캠페인마다 진단 모델을 고를 수 있게 한다. 하네스는 runs.model 열을 추가해 POST /runs의
model을 저장하고, 활성 런의 model을 /diagnose 요청에 실어 보낸다. 에이전트는 요청의
model을 우선 사용하고(없으면 OPENAI_MODEL 기본값), 모델 id가 claude-로 시작하면
internal/anthropic(Claude Messages API 어댑터)로 라우팅한다. 어댑터는 Responses API
항목(message/function_call/function_call_output)을 system·tools(input_schema)·tool_use/
tool_result로 변환하고 previous_response_id 체인을 클라이언트 쪽에서 재현하며, Claude 5.5가
강제 tool_choice를 거부하므로 강제 호출은 auto + 지시문으로 바꾼다. 키는
ANTHROPIC_KEY_FILE(/run/secrets/anthropic-api-key)에서 읽고 비어 있으면 명확한 오류를 낸다.
Result에 usage(입력·출력·합계 토큰)를 추가해 하네스 diagnosis 이벤트에 비용 근거를 남긴다.
previous_response_id로 잇는 Responses API는 턴마다 전체 컨텍스트를 입력으로 과금하는데
세션에는 마지막 턴의 usage만 남아 비용이 과소 기록되었다(실측 2026-10-08: 12턴, 마지막 턴 입력
10,997). 턴별 input/output/total을 합산하고 턴 수도 함께 기록한다.
첫 이미지(f30af2a)가 만든 ai.hitl_messages에는 diagnosis 컬럼이 없어 /post의 insert가
42703으로 실패했다(실측). CREATE TABLE IF NOT EXISTS는 기존 테이블을 바꾸지 않으므로
ADD COLUMN IF NOT EXISTS를 스키마 적용 단계에 추가한다.
실험 설계서 6장(WP-12)의 AI VM 2층 구현.
- cmd/agent: 하네스 /diagnose 수신 → OpenAI Responses API 함수 호출 루프(읽기 전용 도구 7종:
query_metrics, query_logs, get_probe_status, get_k8s, get_gcp_instances, get_aws_state,
search_runbooks) → strict 스키마 submit_diagnosis(6.3) → 하네스 /proposals 등록 + HITL 게시,
또는 신뢰도 0.5 미만·escalate 시 3층 큐 에스컬레이션. 세션·프롬프트 버전·러너북 벡터는
pgvector(ai 스키마)에 저장. 라벨·조치 enum은 하네스 /scenarios·/actions/catalog에서 갱신.
- cmd/hitl: Discord Gateway 봇(intents GUILDS만). 승인/거부 버튼(custom_id approve:/reject:<token>),
3초 내 DEFERRED_UPDATE_MESSAGE, 승인 시 하네스 승인 → /actions/execute → 원 메시지 편집,
15분 무응답 시 에스컬레이션 채널로 이동. 재기동 시 미결 제안 타이머 복원.
- harness: POST /proposals/{token}/approve, /reject 추가. 제안은 진단 시점에 등록하고 승인은
버튼 시점에 기록해 MTTA(승인-제안)가 실제 대기 시간이 되도록 함.
OpenAI·Discord 토큰은 Secret Manager 파일로만 읽고 코드·저장소에 두지 않는다.
seon