|
||||
|
||||
return {
|
||||
"delay_days": delay_days,
|
||||
"predicted_end": str(predicted_end),
|
||||
"status": status,
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
async def compute_progress_claim(
|
||||
total_budget: float,
|
||||
actual_progress: float,
|
||||
already_claimed_pct: float = 0.0,
|
||||
) -> dict:
|
||||
"""
|
||||
기성청구 가능 금액 산출.
|
||||
기성청구 가능 금액 = 총예산 × (실제 공정률 - 기청구 공정률)
|
||||
"""
|
||||
claimable_pct = max(0.0, actual_progress - already_claimed_pct)
|
||||
claimable_amount = total_budget * (claimable_pct / 100)
|
||||
return {
|
||||
"actual_progress": actual_progress,
|
||||
"already_claimed_pct": already_claimed_pct,
|
||||
"claimable_pct": round(claimable_pct, 1),
|
||||
"claimable_amount": round(claimable_amount, 0),
|
||||
"claimable_amount_formatted": f"{claimable_amount:,.0f}원",
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def _clamp(v: float, lo: float, hi: float) -> float:
|
||||
return max(lo, min(hi, v))
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -8,6 +8,7 @@ from datetime import date, datetime
|
||||
|
||||
from apscheduler.schedulers.asyncio import AsyncIOScheduler
|
||||
from apscheduler.triggers.interval import IntervalTrigger
|
||||
from apscheduler.triggers.cron import CronTrigger
|
||||
from sqlalchemy import select
|
||||
|
||||
from app.core.database import AsyncSessionLocal
|
||||
@@ -115,6 +116,89 @@ async def _collect_weather_for_all_projects():
|
||||
logger.info("날씨 수집 완료")
|
||||
|
||||
|
||||
async def _daily_evms_snapshot():
|
||||
"""매일 자정 활성 프로젝트 EVMS 스냅샷 자동 저장"""
|
||||
from app.services.evms_service import compute_evms
|
||||
from app.models.evms import EVMSSnapshot
|
||||
|
||||
today = date.today()
|
||||
async with AsyncSessionLocal() as db:
|
||||
result = await db.execute(select(Project).where(Project.status == "active"))
|
||||
projects = result.scalars().all()
|
||||
for project in projects:
|
||||
try:
|
||||
data = await compute_evms(db, project.id, today)
|
||||
snap = EVMSSnapshot(
|
||||
project_id=project.id,
|
||||
snapshot_date=today,
|
||||
total_budget=data["total_budget"],
|
||||
planned_progress=data["planned_progress"],
|
||||
actual_progress=data["actual_progress"],
|
||||
pv=data["pv"], ev=data["ev"], ac=data["ac"],
|
||||
spi=data["spi"], cpi=data["cpi"],
|
||||
eac=data["eac"], etc=data["etc"],
|
||||
detail_json={"tasks": data["detail"]},
|
||||
)
|
||||
db.add(snap)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"EVMS 스냅샷 실패 [{project.id}]: {e}")
|
||||
await db.commit()
|
||||
logger.info(f"EVMS 일일 스냅샷 완료: {len(projects)}개 프로젝트")
|
||||
|
||||
|
||||
async def _morning_agent_briefings():
|
||||
"""매일 오전 7시 GONGSA 아침 브리핑 자동 생성"""
|
||||
from app.models.agent import AgentConversation, AgentMessage, AgentType
|
||||
from app.models.user import User
|
||||
from app.services.agents.gongsa import gongsa_agent
|
||||
|
||||
async with AsyncSessionLocal() as db:
|
||||
result = await db.execute(select(Project).where(Project.status == "active"))
|
||||
projects = result.scalars().all()
|
||||
|
||||
for project in projects:
|
||||
try:
|
||||
# 프로젝트 관리자 조회 (첫 번째 admin)
|
||||
user_r = await db.execute(
|
||||
select(User).where(User.role == "site_manager").limit(1)
|
||||
)
|
||||
user = user_r.scalar_one_or_none()
|
||||
if not user:
|
||||
continue
|
||||
|
||||
context = await gongsa_agent.build_context(db, str(project.id))
|
||||
prompt = (
|
||||
f"오늘({context.get('today', str(date.today()))}) 아침 공정 브리핑을 작성해주세요. "
|
||||
"날씨, 오늘 예정 공종, 주의사항을 포함해주세요."
|
||||
)
|
||||
reply = await gongsa_agent.chat(
|
||||
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
|
||||
context=context,
|
||||
)
|
||||
|
||||
conv = AgentConversation(
|
||||
project_id=project.id,
|
||||
user_id=user.id,
|
||||
agent_type=AgentType.GONGSA,
|
||||
title=f"{date.today()} 아침 브리핑 (자동)",
|
||||
)
|
||||
db.add(conv)
|
||||
await db.flush()
|
||||
|
||||
msg = AgentMessage(
|
||||
conversation_id=conv.id,
|
||||
role="assistant",
|
||||
content=reply,
|
||||
is_proactive=True,
|
||||
)
|
||||
db.add(msg)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"아침 브리핑 실패 [{project.id}]: {e}")
|
||||
|
||||
await db.commit()
|
||||
logger.info("아침 브리핑 자동 생성 완료")
|
||||
|
||||
|
||||
def start_scheduler():
|
||||
"""FastAPI 시작 시 스케줄러를 초기화하고 시작합니다."""
|
||||
global _scheduler
|
||||
@@ -127,11 +211,31 @@ def start_scheduler():
|
||||
id="weather_collect",
|
||||
name="날씨 데이터 자동 수집",
|
||||
replace_existing=True,
|
||||
misfire_grace_time=300, # 5분 내 누락 허용
|
||||
misfire_grace_time=300,
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 매일 자정 EVMS 스냅샷
|
||||
_scheduler.add_job(
|
||||
_daily_evms_snapshot,
|
||||
trigger=CronTrigger(hour=0, minute=5),
|
||||
id="evms_daily",
|
||||
name="EVMS 일일 스냅샷",
|
||||
replace_existing=True,
|
||||
misfire_grace_time=600,
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 매일 오전 7시 아침 브리핑
|
||||
_scheduler.add_job(
|
||||
_morning_agent_briefings,
|
||||
trigger=CronTrigger(hour=7, minute=0),
|
||||
id="morning_briefing",
|
||||
name="GONGSA 아침 브리핑 자동 생성",
|
||||
replace_existing=True,
|
||||
misfire_grace_time=600,
|
||||
)
|
||||
|
||||
_scheduler.start()
|
||||
logger.info("APScheduler 시작: 날씨 수집 3시간 주기")
|
||||
logger.info("APScheduler 시작: 날씨(3h), EVMS 스냅샷(00:05), 아침 브리핑(07:00)")
|
||||
return _scheduler
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -114,6 +114,63 @@ async def classify_photo(
|
||||
return result
|
||||
|
||||
|
||||
async def compare_with_drawing(
|
||||
field_photo: bytes,
|
||||
drawing_image: bytes,
|
||||
comparison_type: str = "rebar",
|
||||
field_media_type: str = "image/jpeg",
|
||||
drawing_media_type: str = "image/jpeg",
|
||||
) -> dict:
|
||||
"""
|
||||
Vision AI Level 3 — 설계 도면 vs 현장 사진 비교 (고난도 보조 판독)
|
||||
comparison_type: rebar(철근배근), formwork(거푸집), general(일반)
|
||||
최종 합격/불합격 판정은 현장 책임자가 합니다.
|
||||
"""
|
||||
field_b64 = base64.standard_b64encode(field_photo).decode()
|
||||
drawing_b64 = base64.standard_b64encode(drawing_image).decode()
|
||||
|
||||
type_prompts = {
|
||||
"rebar": "철근 배근 간격·직경·이음 방법을 도면과 비교해주세요.",
|
||||
"formwork": "거푸집 치수·형태·지지 방법을 도면과 비교해주세요.",
|
||||
"general": "현장 시공 상태를 도면과 전반적으로 비교해주세요.",
|
||||
}
|
||||
specific = type_prompts.get(comparison_type, type_prompts["general"])
|
||||
|
||||
prompt = f"""왼쪽은 설계 도면, 오른쪽은 현장 사진입니다.
|
||||
{specific}
|
||||
|
||||
다음 JSON 형식으로만 응답하세요:
|
||||
{{
|
||||
"comparison_type": "{comparison_type}",
|
||||
"conformances": ["도면과 일치하는 항목"],
|
||||
"discrepancies": ["불일치 또는 확인 필요 항목"],
|
||||
"risk_level": "저/중/고",
|
||||
"recommendation": "현장 책임자에게 전달할 권고사항",
|
||||
"confidence": 0.7,
|
||||
"disclaimer": "이 결과는 AI 1차 보조 판독이며 최종 판정은 현장 책임자가 합니다."
|
||||
}}"""
|
||||
|
||||
response = await _client.messages.create(
|
||||
model=settings.CLAUDE_MODEL,
|
||||
max_tokens=1024,
|
||||
messages=[{
|
||||
"role": "user",
|
||||
"content": [
|
||||
{"type": "image", "source": {"type": "base64", "media_type": drawing_media_type, "data": drawing_b64}},
|
||||
{"type": "image", "source": {"type": "base64", "media_type": field_media_type, "data": field_b64}},
|
||||
{"type": "text", "text": prompt},
|
||||
],
|
||||
}],
|
||||
)
|
||||
|
||||
raw = response.content[0].text.strip()
|
||||
import json, re
|
||||
json_match = re.search(r"\{.*\}", raw, re.DOTALL)
|
||||
if json_match:
|
||||
return json.loads(json_match.group())
|
||||
return {"error": "분석 실패", "raw": raw[:200]}
|
||||
|
||||
|
||||
async def analyze_safety(
|
||||
image_data: bytes,
|
||||
media_type: str = "image/jpeg",
|
||||
|
||||
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