Update app.py

app.py

@@ -17,7 +17,7 @@ from typing import Optional, List, Dict, Any
 from langchain.llms.base import LLM
 import requests, os, json
 from requests.adapters import HTTPAdapter, Retry
-
+'''
 class GitHubModelLLM(LLM):
     """GitHub Models API 기반 LangChain LLM (대화 메모리 통합 지원)"""
     model: str = "openai/gpt-4.1"
@@ -77,6 +77,66 @@ class GitHubModelLLM(LLM):
         res = self._post_chat(body)
         msg = res.get("choices", [{}])[0].get("message", {})
         return msg.get("content") or json.dumps(msg.get("function_call", {}))
+'''
+class GitHubModelLLM(LLM):
+    model: str = "openai/gpt-4.1"
+    endpoint: str = "https://models.github.ai/inference"
+    token: Optional[str] = os.environ.get("token")
+    system_prompt: Optional[str] = (
+        "너는 PIXAL(Primary Interactive X-ternal Assistant with multi Language)이야. "
+        "너의 개발자는 정성윤 이라는 6학년 파이썬 프로그래머야."
+    )
+    request_timeout: float = 30.0
+    max_retries: int = 2
+    backoff_factor: float = 0.3
+
+    @property
+    def _llm_type(self) -> str:
+        return "github_models_api"
+
+    def _post_chat(self, body: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
+        token = self.token or os.getenv("GITHUB_TOKEN") or os.getenv("token")
+        if not token:
+            raise ValueError("❌ GitHub token이 설정되지 않았습니다.")
+        session = requests.Session()
+        retries = Retry(total=self.max_retries, backoff_factor=self.backoff_factor,
+                        status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504])
+        session.mount("https://", HTTPAdapter(max_retries=retries))
+        session.headers.update({
+            "Content-Type": "application/json",
+            "Authorization": f"Bearer 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"
+        })
+        resp = session.post(f"{self.endpoint}/chat/completions", json=body, timeout=self.request_timeout)
+        resp.raise_for_status()
+        return resp.json()
+
+    def _call(self, prompt: str, stop: Optional[List[str]] = None, **kwargs) -> str:
+        """💬 LangChain memory의 전체 대화 내용을 모델에 전달"""
+        memory = kwargs.get("memory")
+        messages = []
+
+        # 1️⃣ 시스템 프롬프트
+        if self.system_prompt:
+            messages.append({"role": "system", "content": self.system_prompt})
+
+        # 2️⃣ 메모리에 저장된 이전 대화 포함
+        if memory and hasattr(memory, "chat_memory"):
+            for msg in memory.chat_memory.messages:
+                if hasattr(msg, "type") and msg.type == "human":
+                    messages.append({"role": "user", "content": msg.content})
+                elif hasattr(msg, "type") and msg.type == "ai":
+                    messages.append({"role": "assistant", "content": msg.content})
+
+        # 3️⃣ 현재 사용자 입력
+        messages.append({"role": "user", "content": prompt})
+
+        body = {"model": self.model, "messages": messages}
+        if stop:
+            body["stop"] = stop
+
+        res = self._post_chat(body)
+        msg = res.get("choices", [{}])[0].get("message", {})
+        return msg.get("content") or json.dumps(msg.get("function_call", {}))
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 # ✅ LangChain 도구 & 에이전트 구성
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