Add TEST_WORKFLOW.md for executing Agent YAML via Gitea Actions
- Documented the workflow for running Agent YAML using Gitea Actions. - Included setup instructions for .env file with Gitea token. - Provided three methods for triggering the workflow: via Gitea API, Gitea web UI, and local script execution. - Added workflow input reference and prerequisites for server infrastructure. - Included troubleshooting section for common issues encountered during execution.
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1 @@
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GITEA_TOKEN=
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@@ -14,3 +14,8 @@ wheels/
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# macOS
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.DS_Store
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# Secrets / local env (never commit tokens)
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.env
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.env.*
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!.env.example
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File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@@ -0,0 +1,144 @@
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# Agent YAML 실행 워크플로우 — 테스트 방법
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지정한 Agent YAML 을 AgentBackend API 로 실행하는 Gitea Actions 워크플로우
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([.gitea/workflows/run-agent.yml](.gitea/workflows/run-agent.yml) +
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[scripts/run_agent_api.py](scripts/run_agent_api.py)) 를 돌리는 방법 정리.
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실행 흐름 (SKILL.md §0.6 경로 A):
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`workspaces/lookup`(이름→UUID) → `upload-agent` 등록 → SSE `start` →
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`stage_complete` 자동 confirm → `execution_complete`.
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전체 이벤트/`final_output`/`summary` 는 아티팩트로 저장된다.
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## 0. `.env` 설정 (토큰)
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> ⚠️ **`.env` 는 절대 커밋하지 말 것.** `.gitignore` 에 등록되어 있다
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> (`git check-ignore .env` 로 확인). 토큰 값은 이 문서에도 적지 않는다.
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프로젝트 루트에 `.env` 파일을 만들고 아래 형식으로 채운다 (값은 실제 토큰):
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```dotenv
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GITEA_TOKEN=<Gitea Personal Access Token>
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```
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- 토큰 발급: Gitea → Settings → Applications → Generate New Token
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- 필요한 스코프: **`write:repository`**
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- 사용 후에는 **폐기(revoke)** 권장. 만료를 짧게 설정할 것.
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- 템플릿: [.env.example](.env.example) 참고 (빈 값, 커밋되어도 안전).
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## 방법 A — Gitea API 로 트리거 (설계 의도: 러너가 실행)
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`.env` 의 토큰을 읽어 `workflow_dispatch` 를 호출한다. **토큰을 화면에 출력하지 말 것.**
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```bash
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cd /Users/jsahn/Works/Liti-agent-Development
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set -a; . ./.env; set +a # .env 로드 ($GITEA_TOKEN)
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curl -s -X POST \
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"https://git.eroomai.com/api/v1/repos/jhogyu/Liti-agent-Development/actions/workflows/run-agent.yml/dispatches" \
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-H "Authorization: token $GITEA_TOKEN" \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{
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"ref": "main",
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"inputs": {
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"yaml_path": "Case_02_Comparison_Research/YAML_Prompts/1. Stage_1/v.5/Stage_1_Part_1.yml",
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"workspace_name": "팬아웃 테스트",
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"user_id": "jsahn"
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}
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}'
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# 성공 시 HTTP 204 (본문 없음)
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```
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### 실행 상태 폴링
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```bash
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# 최근 run 목록
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curl -s -H "Authorization: token $GITEA_TOKEN" \
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"https://git.eroomai.com/api/v1/repos/jhogyu/Liti-agent-Development/actions/tasks?limit=5" \
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| python3 -m json.tool
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```
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또는 웹 UI: `https://git.eroomai.com/jhogyu/Liti-agent-Development/actions` 의
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run 상세 페이지에서 로그 확인. 완료 후 하단 **Artifacts** 에서
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`agent-run-<번호>` (events.jsonl / final_output.txt / summary.md) 다운로드.
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## 방법 B — Gitea 웹 UI 에서 실행
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1. Actions 탭 → **Run Agent YAML via API** 선택
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2. **Run workflow** 클릭 (⚠️ 실패한 run 의 **Re-run 은 금지** — 옛 커밋의 워크플로우가 실행됨)
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3. 입력 채우기:
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- `yaml_path`: 실행할 YAML 의 repo 상대경로
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- `workspace_name`: 작업실 이름 (예: `팬아웃 테스트`) — UUID 자동 해석
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- (또는 `workspace_id` 에 UUID 직접 입력 — override)
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4. 실행 → run 페이지에서 로그/아티팩트 확인
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## 방법 C — 로컬에서 스크립트 직접 실행 (CI 안 거침)
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backend 에 네트워크로 직접 붙어 실행. `httpx`, `httpx-sse` 필요.
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```bash
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pip install httpx httpx-sse
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python scripts/run_agent_api.py \
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--yaml-path="Case_02_Comparison_Research/YAML_Prompts/1. Stage_1/v.5/Stage_1_Part_1.yml" \
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--workspace-name="팬아웃 테스트" \
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--user-id="jsahn" \
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--api-base="http://100.93.221.71:8800" \
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--output-dir=agent_run_output
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```
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- 러너에서 돌 때의 `api_base` 는 `http://agent-backend:8000` (컨테이너 네트워크).
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- 이 머신(Tailscale) 에서 직접 검증할 때는 `http://100.93.221.71:8800`
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(= `eroomaiserver.tailabbfd5.ts.net`, 실제 데이터가 있는 backend).
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## 워크플로우 입력 레퍼런스
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| 입력 | 필수 | 기본값 | 설명 |
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|------|------|--------|------|
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| `yaml_path` | ✅ | — | 실행할 Agent YAML 의 repo 상대경로 |
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| `workspace_name` | △ | `""` | 작업실 이름 → `GET /workspaces/lookup` 으로 UUID 해석 |
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| `workspace_id` | △ | `""` | 작업실 UUID 직접 지정(override). 비우면 name 으로 해석 |
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| `user_id` | | `jsahn` | AgentBackend user_id |
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| `user_input` | | `""` | Agent 에 전달할 user_input |
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| `start_stage_index` | | `0` | 시작 stage 인덱스 |
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| `api_base` | | `http://agent-backend:8000` | 내부 컨테이너 주소 (/api 접두사 없음) |
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| `max_runtime_seconds` | | `9000` | 총 실행 상한(초). 3h infra 상한보다 짧게 |
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> `workspace_name` 또는 `workspace_id` **중 하나는 반드시** 지정 (둘 다 비우면 실패).
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작업실 이름↔UUID 목록 확인:
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```bash
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curl -s "http://100.93.221.71:8800/workspaces/lookup?user_id=jsahn" | python3 -m json.tool
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```
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## 전제 조건 (서버 인프라)
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| 항목 | 설정 | 이유 |
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| act_runner 네트워크 | `config.yaml` 의 `container.network` = 백엔드 도커 네트워크 | job 컨테이너가 `agent-backend:8000` 을 DNS 로 찾으려면 같은 네트워크여야 함 |
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| 동시 실행 | `config.yaml` 의 `runner.capacity` 상향 (예: 20) | agent job 은 SSE 대기(I/O 바운드)라 슬롯을 오래 점유 → capacity 낮으면 큐 적체 |
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| 아티팩트 | `actions/upload-artifact@v3` (v4 아님) | Gitea 는 아티팩트 v3 프로토콜만 지원 (v4 는 GHESNotSupportedError) |
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| 실행 시간 | `max_runtime`(150m) < `timeout-minutes`(175m) < 3h | Gitea/act_runner 3h 강제종료 전에 스스로 정리 |
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## 트러블슈팅 (겪었던 이슈)
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| 증상 | 원인 | 해결 |
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| `HTTP 302` → Google OAuth 로 리다이렉트 | 공개 URL(legalpoc.eroomai.com)이 OAuth 프록시 뒤 | `api_base` 를 내부 주소로 |
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| 고쳤는데도 계속 302 | 실패 run 을 **Re-run** (옛 커밋 실행) | **Run workflow** 로 새로 실행 |
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| `Name or service not known` | job 컨테이너가 백엔드 네트워크 밖 | act_runner `container.network` 설정 |
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| job 이 pending 에서 대기 | `capacity=1` 로 슬롯 부족 | `runner.capacity` 상향 |
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| `GHESNotSupportedError` (아티팩트) | Gitea 는 v4 미지원 | `upload-artifact@v3` |
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| `/workspaces` 빈 배열 | `eroom-server`(다른 머신, 빈 DB) 로 요청 | `eroomaiserver`(100.93.221.71) 로, 경로는 `/workspaces/lookup` |
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