process-gpt-agent-utils 0.3.0

ProcessGPT Agent Utilities - 도구 로더, 지식 관리, 이벤트 로깅, 데이터베이스 유틸리티

ProcessGPT Agent Utils

ProcessGPT Agent Utilities - 도구 로더, 지식 관리, 이벤트 로깅, 데이터베이스 유틸리티

🚀 주요 기능

🛠️ 도구 관리 (tools/)

• SafeToolLoader: MCP 서버 기반 도구 로딩 및 관리
• KnowledgeManager: 개인지식(mem0) 및 사내문서(memento) 검색
• HumanQueryTool: 사용자 확인/추가정보 요청 도구
• DMNRuleTool: DMN(Decision Model and Notation) 규칙 관리 및 실행

📊 유틸리티 (utils/)

• Database: Supabase 기반 데이터베이스 작업 (재시도, 알림 저장)
• ContextManager: 컨텍스트 변수 관리
• CrewEventLogger: CrewAI 이벤트 로깅 및 전송

📦 설치

pip install process-gpt-agent-utils

🔧 사용법

도구 로더 사용

from processgpt_agent_utils import SafeToolLoader

# MCP 설정 예시
mcp_config = {
    "mcpServers": {
        "github": {
            "command": "npx",
            "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
            "env": {"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "your_token"}
        }
    }
}

loader = SafeToolLoader(
    tenant_id="your_tenant",
    user_id="your_user",
    agent_name="your_agent",
    mcp_config=mcp_config
)

tools = loader.create_tools_from_names([
    "mem0", "memento", "human_asked", "github"
])

지식 검색 사용

from tools.knowledge_manager import Mem0Tool, MementoTool

# 개인지식 검색
mem0_tool = Mem0Tool(tenant_id="tenant", user_id="user")
result = mem0_tool._run("과거 실패 사례")

# 사내문서 검색
memento_tool = MementoTool(tenant_id="tenant")
result = memento_tool._run("회사 정책")

DMN 규칙 기반 쿼리 추론

from processgpt_agent_utils import DMNRuleTool

# DMN 규칙 도구 초기화
dmn_tool = DMNRuleTool(tenant_id="tenant", user_id="user-owner-id")

# 쿼리 분석 및 추론
result = dmn_tool._run("보험 위험도 평가는 어떻게 하나요?")
result = dmn_tool._run("나이 25세 남성의 위험도는?")

데이터베이스 작업

from utils.database import initialize_db, save_notification

# DB 초기화
initialize_db()

# 알림 저장
await save_notification(
    title="작업 완료",
    notif_type="workitem_bpm",
    user_ids_csv="user1,user2",
    tenant_id="tenant"
)

🎯 이모지 로깅

모든 유틸리티는 이모지를 활용한 직관적인 로깅을 제공합니다:

• 🔧 초기화 완료
• 🛠️ 도구 로딩
• 🔍 검색 시작
• 📋 DMN 규칙 처리
• ⚖️ 규칙 실행
• ✅ 성공
• ❌ 실패
• ⚠️ 경고
• 📨 이벤트 전송

📋 DMN Rule Tool 상세 정보

🎯 주요 기능

• 사용자별 규칙 관리: 초기화 시 user_id를 소유자로 해서 DMN 규칙들을 미리 로드
• 쿼리 분석: 사용자 쿼리를 분석하여 관련 DMN 규칙들을 찾아 추론
• XML 파싱: DMN 1.3 표준 네임스페이스 지원
• 규칙 실행: 비즈니스 규칙에 따른 자동화된 의사결정
• 조건 평가: 복잡한 조건부 로직 처리
• 결과 반환: 규칙 매칭 결과 및 출력값 제공

🗄️ 데이터베이스 스키마

DMN 규칙은 proc_def 테이블에 저장됩니다:

CREATE TABLE proc_def (
    id TEXT NOT NULL,
    name TEXT NULL,
    definition JSONB NULL,
    bpmn TEXT NULL,  -- DMN XML 저장
    uuid UUID NOT NULL DEFAULT gen_random_uuid(),
    tenant_id TEXT NULL DEFAULT public.tenant_id(),
    isdeleted BOOLEAN NOT NULL DEFAULT FALSE,
    owner TEXT NULL,
    type TEXT NULL,  -- 'dmn' 값으로 DMN 규칙 식별
    CONSTRAINT proc_def_pkey PRIMARY KEY (uuid)
);

🔧 사용 사례

• 보험 위험도 평가: 나이, 성별, 흡연여부 기반 위험도 결정
• 승인 프로세스: 조건에 따른 자동 승인/거부
• 가격 정책: 복잡한 조건에 따른 가격 계산
• 품질 검사: 제품 사양에 따른 등급 분류

📊 규칙 실행 예시

# DMN 규칙 도구 초기화 (user_id가 소유자)
dmn_tool = DMNRuleTool(tenant_id="tenant", user_id="0f61e5fd-622b-921e-f31f-fc61958021e9")

# 쿼리 분석 (사용자의 규칙들을 기반으로 추론)
result = dmn_tool._run("보험 위험도 평가는 어떻게 하나요?")
# 결과: 관련 규칙들을 찾아 분석 결과 제공

📋 의존성

• supabase>=2.0.0 - 데이터베이스 연결
• crewai>=0.152.0,<=0.175.0 - AI 에이전트 프레임워크
• mem0ai>=0.1.94 - 개인지식 저장소
• mcp>=1.6.0 - Model Context Protocol
• pydantic>=2.0.0 - 데이터 검증
• a2a-sdk>=0.3.0 - A2A 통신
• xml.etree.ElementTree - DMN XML 파싱 (Python 내장)

🔄 개발

개발 의존성 설치

pip install -e ".[dev]"

릴리스

# Linux/Mac
./release.sh 0.1.4
python -m ensurepip --upgrade
# Windows
.\release.ps1 -Version 0.1.1

python -m ensurepip --upgrade

📄 라이선스

MIT License

🤝 기여

이슈 및 풀 리퀘스트를 환영합니다!