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[하네스] - agents/validation-learner.md: 소스 AST 파싱 validation 학습 에이전트 - agents/rpa-bot.md: 학습 규칙 참조 자동화 실행 에이전트 - skills/rpa-orchestrator/SKILL.md: RPA E2E 워크플로우 스킬 - skills/rpa-validation/SKILL.md: 소스 기반 validation 학습 스킬 [구현] - core/rpa_engine.py: ValidationLearner(AST 파서) + RPAValidator + RPAExecutor - routers/rpa.py: 11개 API 엔드포인트 POST /api/rpa/validations/learn — models.py AST 파싱 → 1357개 규칙 학습 GET /api/rpa/validations — 학습 규칙 조회 (119 endpoints) POST /api/rpa/tasks — RPA 작업 등록 POST /api/rpa/execute — 즉시 실행 (validation + API 호출) GET /api/rpa/executions — 실행 이력 [테스트 결과] - validation 학습: 140개 스키마 / 1357개 규칙 / 119개 엔드포인트 - WRONG_TYPE → enum 오류 감지 정확 - 필수 필드 누락 → validation 오류 상세 반환 - 실행 이력 조회 정상 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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name: rpa-orchestrator
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description: "GUARDiA ITSM RPA 봇 오케스트레이터. ITSM 반복 업무 자동화, RPA 작업 등록/실행/스케줄링, 입력 Validation 학습, 실행 이력 조회를 총괄한다. 다음 상황에서 반드시 사용: (1) 'RPA', '봇 자동화', '자동 처리', '반복 작업 자동화' 요청; (2) 'validation 학습', '입력 규칙 학습', 'API 스키마 학습' 요청; (3) 'RPA 작업 등록', 'RPA 실행', 'RPA 스케줄' 요청; (4) 'SR 자동 접수', 'SSL 만료 자동 알림', '정기 점검 자동화' 요청; (5) 'RPA 이력', 'RPA 실행 결과', 'RPA 현황' 조회; (6) 다시 실행, 업데이트, 수정, 보완, 재실행 요청."
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# GUARDiA ITSM RPA 오케스트레이터
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RPA 봇(자동화)과 Validation 학습을 조율하는 통합 워크플로우.
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**실행 모드: 파이프라인 (에이전트 팀)** — validation-learner → rpa-bot → 기존 에이전트 연동.
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## 에이전트 팀 구성
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| 에이전트 | 역할 |
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| validation-learner | ITSM API 스키마 스캔 → validation 규칙 DB 저장 |
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| rpa-bot | 학습 규칙 참조 → ITSM API 자동 호출 실행 |
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| incident-responder | RPA 실행 실패 → 인시던트 자동 생성 |
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## Phase 0: 컨텍스트 확인
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사용자 요청 분류:
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- **학습 요청** ("validation 학습해줘", "API 스키마 학습") → Phase 1만 실행
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- **실행 요청** ("RPA 실행", "자동 처리") → Phase 2 실행 (학습 규칙이 없으면 Phase 1 선행)
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- **등록 요청** ("RPA 작업 추가", "봇 등록") → Phase 3 실행
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- **조회 요청** ("RPA 현황", "실행 이력") → `GET /api/rpa/tasks`, `GET /api/rpa/executions`
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## Phase 1: Validation 학습
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`validation-learner` 서브 에이전트 호출.
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# 전체 학습 (최초 또는 엔드포인트 추가 후)
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POST /api/rpa/validations/learn
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{
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"endpoints": "all", # 또는 특정 endpoint 목록
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"overwrite": true
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}
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응답: { learned: N, endpoints: [...] }
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```
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학습 순서:
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1. FastAPI OpenAPI 스펙 수집: `GET /api/openapi.json`
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2. 각 `POST`/`PUT` 엔드포인트의 `requestBody.schema` 파싱
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3. 필드별 rules 추출 → `tb_rpa_validation` upsert
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4. 학습 결과 요약 출력
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## Phase 2: RPA 작업 실행
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`rpa-bot` 에이전트 호출. 실행 전 반드시 validation 확인.
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```
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# 단발성 즉시 실행
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POST /api/rpa/execute
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{
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"task_type": "SR_CREATE" | "SR_STATUS_UPDATE" | "SHELL_EXEC" | "SSL_CHECK",
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"payload": { ... }, # 입력 데이터 (validation 학습 규칙 준수 필수)
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"dry_run": false # true 시 검증만, API 호출 없음
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}
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# 스케줄 작업 실행 (등록된 태스크)
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POST /api/rpa/tasks/{task_id}/run
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```
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**실행 흐름:**
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```
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payload 입력
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→ validation 검증 (tb_rpa_validation 규칙)
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→ 실패: 오류 필드 + 위반 규칙 상세 반환 (실행 중단)
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→ 성공: API 호출
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→ 성공: tb_rpa_execution 기록 (SUCCESS)
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→ 실패: 재시도 3회 → incident-responder 인시던트 생성
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```
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## Phase 3: RPA 작업 등록/관리
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```
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# 작업 등록
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POST /api/rpa/tasks
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{
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"task_name": "SSL 만료 30일 전 SR 자동 생성",
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"task_type": "SR_CREATE",
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"schedule": "0 9 * * *", # cron: 매일 09:00
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"payload_template": {
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"sr_type": "INQUIRY",
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"priority": "HIGH",
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"title": "SSL 인증서 만료 예정 점검",
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"description": "{{server_name}} SSL 만료일 {{ssl_expire_date}}"
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},
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"is_active": true
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}
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# 목록 조회
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GET /api/rpa/tasks?page=1&size=20&is_active=true
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# 실행 이력
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GET /api/rpa/executions?task_id={id}&status=FAILED
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```
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## Phase 4: 결과 보고
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실행 완료 후 요약:
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- 실행된 RPA 작업 목록
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- 성공/실패 건수
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- 실패 원인 (validation 오류 or API 오류)
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- 생성된 SR/인시던트 ID 목록
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## 주요 API 엔드포인트
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| Method | Path | 설명 |
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|--------|------|------|
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| POST | /api/rpa/validations/learn | Validation 학습 트리거 |
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| GET | /api/rpa/validations | 학습된 규칙 목록 |
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| POST | /api/rpa/tasks | RPA 작업 등록 |
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| GET | /api/rpa/tasks | 작업 목록 |
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| PUT | /api/rpa/tasks/{id} | 작업 수정 |
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| DELETE | /api/rpa/tasks/{id} | 작업 삭제 |
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| POST | /api/rpa/tasks/{id}/run | 즉시 실행 |
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| POST | /api/rpa/execute | 단발성 즉시 실행 |
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| GET | /api/rpa/executions | 실행 이력 |
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| GET | /api/rpa/executions/{id} | 실행 상세 |
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## 테스트 시나리오
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**정상 흐름:**
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1. `POST /api/rpa/validations/learn` → 전체 학습
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2. `POST /api/rpa/execute` with `dry_run: true` → validation 통과 확인
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3. `POST /api/rpa/execute` with `dry_run: false` → 실제 SR 생성
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4. `GET /api/rpa/executions` → 실행 이력 확인
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**에러 흐름:**
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1. 필수 필드 누락 → `validation 오류: title 필드 필수` 반환
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2. enum 오류 → `sr_type 허용값: DEPLOY|RESTART|LOG|INQUIRY|OTHER` 반환
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3. API 5xx → 3회 재시도 → incident-responder 인시던트 생성
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