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- GLM 응답의 content가 비어있을 경우 reasoning_content를 대신 사용하도록 로직 개선 - 새로운 메서드 _extract_glm_assistant_text 추가하여 assistant 텍스트 추출을 명확히 함 - 관련 단위 테스트 추가 및 README.md에 변경 사항 반영
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2.1 KiB
Python
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Python
import os
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import unittest
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from ai_planner import AIPlanner
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class TestAIPlannerParseJson(unittest.TestCase):
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def setUp(self):
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# AIPlanner 생성 시 ZAI_API_KEY가 필요하므로 테스트에서는 더미를 주입한다.
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os.environ.setdefault("ZAI_API_KEY", "dummy")
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self.planner = AIPlanner()
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def test_parse_json_object(self):
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raw = (
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'{"thinking":"t","current_goal":"g",'
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'"actions":[{"action":"explore","params":{"direction":"east","max_steps":1},"reason":"x"}],'
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'"after_this":"a"}'
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)
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plan = self.planner._parse_json(raw)
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self.assertEqual(plan["current_goal"], "g")
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self.assertEqual(len(plan["actions"]), 1)
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self.assertEqual(plan["actions"][0]["action"], "explore")
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def test_parse_json_array_top_level(self):
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raw = '[{"action":"explore","params":{"direction":"east","max_steps":1},"reason":"x"}]'
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plan = self.planner._parse_json(raw)
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self.assertEqual(len(plan["actions"]), 1)
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self.assertEqual(plan["actions"][0]["action"], "explore")
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self.assertIn("after_this", plan)
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def test_parse_json_array_with_code_fence(self):
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raw = (
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"```json\n"
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'[{"action":"explore","params":{"direction":"east","max_steps":1},"reason":"x"}]\n'
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"```"
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)
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plan = self.planner._parse_json(raw)
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self.assertEqual(len(plan["actions"]), 1)
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self.assertEqual(plan["actions"][0]["action"], "explore")
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def test_extract_glm_text_prefers_content_then_reasoning(self):
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# content가 비어있고 reasoning_content에 JSON이 들어있는 케이스
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fake = {
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"choices": [
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{
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"finish_reason": "length",
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"message": {
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"content": "",
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"reasoning_content": '{"thinking":"t","current_goal":"g","actions":[],"after_this":"a"}',
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},
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}
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]
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}
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extracted = self.planner._extract_glm_assistant_text(fake)
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self.assertIn('"current_goal":"g"', extracted)
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