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@@ -277,34 +277,93 @@ class LLMCollaborativeSystem:
         if self.test_mode:
             logger.info(f"테스트 모드 스트리밍 - Role: {role}")
             
-            # 테스트 응답을 미리 정의
-            if role == "supervisor" and "조사자 AI의 1차 조사 결과" in messages[0]["content"]:
-                response = """1차 조사 결과를 검토한 결과, 다음과 같은 평가와 추가 조사 지시를 제시합니다.
-
-**조사 내용 평가**
-- 강점: 주요 기술적 접근법과 대표적인 성공 사례가 잘 정리됨
-- 부족한 점: 구체적인 구현 도구와 프레임워크 정보 부족
-
-[추가 검색 키워드]: ML optimization tools 2024, model optimization failure cases"""
-            elif role == "supervisor" and "조사자 AI가 정리한 최종 조사 내용" in messages[0]["content"]:
-                response = """종합된 조사 내용을 바탕으로 실행자 AI에게 구체적으로 지시합니다."""
-            elif role == "supervisor" and messages[0]["content"].find("실행자 AI의 답변") > -1:
-                response = """실행자 AI의 계획을 검토한 결과, 개선사항을 제안합니다."""
-            elif role == "supervisor":
-                response = """이 질문에 대한 거시적 분석을 제시하겠습니다.
-
-[검색 키워드]: best practices, implementation guide, case studies"""
-            elif role == "researcher" and "추가 조사" in messages[0]["content"]:
-                response = """감독자의 피드백을 반영하여 추가 조사를 수행했습니다."""
+            # 간단한 테스트 응답
+            if role == "supervisor":
+                if "조사자 AI의 1차 조사 결과" in messages[0]["content"]:
+                    response = "조사 내용을 검토했습니다. 추가 조사가 필요합니다. [추가 검색 키워드]: 최신 도구, 실패 사례, ROI 분석"
+                elif "조사자 AI가 정리한 최종 조사 내용" in messages[0]["content"]:
+                    response = "조사 내용을 기반으로 구체적인 실행 지시를 내립니다. 단계별로 진행하세요."
+                elif "실행자 AI의 답변" in messages[0]["content"]:
+                    response = "실행 계획을 검토했습니다. 모니터링 체계와 팀 역량 개발이 필요합니다."
+                else:
+                    response = "거시적 분석을 시작합니다. [검색 키워드]: 모범 사례, 구현 가이드, 사례 연구"
             elif role == "researcher":
-                response = """조사 결과를 종합하여 정리했습니다."""
-            elif role == "executor" and "최종 보고서" in messages[0]["content"]:
-                response = """감독자 AI의 피드백을 완전히 반영하여 최종 실행 보고서를 작성합니다."""
+                if "추가 조사" in messages[0]["content"]:
+                    response = "추가 조사를 완료했습니다. 구체적인 도구와 ROI 데이터를 수집했습니다."
+                else:
+                    response = "웹 검색을 통해 최신 정보를 수집했습니다. 주요 트렌드와 사례를 정리했습니다."
+            elif role == "executor":
+                if "최종 보고서" in messages[0]["content"]:
+                    response = "피드백을 반영한 최종 보고서입니다. 전체 프로젝트 계획과 예상 성과를 포함합니다."
+                else:
+                    response = "구체적인 실행 계획을 수립했습니다. 주차별 상세 일정과 도구 선택을 포함합니다."
             else:
-                response = """감독자의 지시에 따라 구체적인 실행 계획을 수립합니다."""
+                response = "테스트 응답입니다."
             
             yield from self.simulate_streaming(response, role)
             return
+        
+        # 실제 API 호출 (기존 코드와 동일)
+        try:
+            system_prompts = {
+                "supervisor": "당신은 거시적 관점에서 분석하고 지도하는 감독자 AI입니다.",
+                "researcher": "당신은 정보를 조사하고 체계적으로 정리하는 조사자 AI입니다.",
+                "executor": "당신은 세부적인 내용을 구현하는 실행자 AI입니다."
+            }
+            
+            full_messages = [
+                {"role": "system", "content": system_prompts.get(role, "")},
+                *messages
+            ]
+            
+            payload = {
+                "model": self.model_id,
+                "messages": full_messages,
+                "max_tokens": 2048,
+                "temperature": 0.7,
+                "top_p": 0.8,
+                "stream": True,
+                "stream_options": {"include_usage": True}
+            }
+            
+            logger.info(f"API 스트리밍 호출 시작 - Role: {role}")
+            
+            response = requests.post(
+                self.api_url,
+                headers=self.create_headers(),
+                json=payload,
+                stream=True,
+                timeout=10
+            )
+            
+            if response.status_code != 200:
+                logger.error(f"API 오류: {response.status_code}")
+                yield f"❌ API 오류 ({response.status_code}): {response.text[:200]}"
+                return
+            
+            for line in response.iter_lines():
+                if line:
+                    line = line.decode('utf-8')
+                    if line.startswith("data: "):
+                        data = line[6:]
+                        if data == "[DONE]":
+                            break
+                        try:
+                            chunk = json.loads(data)
+                            if "choices" in chunk and chunk["choices"]:
+                                content = chunk["choices"][0].get("delta", {}).get("content", "")
+                                if content:
+                                    yield content
+                        except json.JSONDecodeError:
+                            continue
+                            
+        except requests.exceptions.Timeout:
+            yield "⏱️ API 호출 시간이 초과되었습니다. 다시 시도해주세요."
+        except requests.exceptions.ConnectionError:
+            yield "🔌 API 서버에 연결할 수 없습니다. 인터넷 연결을 확인해주세요."
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"스트리밍 중 오류: {str(e)}")
+            yield f"❌ 오류 발생: {str(e)}"
 
 # 🎯 ML 모델 최적화 프로젝트 최종 실행 보고서
 
@@ -1072,4 +1131,4 @@ if __name__ == "__main__":
         server_port=7860,
         share=True,
         show_error=True
-    ) 
+    )