제네럴 에이전트 추가

mains/monolith-main/src/test/kotlin/kr/co/jiniaslog/TestContainerAbstractSkeleton.kt

@@ -6,6 +6,7 @@ import io.mockk.mockk
 import io.restassured.RestAssured
 import kr.co.jiniaslog.ai.domain.agent.AgentOrchestrator
 import kr.co.jiniaslog.ai.domain.agent.AgentResponse
+import kr.co.jiniaslog.ai.domain.agent.GeneralChatAgent
 import kr.co.jiniaslog.ai.domain.agent.Intent
 import kr.co.jiniaslog.ai.domain.agent.IntentRouterAgent
 import kr.co.jiniaslog.ai.domain.agent.MemoManagementAgent
@@ -107,19 +108,32 @@ class ContextWithTestContainerConfig {
         return mockk(relaxed = true)
     }
 
+    @Bean(name = ["generalChatClient"])
+    fun generalChatClient(): ChatClient {
+        return mockk(relaxed = true)
+    }
+
     @Bean
     @Primary
     fun intentRouterAgent(): IntentRouterAgent {
         return mockk {
-            every { classify(any()) } returns Intent.QUESTION
+            every { classify(any(), any()) } returns Intent.QUESTION
         }
     }
 
     @Bean
     @Primary
     fun ragAgent(): RagAgent {
         return mockk {
-            every { chat(any(), any(), any(), any()) } returns "테스트 응답입니다."
+            every { chat(any(), any(), any()) } returns "테스트 응답입니다."
+        }
+    }
+
+    @Bean
+    @Primary
+    fun generalChatAgent(): GeneralChatAgent {
+        return mockk {
+            every { chat(any(), any()) } returns "테스트 응답입니다."
         }
     }
 
@@ -152,7 +166,9 @@ class ContextWithTestContainerConfig {
     fun agentOrchestrator(
         intentRouterAgent: IntentRouterAgent,
         ragAgent: RagAgent,
-        memoManagementAgent: MemoManagementAgent
+        generalChatAgent: GeneralChatAgent,
+        memoManagementAgent: MemoManagementAgent,
+        chatMemory: org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory
     ): AgentOrchestrator {
         return mockk {
             every { process(any(), any(), any()) } returns AgentResponse.ChatResponse("테스트 응답입니다.")

service/ai-second-brain/ai-second-brain-core/src/main/kotlin/kr/co/jiniaslog/ai/domain/agent/AgentOrchestrator.kt

@@ -1,20 +1,26 @@
 package kr.co.jiniaslog.ai.domain.agent
 
+import org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory
+import org.springframework.ai.chat.messages.AssistantMessage
+import org.springframework.ai.chat.messages.UserMessage
 import org.springframework.stereotype.Service
 
 /**
  * Agent Orchestrator - Multi-Agent 아키텍처의 중앙 조정자
  *
  * 토큰 최적화 전략:
- * 1. Intent Router (경량 모델): 의도만 분류, 최소 토큰 사용
+ * 1. Intent Router (경량 모델): 의도만 분류, 최소 토큰 사용 + 대화 히스토리로 맥락 유지
  * 2. RAG Agent (풀 모델): RetrievalAugmentationAdvisor가 자동으로 VectorStore 검색
- * 3. Memo Management Agent (중간 모델): Tool Calling으로 메모/폴더 관리
+ * 3. General Chat Agent (경량 모델): 일반 대화 처리, Memory만 사용
+ * 4. Memo Management Agent (중간 모델): Tool Calling으로 메모/폴더 관리
  */
 @Service
 class AgentOrchestrator(
     private val intentRouter: IntentRouterAgent,
     private val ragAgent: RagAgent,
-    private val memoManagementAgent: MemoManagementAgent
+    private val generalChatAgent: GeneralChatAgent,
+    private val memoManagementAgent: MemoManagementAgent,
+    private val chatMemory: ChatMemory
 ) {
     /**
      * 메시지를 처리하고 적절한 Agent로 라우팅합니다.
@@ -29,32 +35,29 @@ class AgentOrchestrator(
         sessionId: Long,
         authorId: Long
     ): AgentResponse {
-        // 1. Intent 분류 (경량 모델)
-        val intent = intentRouter.classify(message)
+        // 1. 최근 대화 히스토리를 가져와서 Intent Router에 전달 (맥락 기반 분류)
+        val conversationHistory = buildConversationHistory(sessionId.toString())
 
-        // 2. Intent에 따라 적절한 Agent로 라우팅
+        // 2. Intent 분류 (경량 모델 + 대화 맥락)
+        val intent = intentRouter.classify(message, conversationHistory)
+
+        // 3. Intent에 따라 적절한 Agent로 라우팅
         return when (intent) {
             Intent.QUESTION -> {
-                // RetrievalAugmentationAdvisor가 자동으로 VectorStore 검색
                 val response = ragAgent.chat(
                     message = message,
                     sessionId = sessionId,
-                    authorId = authorId,
-                    useRag = true
+                    authorId = authorId
                 )
                 AgentResponse.ChatResponse(response)
             }
             Intent.MEMO_MANAGEMENT -> {
-                // 메모/폴더 관리 Agent로 라우팅 (대화 히스토리 유지를 위해 sessionId 전달)
                 memoManagementAgent.process(message, authorId, sessionId)
             }
             Intent.GENERAL_CHAT -> {
-                // 일반 대화는 RAG 비활성화
-                val response = ragAgent.chat(
+                val response = generalChatAgent.chat(
                     message = message,
-                    sessionId = sessionId,
-                    authorId = authorId,
-                    useRag = false
+                    sessionId = sessionId
                 )
                 AgentResponse.ChatResponse(response)
             }
@@ -67,4 +70,25 @@ class AgentOrchestrator(
     fun classifyIntent(message: String): Intent {
         return intentRouter.classify(message)
     }
+
+    /**
+     * ChatMemory에서 최근 대화 히스토리를 가져와서 텍스트로 변환합니다.
+     * IntentRouter가 후속 메시지의 맥락을 파악할 수 있도록 합니다.
+     */
+    private fun buildConversationHistory(conversationId: String): String {
+        val messages = try {
+            chatMemory.get(conversationId).takeLast(6)
+        } catch (e: Exception) {
+            emptyList()
+        }
+        if (messages.isEmpty()) return ""
+
+        return messages.joinToString("\n") { msg ->
+            when (msg) {
+                is UserMessage -> "사용자: ${msg.text ?: ""}"
+                is AssistantMessage -> "어시스턴트: ${(msg.text ?: "").take(200)}"
+                else -> ""
+            }
+        }.trim()
+    }
 }

service/ai-second-brain/ai-second-brain-core/src/main/kotlin/kr/co/jiniaslog/ai/domain/agent/GeneralChatAgent.kt

@@ -0,0 +1,53 @@
+package kr.co.jiniaslog.ai.domain.agent
+
+import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient
+import org.springframework.ai.chat.memory.ChatMemory
+import org.springframework.beans.factory.annotation.Qualifier
+import org.springframework.stereotype.Component
+import java.time.LocalDateTime
+import java.time.format.DateTimeFormatter
+
+/**
+ * General Chat Agent - 일반 대화 처리
+ *
+ * RAG 없이 대화 히스토리만 유지하는 경량 에이전트
+ * GENERAL_CHAT 인텐트에서 사용됩니다.
+ */
+@Component
+class GeneralChatAgent(
+    @Qualifier("generalChatClient") private val chatClient: ChatClient
+) {
+    companion object {
+        private const val SYSTEM_PROMPT_TEMPLATE = """당신은 사용자의 개인 지식 관리 시스템 AI 어시스턴트입니다.
+사용자와 자연스럽게 대화하며 도움을 제공합니다.
+이전 대화 맥락을 참고하여 일관된 대화를 이어갑니다.
+답변은 한국어로, 명확하고 간결하게 제공합니다.
+
+## 현재 시간 정보
+%s"""
+    }
+
+    internal fun buildSystemPrompt(): String {
+        val now = LocalDateTime.now()
+        val timeInfo = """현재: ${now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy년 MM월 dd일 (E) HH:mm"))}
+오늘: ${now.format(DateTimeFormatter.ofPattern("MM월 dd일 (E)"))}
+내일: ${now.plusDays(1).format(DateTimeFormatter.ofPattern("MM월 dd일 (E)"))}
+모레: ${now.plusDays(2).format(DateTimeFormatter.ofPattern("MM월 dd일 (E)"))}"""
+
+        return SYSTEM_PROMPT_TEMPLATE.format(timeInfo)
+    }
+
+    fun chat(
+        message: String,
+        sessionId: Long
+    ): String {
+        return chatClient.prompt()
+            .system(buildSystemPrompt())
+            .user(message)
+            .advisors { advisorSpec ->
+                advisorSpec.param(ChatMemory.CONVERSATION_ID, sessionId.toString())
+            }
+            .call()
+            .content() ?: "응답을 생성할 수 없습니다."
+    }
+}

service/ai-second-brain/ai-second-brain-core/src/main/kotlin/kr/co/jiniaslog/ai/domain/agent/IntentRouterAgent.kt

@@ -7,6 +7,7 @@ import org.springframework.stereotype.Component
 /**
  * Intent Router Agent - 경량 모델을 사용하여 사용자 메시지의 의도를 분류합니다.
  * 토큰 최적화를 위해 최소한의 프롬프트와 단순한 응답만 사용합니다.
+ * 대화 히스토리를 참조하여 후속 메시지의 맥락을 파악합니다.
  */
 @Component
 class IntentRouterAgent(
@@ -36,12 +37,47 @@ GENERAL_CHAT (일반 대화):
 
 메시지: %s
 
+의도:"""
+
+        private const val ROUTER_PROMPT_WITH_HISTORY = """사용자 메시지의 의도를 분류하세요.
+
+## 최근 대화 맥락
+%s
+
+## 분류 기준
+
+QUESTION (질문):
+- 질문 어미: ~냐, ~니, ~야?, ~어?, ~나?, ~까?, ~해?, ~뭐야, ~있어?, ~뭐있어
+- 예: "내일 뭐있냐", "회의 언제야?", "약속 뭐있어?", "다음주에 뭐해?"
+
+MEMO_MANAGEMENT (메모 관리):
+- 진술 어미: ~있다, ~이다, ~해야함, ~한다, ~했다, ~할거다
+- 명령 어미: ~해줘, ~저장해, ~기록해, ~만들어줘, ~삭제해, ~수정해
+- 예: "5시에 약속있다", "내일 회의다", "우유 사야함", "메모 삭제해줘"
+
+GENERAL_CHAT (일반 대화):
+- 인사, 감사, 잡담
+- 예: "안녕", "고마워", "뭐해?"
+
+## 핵심 구분법
+- "~냐", "~니", "~야?", "~어?" = 질문 → QUESTION
+- "~있다", "~이다", "~한다" = 진술 → MEMO_MANAGEMENT
+- 후속 요청("그래", "해봐", "알려줘", "평가해봐" 등)은 이전 대화의 의도를 이어갑니다
+
+메시지: %s
+
 의도:"""
     }
 
-    fun classify(message: String): Intent {
+    fun classify(message: String, conversationHistory: String = ""): Intent {
+        val prompt = if (conversationHistory.isNotEmpty()) {
+            ROUTER_PROMPT_WITH_HISTORY.format(conversationHistory, message)
+        } else {
+            ROUTER_PROMPT.format(message)
+        }
+
         val response = chatClient.prompt()
-            .user(ROUTER_PROMPT.format(message))
+            .user(prompt)
             .call()
             .content() ?: "GENERAL_CHAT"
 

service/ai-second-brain/ai-second-brain-core/src/main/kotlin/kr/co/jiniaslog/ai/domain/agent/RagAgent.kt

@@ -16,13 +16,6 @@ import java.time.format.DateTimeFormatter
  * 2. VectorStoreDocumentRetriever: authorId 필터 적용한 문서 검색
  * 3. ContextualQueryAugmenter: 검색 결과를 프롬프트에 자동 병합
  * 4. MessageChatMemoryAdvisor: 대화 히스토리 자동 관리
- *
- * 동작 플로우:
- * 1. 사용자 질문 입력
- * 2. RewriteQueryTransformer가 질문 재작성 (검색 최적화)
- * 3. VectorStoreDocumentRetriever가 authorId 필터로 검색
- * 4. ContextualQueryAugmenter가 컨텍스트 병합
- * 5. ChatModel이 최종 답변 생성
  */
 @Component
 class RagAgent(
@@ -53,23 +46,17 @@ class RagAgent(
     fun chat(
         message: String,
         sessionId: Long,
-        authorId: Long,
-        useRag: Boolean = true
+        authorId: Long
     ): String {
         return chatClient.prompt()
             .system(buildSystemPrompt())
             .user(message)
             .advisors { advisorSpec ->
-                // Chat Memory - conversationId 설정
                 advisorSpec.param(ChatMemory.CONVERSATION_ID, sessionId.toString())
-
-                // RAG - authorId 필터 적용 (useRag=true일 때만)
-                if (useRag) {
-                    advisorSpec.param(
-                        VectorStoreDocumentRetriever.FILTER_EXPRESSION,
-                        "authorId == '$authorId'"
-                    )
-                }
+                advisorSpec.param(
+                    VectorStoreDocumentRetriever.FILTER_EXPRESSION,
+                    "authorId == '$authorId'"
+                )
             }
             .call()
             .content() ?: "응답을 생성할 수 없습니다."

service/ai-second-brain/ai-second-brain-core/src/main/kotlin/kr/co/jiniaslog/ai/service/AiConfig.kt

@@ -132,7 +132,23 @@ class AiConfig {
     }
 
     /**
-     * 3. Memo Agent용 ChatClient (Tool Calling 지원)
+     * 3. 일반 대화용 ChatClient (Memory만, RAG 없음)
+     * GENERAL_CHAT 인텐트에서 사용 - RAG 노이즈 없이 대화 히스토리만 유지
+     */
+    @Bean("generalChatClient")
+    fun generalChatClient(
+        @Qualifier("googleGenAiChatModel") chatModel: ChatModel,
+        chatMemory: ChatMemory
+    ): ChatClient {
+        return ChatClient.builder(chatModel)
+            .defaultAdvisors(
+                MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory).build()
+            )
+            .build()
+    }
+
+    /**
+     * 4. Memo Agent용 ChatClient (Tool Calling 지원)
      * Tools는 런타임에 주입됨
      */
     @Bean("memoChatClient")