Code as Agent Harness

# PEV(Plan-Execute-Verify) 루프 패턴 예시
import subprocess
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional

@dataclass
class PlanContract:
    task_description: str
    files_to_edit: list[str]
    validation_commands: list[str]  # 예: ["pytest tests/", "mypy src/"]
    rollback_snapshot: Optional[str] = None

def plan_phase(task: str, repo_context: str) -> PlanContract:
    """LLM을 통해 수정 계획(contract) 생성"""
    # LLM 호출: 어떤 파일을 수정하고 어떤 테스트로 검증할지 결정
    return PlanContract(
        task_description=task,
        files_to_edit=["src/utils.py"],
        validation_commands=["pytest tests/test_utils.py -v", "mypy src/utils.py"]
    )

def execute_phase(contract: PlanContract, patch_code: str) -> dict:
    """샌드박스 환경에서 코드 변경 적용"""
    # 실제 환경에서는 Docker/E2B 같은 격리 환경 사용 권장
    results = {}
    for cmd in contract.validation_commands:
        result = subprocess.run(cmd.split(), capture_output=True, text=True)
        results[cmd] = {
            "returncode": result.returncode,
            "stdout": result.stdout[-2000:],  # 컨텍스트 압축
            "stderr": result.stderr[-1000:]
        }
    return results

def verify_phase(results: dict) -> tuple[bool, str]:
    """결정론적 센서(테스트 결과)로 상태 검증"""
    all_passed = all(r["returncode"] == 0 for r in results.values())
    feedback = "\n".join(
        f"[{'PASS' if r['returncode']==0 else 'FAIL'}] {cmd}\n{r['stderr']}"
        for cmd, r in results.items()
    )
    return all_passed, feedback

def pev_loop(task: str, repo_context: str, max_iterations: int = 3):
    contract = plan_phase(task, repo_context)
    
    for iteration in range(max_iterations):
        # Execute: LLM이 생성한 패치 적용
        patch = generate_patch(contract)  # LLM 호출
        results = execute_phase(contract, patch)
        
        # Verify: 테스트/린터로 검증
        passed, feedback = verify_phase(results)
        
        if passed:
            print(f"✅ Verified at iteration {iteration+1}")
            return patch
        
        # 피드백을 Working Memory에 업데이트해서 다음 시도에 활용
        contract.task_description += f"\n\nPrevious attempt failed:\n{feedback}"
        print(f"🔄 Iteration {iteration+1} failed, retrying with feedback...")
    
    # 최대 시도 초과 시 Human-in-the-Loop 에스컬레이션
    raise Exception("Max iterations reached. Human review required.")