DOCS/workflow/01_conversation/message_flow_v2.md

type, tags, last_updated, upper_principle

type	tags	last_updated	upper_principle
workflow	workflow message-flow rb8001 intent skill executor	2026-04-06	/home/admin/0_VALUE/20_Governance/coding-principles.md /home/admin/0_VALUE/20_Governance/work-system-principle.md

message_flow_v2 워크플로우

목적

사용자 발화가 로빙(rb8001)에 도착해서 응답으로 돌아가기까지의 전체 흐름. SKILL.md 기반 동적 라우팅(M0~M5 완료) 현행 기준. v1(message_service.py 1409줄, decide_skill_sequence, route_with_tools, tool_registry)은 전부 삭제됨.

흐름

사용자 발화 (Slack/웹)
  → [수신] message_endpoint — 채널 정규화, user_id 추출
  → [컨텍스트] 대화이력(DB 24h) + 감정상태 + 파일첨부 조립
  → [이해] IntentClassifier — SKILL.md 본문을 LLM에 주입, IntentResult(skill, action, slots) 반환
  → [실행] executor — registry에서 URL 해소, external=HTTP POST / internal=직접 호출
  → [응답] 결과 조립 → 채널 어댑터 → 사용자

단계별 상세

1. 수신

항목	내용
진입점	app/router/message_endpoint.py
입력	message, user_id, channel, thread_ts, file_inputs
책임	채널별 차이를 정규화하여 내부 형식으로 변환

2. 컨텍스트 조립

항목	내용
대화이력	DB에서 최근 24h 대화 로드 (최근 5건)
감정상태	EmotionEngine 현재 상태
파일	첨부파일 요약 (있는 경우)
현재시각	Asia/Seoul 기준 주입 (요일 포함)

3. 이해 (IntentClassifier)

항목	내용
코드	app/services/brain/intent_classifier.py
SSOT	DOCS/skills/*/SKILL.md — 스킬 목록과 트리거 조건
입력	사용자 메시지 + 컨텍스트
출력	IntentResult(skill, action, endpoint, slots, confidence, reasoning)
방식	SKILL.md 본문을 시스템 프롬프트에 주입 → LLM이 판단 → Pydantic 검증
실패 시	에러 raise. 폴백 없음

4. 실행 (executor)

항목	내용
코드	app/services/skills/executor.py
URL 해소	registry.py가 SKILL.md의 runtime.service_url_env를 읽어 환경변수에서 URL 해소
external_http	httpx.AsyncClient로 스킬 서비스에 POST
internal_python	내부 handler 함수 직접 호출
미등록 스킬	{"success": false, "error": "미등록"} 반환

5. 해석 (_format_as_robeing)

항목	내용
코드	app/services/message_service_v2.py:_format_as_robeing()
입력	사용자 원문, IntentResult, executor 실행 결과(JSON)
방식	DB 프롬프트(response_formatter_system) + LLM 호출 (model: settings.DEFAULT_LLM_MODEL, temp: 0.3, max_tokens: 200)
출력	자연어 문자열. 스킬 결과를 로빙의 말투로 변환
실패 시	원본 JSON 문자열 그대로 반환
근거	coding-principles "응답 형식은 접속 대상이 결정한다" — 사람이 대상이므로 문자열

6. 응답

항목	내용
대화 저장	_save_conversation() — DB에 user/assistant 메시지 저장
채널 전달	Slack reply / 웹 응답

스킬 참여 예시

사용자 발화	skill	action	실행
"내일 2시 미팅 잡아줘"	skill-calendar	create_event	POST SKILL_CALENDAR_URL/api/events
"메일 확인해줘"	skill-email	fetch	POST SKILL_EMAIL_URL/api/emails
"로빙아 안녕"	general_chat	chat	내부 LLM 호출
"삼성전자 뉴스 검색"	web-search	web_search	내부 웹검색 호출

코드에 분기문 없음

• 스킬 추가 시 DOCS/skills/{name}/SKILL.md 1개 + runtime.env URL 1개만 추가
• if/elif 매핑표, IntentType→skill 변환 계층 없음
• 근거: coding-principles §질문별 특례 하드코딩 금지, §식별자 변환 계층 금지

M0~M5 완료로 삭제된 v1 코드

삭제 대상	줄 수	이유
message_service.py	1409	v2(137줄)로 완전 대체
decision_engine.decide_skill_sequence + create_execution_plan + route_with_tools	571	v2에서 미사용
tool_registry.py	775	route_with_tools 전용, import 0건
brain_service.py	158	import 0건
v1 전용 테스트 5파일	~1100	삭제된 코드 테스트

아직 남아있는 v1 잔재 (의존 살아있음)

코드	이유
DecisionEngine.classify(), analyze_intent_async()	slack_handler 파일 컨텍스트 주입, intent_classifier 폴백
IntentType enum	slack_handler, slack/message_service 분기
intent_graph, semantic_classifier, skill_doc_loader	router 초기화 체인

이들은 Slack 경로가 v2로 완전 전환되면 삭제 가능.

관련 문서

• slack_basic_dialogue.md — v1 (n8n + decision_engine 경로, 레거시)
• work-system-principle.md — 스킬과 워크플로우 구분
• coding-principles.md — 입력→판단→출력 3단계 분리
• 로빙_smoke_test_워크플로우.md — 배포 후 검증 절차