toki/iop
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iop/agent-roadmap/priority-queue.md
toki a17bad1fd3 feat: agent-task-runtime-target-selector 완료 및 SDD/로드맵 동기화 
- dispatch.py: unknown isolation, selfcheck policy, admission quota, target cap 제거 로직 구현
- select_execution_target.py: 대상 선택器 개선
- test_dispatch.py: 전체 시나리오 테스트 대폭 추가/리팩토링
- test_select_execution_target.py: 신규 테스트 추가
- ROADMAP/PHASE/SDD 마일스톤 업데이트: unknown_isolation 완료, cli-agent-group-grade-routing 종료
- archive: 07~10번 subtask를 archive로 이동
- WORK_LOG 갱신, agent-test/inventory-dev.yaml 동기화
- shared-agent-task-runtime-desktop-agent SDD 신규 생성
2026-07-26 20:48:23 +09:00

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Raw Blame History

전역 마일스톤 실행 순서

이 문서는 Phase를 가로지르는 Milestone 실행 순서만 기록한다. 위에 있는 항목을 먼저 검토한다.

실행 순서

  1. Agent Task 동적 실행 Target Selector 정적 lane/G 결과와 KST 시간대, cloud quota, work-unit 상태를 결합해 고정 가능한 adapter + target을 선택하고 failover·selfcheck·task-local blocker를 제어한다.

  2. Stream Evidence Gate Core staged response-start, rolling/terminal/fragment hold, bounded ingress snapshot, model/provider별 Registry, single-flight all-complete evaluation과 strategy/request-total cap 아래 abort·optional one-shot plan prepare·host rebuild/re-admission을 공통 mechanics로 제공한다.

  3. OpenAI-compatible 출력 검증 필터 OpenAI-compatible single-stream 반복과 incoming request history에 누적된 assistant 반복, JSON contract 검증/repair 경로를 안정화한다.

  4. OpenAI-compatible Incomplete Tool Call Syntax Gate terminal provider 응답의 incomplete tool-call syntax를 deterministic하게 판정한다.

  5. OpenAI-compatible Runtime Output Integrity Filter terminal output invariant와 공통 filter/retry pipeline을 정의한다.

  6. LLM 판별 기반 Missing Tool Call 재시도 Gate tool 사용 의도 누락 케이스를 LLM judge와 buffered retry 후보로 검토한다.

  7. Tool Call 판정 모델 Gate 리뷰 schema만으로 어려운 tool-call 후보에 validator 모델을 쓸지 검토한다.

  8. Pi CLI Provider Integration Pi를 Node CLI provider 실행 후보에 추가하고 OpenAI-compatible route smoke로 안정화한다.

  9. CLI Agent Group Grade Routing lane/grade 파일명과 metadata.agent_group.task_file 기반 CLI agent group 라우팅 계약을 정리한다.

  10. 공통 Agent Task Runtime과 Desktop Agent 현재 Python 감시·dispatcher와 Node CLI runtime을 단일 Go CLI Provider·AgentTaskManager로 이전하고 Edge 없는 Flutter macOS Desktop Agent가 같은 구현을 사용한다.

  11. 에이전트 작업 루프 오케스트레이션 MVP 일반 사용자 요청을 direct/Plan/Milestone으로 분류하고, 사용자 agent의 tool call로 만든 작업 파일을 IOP가 읽어 다음 실행·리뷰·완료 단계까지 연결한다.

  12. Provider 사용량 알림과 운영 표면 공통 runtime의 quota/status/failure event를 소비해 macOS·Desktop·후속 외부 채널에 전달하는 알림과 이력 표면을 스케치한다.

  13. 단계 호출과 검증 최적화 MVP planner/generator/verifier 단계 호출과 runtime schema 검증 실행 모드를 스케치한다.

  14. 원격 코딩/유지보수 작업 환경 workspace-bound execution 기반 원격 코딩/유지보수 운영 경계를 스케치한다.

  15. Personal Local Edge 패키징과 배포 모드 프로파일 personal/server/fleet 배포 모드와 capability gate 경계를 스케치한다.

  16. 요청 실행 로그와 Usage Ledger 기반 요청별 provider/model 선택, timing, token, status/error를 구조화된 ledger로 남기는 기반을 스케치한다.

  17. Update Plane 안정 프로토콜 hello/status, manifest, command, event, recovery 최소 계약을 스케치한다.

  18. Host-local Manager 기반 자체 업데이트 manager/updater의 release staging, 검증, restart, rollback 실행 모델을 정리한다.

  19. Edge/Node 롤아웃과 복구 정책 Edge/Node rolling update, 실패/재연결/rollback 보고 정책을 스케치한다.

  20. Provider Runtime 설정과 모델 획득 오케스트레이션 provider runtime launch/profile, model download/cache/verification 경계를 스케치한다.

  21. Provider-Device-Model Qualification 리포트와 Lifecycle 관리 provider/device/model별 compatibility, performance, quality, lifecycle 리포트 경계를 정리한다.

  22. Provider 입력 컨텍스트 선택과 축소 provider dispatch 전에 무관한 과거 요청-답변 단위를 제거하고, 유지한 답변·tool/search 결과 안에서도 필요한 문단·코드 블록·구간만 남기는 입력 context 최적화를 스케치한다.

  23. 장기 기억과 RAG 업데이트 사이클 (2차) repo 장기 기억, RAG 저장소, update cycle, MCP 기반 context 절약 후보를 스케치한다.

  24. Advisor와 Context Hook 확장 (2차) advisor 역할과 여러 기능을 실행 흐름에 연결하는 Context Hook 경계를 스케치한다.

  25. oto 자동화 스케줄러와 CI-CD 연동 (2차) oto 기반 자동화, scheduler, CI-CD 연동 후보를 스케치한다.