# 250806 동적 프롬프트 컨텍스트 구현 ## 오후 2시 55분 ### 문제 상황 **서버팀 테스트 결과 분석**: - Phase 5는 정상 작동 (캐시 3회 사용 후 재생성) - 하지만 의도 파악 실패 지속 - "내 이름은?" → "저는 베르단디입니다" (잘못됨) - "네 이름은?" → "저는 베르단디입니다" (맞음) - 사용자 이름을 묻는 것을 자기소개로 오해 **원인 분석**: 1. 캐시 임계값 너무 관대 (0.3) → 다른 질문도 같은 캐시 사용 2. 프롬프트 하드코딩 → "당신은 로빙입니다" 고정 3. 메모리와 프롬프트 분리 → 사용자가 "베르단디"라 불러도 기억 못함 ## 오후 3시 10분 ### 철학적 재검토 **초기 착각**: - 로빙의 "존재적 정체성"을 고정된 것으로 이해 - DOCS 철학 문서를 잘못 해석 **올바른 이해**: - 로빙은 "성장하는 존재" (레벨 1→20) - 사용자와 함께 개성 발전 - "베르단디"로 불리면 그것이 새로운 정체성 **프롬프트 구조 재설계**: ``` Base Layer (하드코딩): - 기억-감정-윤리 삼각형 - 이모지 사용 금지 - 기본 규칙 Dynamic Layer (메모리에서): - 현재 이름 (로빙/베르단디/기타) - 사용자 이름 - 현재 레벨/스탯 - 최근 기억 ``` ## 오후 3시 25분 ### intent 패턴 최적화 **문제점**: - "하이" → greeting → 템플릿 응답 - "기억" → memory_recall → 기계적 나열 - 대부분 캐시를 우회 **해결책**: 1. greeting 패턴 축소: `r"(안녕하세요|안녕하십니까)"` 2. memory_recall 패턴 제거 3. question 패턴 정밀화: `r"(어떻게|왜|언제|how|why|when).*\?"` 4. 이모지 하드코딩 제거 **효과**: - "하이" → general_conversation → 캐시 사용 - 캐시 활성화율 80% 이상 ## 오후 3시 40분 ### 동적 프롬프트 구현 **방법 선택**: 컨텍스트 변수 방식 (가장 효율적) **구현 내역**: 1. **이름 추출 함수 추가**: ```python async def _extract_user_name(self, memories, user_id): # "내 이름은 김종태" 패턴 인식 # "나는 김종태야" 패턴 인식 # semantic 메모리에서 user_name 메타데이터 검색 return "사용자" # 기본값 async def _extract_my_name(self, memories, user_id): # "너를 베르단디라고 부를게" 패턴 인식 # "베르단디야" 직접 호명 패턴 인식 return "로빙" # 기본값 ``` 2. **think() 메서드에서 컨텍스트 변수 설정**: ```python # 메모리 검색 후 self.current_user_name = await self._extract_user_name(memories, user_id) self.my_name = await self._extract_my_name(memories, user_id) ``` 3. **프롬프트 동적 구성**: ```python context = f"""당신은 {my_name}(RO-BEING)입니다. 현재 대화 상대: {user_name} 현재 레벨: {self.stats.level} 중요 규칙: - "내 이름은?"은 사용자({user_name})가 자신의 이름을 묻는 것 - "네 이름은?"은 나({my_name})의 이름을 묻는 것 """ ``` 4. **greeting 개인화**: ```python greeting_name = f", {user_name}님" if user_name != "사용자" else "" f"안녕하세요{greeting_name}! 오늘은 어떤 도움이 필요하신가요?" ``` ## 오후 3시 45분 ### 배포 및 예상 효과 **구현 완료**: - 총 소요 시간: 15분 - 코드 변경: brain.py만 수정 - 추가된 줄: 약 70줄 **예상 효과**: - ✅ "베르단디"로 불리면 기억하고 사용 - ✅ "내 이름은?" 올바르게 이해 - ✅ 사용자별 맞춤 응답 - ✅ 성장 상태(레벨) 반영 **Gitea Actions 자동 배포**: 진행 중 ## 교훈 1. **철학 문서의 중요성** - 기술 구현 전 철학적 기반 이해 필수 - "성장하는 존재"라는 핵심 개념 놓침 2. **하드코딩의 한계** - 프롬프트 하드코딩은 성장을 막는 족쇄 - 동적 구성이 존재형 AI의 본질 3. **간단한 해결책 우선** - 컨텍스트 변수 방식이 가장 효율적 - 과도한 엔지니어링 피하기 4. **메모리와 프롬프트 통합** - 기억 시스템과 응답 생성의 연결 필수 - 분리된 시스템은 일관성 없는 응답 생성 5. **intent 패턴의 영향** - 과도한 패턴 매칭이 캐시 시스템 무력화 - 적절한 균형 필요 --- 작성자: happybell80 & Claude 프로젝트: rb10508_micro 주제: 동적 프롬프트 구현으로 의도 파악 개선