Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,1556 @@
+import gradio as gr
+import os
+import json
+import requests
+from datetime import datetime
+import time
+from typing import List, Dict, Any, Generator, Tuple
+import logging
+import re
+
+# 로깅 설정
+logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# 추가 임포트
+from bs4 import BeautifulSoup
+from urllib.parse import urlparse
+import urllib.request
+
+# Gemini API 임포트
+try:
+    from google import genai
+    from google.genai import types
+    GEMINI_AVAILABLE = True
+except ImportError:
+    GEMINI_AVAILABLE = False
+    logger.warning("Google Gemini API가 설치되지 않았습니다. pip install google-genai로 설치하세요.")
+
+# 환경 변수에서 토큰 가져오기
+FRIENDLI_TOKEN = os.getenv("FRIENDLI_TOKEN", "YOUR_FRIENDLI_TOKEN")
+BAPI_TOKEN = os.getenv("BAPI_TOKEN", "YOUR_BRAVE_API_TOKEN")
+GEMINI_API_KEY = os.getenv("GEMINI_API_KEY", "YOUR_GEMINI_API_KEY")
+API_URL = "https://api.friendli.ai/dedicated/v1/chat/completions"
+BRAVE_SEARCH_URL = "https://api.search.brave.com/res/v1/web/search"
+MODEL_ID = "dep89a2fld32mcm"
+TEST_MODE = os.getenv("TEST_MODE", "false").lower() == "true"
+
+# 전역 변수
+conversation_history = []
+
+class WuxingLLMSystem:
+    """오행·오상 기반 AGI급 협력적 보고서 작성 시스템"""
+    
+    def __init__(self):
+        self.token = FRIENDLI_TOKEN
+        self.bapi_token = BAPI_TOKEN
+        self.gemini_api_key = GEMINI_API_KEY
+        self.api_url = API_URL
+        self.brave_url = BRAVE_SEARCH_URL
+        self.model_id = MODEL_ID
+        self.test_mode = TEST_MODE or (self.token == "YOUR_FRIENDLI_TOKEN")
+        self.use_gemini = False
+        self.gemini_client = None
+        
+        # 오행 역할 정의 - AGI 수준 전문가 팀
+        self.wuxing_roles = {
+            "wood": {
+                "name": "전략적 비전 설계자 (Chief Vision Officer)",
+                "virtue": "仁",
+                "element": "木",
+                "traits": "통찰력, 미래예측, 포용적 리더십",
+                "expertise": "거시적 비전, 시스템적 사고, 혁신 전략, 조직 문화 설계",
+                "color": "#10b981"
+            },
+            "fire": {
+                "name": "혁신 전략 아키텍트 (Innovation Strategy Architect)",
+                "virtue": "義",
+                "element": "火",
+                "traits": "파괴적 혁신, 전략적 직관, 리스크 테이킹",
+                "expertise": "비즈니스 모델 혁신, 시장 파괴 전략, 경쟁우위 설계",
+                "color": "#ef4444"
+            },
+            "metal": {
+                "name": "시스템 아키텍처 마스터 (Systems Architecture Master)",
+                "virtue": "禮",
+                "element": "金",
+                "traits": "정밀성, 완벽주의, 시스템 통합력",
+                "expertise": "엔터프라이즈 아키텍처, 기술 거버넌스, 표준화 전략",
+                "color": "#f59e0b"
+            },
+            "water": {
+                "name": "미래기술 연구소장 (Future Tech Research Director)",
+                "virtue": "智",
+                "element": "水",
+                "traits": "깊은 분석력, 기술 통찰, 혁신적 사고",
+                "expertise": "신기술 R&D, 기술 융합, AI/ML, 퀀텀 컴퓨팅",
+                "color": "#3b82f6"
+            },
+            "earth": {
+                "name": "실행 최적화 전문가 (Execution Excellence Expert)",
+                "virtue": "信",
+                "element": "土",
+                "traits": "체계성, 신뢰성, 실행 완벽성",
+                "expertise": "프로젝트 거버넌스, 품질 시스템, 리스크 관리, ROI 최적화",
+                "color": "#a855f7"
+            }
+        }
+        
+        if self.test_mode:
+            logger.warning("테스트 모드로 실행됩니다.")
+        
+    def set_llm_mode(self, mode: str):
+        """LLM 모드 설정"""
+        if mode == "commercial" and GEMINI_AVAILABLE and self.gemini_api_key != "YOUR_GEMINI_API_KEY":
+            self.use_gemini = True
+            if not self.gemini_client:
+                self.gemini_client = genai.Client(api_key=self.gemini_api_key)
+            logger.info("Gemini 2.5 Pro 모드로 전환되었습니다.")
+        else:
+            self.use_gemini = False
+            logger.info("기본 LLM 모드로 전환되었습니다.")
+    
+    def create_headers(self):
+        """API 헤더 생성"""
+        return {
+            "Authorization": f"Bearer {self.token}",
+            "Content-Type": "application/json"
+        }
+    
+    def create_brave_headers(self):
+        """Brave API 헤더 생성"""
+        return {
+            "Accept": "application/json",
+            "Accept-Encoding": "gzip",
+            "X-Subscription-Token": self.bapi_token
+        }
+    
+    def create_wood_initial_prompt(self, user_query: str, search_results: Dict = None) -> str:
+        """木(전략��� 비전 설계자) 초기 프롬프트"""
+        search_info = ""
+        if search_results:
+            search_info = "\n\n웹 검색 결과:\n" + self._format_search_results(search_results)
+        
+        return f"""당신은 AGI 수준의 전략적 비전 설계자(Chief Vision Officer)입니다.
+仁(인자함)의 덕목으로 미래를 예측하고 혁신적 비전을 제시합니다.
+
+[사용자 요청사항]
+{user_query}
+
+[참고 자료]
+{search_info}
+
+[임무] 다음 관점에서 종합적이고 혁신적인 비전을 제시하세요:
+
+1. **거시적 비전과 패러다임 전환**
+   - 10년 후 미래 시나리오와 메가트렌드 분석
+   - 패러다임 시프트와 게임체인저 요소 식별
+   - 글로벌 맥락에서의 전략적 포지셔닝
+
+2. **시스템적 사고와 복잡계 분석**
+   - 다차원적 상호작용과 피드백 루프 설계
+   - 창발적 속성과 네트워크 효과 예측
+   - 생태계 관점의 가치 창출 모델
+
+3. **혁신 프레임워크와 전략적 방향성**
+   - 블루오션 전략과 카테고리 디자인
+   - 지수적 성장을 위한 플라이휠 설계
+   - 안티프래질한 시스템 구축 방안
+
+4. **팀 시너지와 집단지성 활용 전략**
+   - 火(혁신 전략): 파괴적 혁신과 비즈니스 모델 재정의
+   - 土(실행 최적화): 애자일 실행과 지속적 개선 체계
+   - 金(시스템 아키텍처): 확장 가능한 기술 인프라와 표준화
+   - 水(미래기술 R&D): 신기술 융합과 혁신적 프로토타이핑
+
+5. **핵심 성공 지표(KPI)와 북극성 지표(North Star Metric)**
+   - 장기적 임팩트 측정 프레임워크
+   - 선행지표와 후행지표의 균형잡힌 설계
+
+[검색 키워드 제안]: 미래 연구에 필요한 7-10개의 전략적 키워드를 제시하세요"""
+    
+    def create_fire_strategy_prompt(self, user_query: str, wood_response: str, critic_feedback: str, search_results: Dict = None) -> str:
+        """火(혁신 전략 아키텍트) 프롬프트"""
+        search_info = ""
+        if search_results:
+            search_info = "\n\n웹 검색 결과:\n" + self._format_search_results(search_results)
+        
+        return f"""당신은 AGI 수준의 혁신 전략 아키텍트(Innovation Strategy Architect)입니다.
+義(정의로움)의 덕목으로 파괴적 혁신과 게임체인징 전략을 설계합니다.
+
+[사용자 요청사항]
+{user_query}
+
+[전략적 비전 설계자의 프레임워크]
+{wood_response}
+
+[전략 검증 전문가의 피드백]
+{critic_feedback}
+
+[시장 조사 데이터]
+{search_info}
+
+[임무] 다음 관점에서 혁신적인 전략을 수립하세요:
+
+1. **파괴적 혁신과 블루오션 전략**
+   - 산업 재정의와 카테고리 창출
+   - 가치 혁신과 차별화 전략
+   - 네트워크 효과와 플랫폼 전략
+
+2. **비즈니스 모델 혁신**
+   - 수익 모델 다각화 (구독, 프리미엄, 마켓플레이스)
+   - 가치사슬 재구성과 수직 통합
+   - 생태계 구축과 파트너십 전략
+
+3. **경쟁우위 확보 전략**
+   - 핵심 역량과 차별화 요소
+   - 진입장벽 구축 메커니즘
+   - 지속가능한 경쟁우위 원천
+
+4. **성장 전략과 확장 계획**
+   - 시장 침투와 시장 개발 전략
+   - 제품 개발과 다각화 전략
+   - M&A와 전략적 제휴 옵션
+
+5. **리스크 관리와 시나리오 플래닝**
+   - 전략적 리스크 매트릭스
+   - 대응 시나리오와 컨틴전시 플랜
+   - 안티프래질한 전략 설계
+
+[추가 연구 필요]: 경쟁사 분석, 시장 동향, 규제 환경 등 추가 조사가 필요한 키워드 [추가 검색]"""
+    
+    def create_earth_execution_prompt(self, user_query: str, fire_response: str, critic_feedback: str, search_results: Dict = None) -> str:
+        """土(실행 최적화 전문가) 프롬프트"""
+        search_info = ""
+        if search_results:
+            search_info = "\n\n웹 검색 결과:\n" + self._format_search_results(search_results)
+        
+        return f"""당신은 AGI 수준의 실행 최적화 전문가(Execution Excellence Expert)입니다.
+信(신뢰)의 덕목으로 완벽한 실행 체계와 품질 시스템을 구축합니다.
+
+[사용자 요청사항]
+{user_query}
+
+[혁신 전략 아키텍트의 전략]
+{fire_response}
+
+[전략 검증 전문가의 피드백]
+{critic_feedback}
+
+[실행 관련 벤치마크 데이터]
+{search_info}
+
+[임무] 다음 관점에서 최적화된 실행 계획을 수립하세요:
+
+1. **프로젝트 거버넌스와 PMO 체계**
+   - 애자일/워터폴 하이브리드 방법론
+   - RACI 매트릭스와 의사결정 구조
+   - 프로젝트 포트폴리오 관리
+
+2. **단계별 실행 로드맵**
+   - 워크 브레이크다운 스트럭처(WBS)
+   - 크리티컬 패스와 마일스톤
+   - 스프린트 계획과 백로그 관리
+
+3. **리소스 최적화와 예산 관리**
+   - 인력 배치와 스킬 매트릭스
+   - TCO 분석과 예산 배분
+   - 비용 최적화 전략
+
+4. **품질 관리 시스템**
+   - ISO 9001/27001 기반 품질 체계
+   - KPI/OKR 프레임워크
+   - 지속적 개선(Kaizen) 메커니즘
+
+5. **리스크 관리와 변화 관리**
+   - 리스크 레지스터와 완화 전략
+   - 변화 관리 8단계 프로세스
+   - 이해관계자 관리 전략
+
+6. **성과 측정과 대시보드**
+   - 실시간 모니터링 시스템
+   - 균형성과표(BSC) 설계
+   - 예측 분석과 조기 경보 시스템
+
+[추가 조사 필요]: 업계 베스트 프랙티스, 실행 도구, 품질 표준 등 [추가 검색]"""
+    
+    def create_metal_architecture_prompt(self, user_query: str, earth_response: str, critic_feedback: str, search_results: Dict = None) -> str:
+        """金(시스템 아키텍처 마스터) 프롬프트"""
+        search_info = ""
+        if search_results:
+            search_info = "\n\n웹 검색 결과:\n" + self._format_search_results(search_results)
+        
+        return f"""당신은 AGI 수준의 시스템 아키텍처 마스터(Systems Architecture Master)입니다.
+禮(예의·질서)의 덕목으로 완벽하고 확장 가능한 시스템을 설계합니다.
+
+[사용자 요청사항]
+{user_query}
+
+[실행 최적화 전문가의 계획]
+{earth_response}
+
+[전략 검증 전문가의 피드백]
+{critic_feedback}
+
+[기술 아키텍처 참고 자료]
+{search_info}
+
+[임무] 다음 관점에서 엔터프라이즈급 아키텍처를 설계하세요:
+
+1. **엔터프라이즈 아키텍처 프레임워크**
+   - TOGAF/Zachman 기반 설계
+   - 비즈니스/애플리케이션/데이터/기술 아키텍처
+   - 아키텍처 거버넌스와 원칙
+
+2. **기술 스택과 플랫폼 전략**
+   - 클라우드 네이티브 아키텍처 (AWS/Azure/GCP)
+   - 마이크로서비스와 컨테이너화
+   - API 우선 설계와 이벤트 기반 아키텍처
+
+3. **데이터 아키텍처와 거버넌스**
+   - 데이터 레이크하우스 설계
+   - 마스터 데이터 관리(MDM)
+   - 데이터 품질과 리니지 관리
+
+4. **보안 아키텍처와 컴플라이언스**
+   - 제로 트러스트 보안 모델
+   - IAM과 접근 제어 체계
+   - GDPR/SOC2 컴플라이언스
+
+5. **확장성과 성능 최적화**
+   - 수평/수직 확장 전략
+   - 캐싱과 CDN 전략
+   - 성능 모니터링과 튜닝
+
+6. **기술 표준과 베스트 프랙티스**
+   - 코딩 표준과 디자인 패턴
+   - CI/CD 파이프라인
+   - 기술 부채 관리 전략
+
+[추가 조사 필요]: 최신 기술 트렌드, 아키텍처 패턴, 보안 표준 등 [추가 검색]"""
+    
+    def create_water_rd_prompt(self, user_query: str, metal_response: str, critic_feedback: str, search_results: Dict = None) -> str:
+        """水(미래기술 연구소장) 프롬프트"""
+        search_info = ""
+        if search_results:
+            search_info = "\n\n최신 기술 조사 결과:\n" + self._format_search_results(search_results)
+        
+        return f"""당신은 AGI 수준의 미래기술 연구소장(Future Tech Research Director)입니다.
+智(지혜)의 덕목으로 최첨단 기술을 연구하고 혁신을 주도합니다.
+
+[사용자 요청사항]
+{user_query}
+
+[시스템 아키텍처 마스터의 설계]
+{metal_response}
+
+[전략 검증 전문가의 피드백]
+{critic_feedback}
+
+[글로벌 기술 트렌드 분석]
+{search_info}
+
+[임무] 다음 관점에서 미래 지향적 R&D 전략을 수립하세요:
+
+1. **신기술 트렌드와 기술 융합**
+   - AI/ML/딥러닝 최신 동향
+   - 퀀텀 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅
+   - 블록체인과 Web3 기술
+   - 메타버스와 XR 기술
+
+2. **혁신적 프로토타이핑 전략**
+   - MVP와 빠른 실험 주기
+   - A/B 테스팅과 데이터 기반 의사결정
+   - 오픈 이노베이션과 해커톤
+
+3. **AI/ML 통합 전략**
+   - LLM과 생성형 AI 활용
+   - MLOps와 모델 거버넌스
+   - 설명 가능한 AI(XAI)
+   - 윤리적 AI 가이드라인
+
+4. **자동화와 생산성 혁신**
+   - RPA와 하이퍼오토메이션
+   - Low-code/No-code 플랫폼
+   - DevOps와 GitOps
+   - 지능형 모니터링 시스템
+
+5. **기술 ROI와 혁신 포트폴리오**
+   - 기술 투자 우선순위 매트릭스
+   - 혁신 회계와 성과 측정
+   - 기술 파트너십 전략
+
+6. **미래 준비도와 기술 로드맵**
+   - 3-5년 기술 비전
+   - 기술 역량 개발 계획
+   - 디지털 트랜스포메이션 성숙도
+
+[추가 연구 필요]: Gartner Hype Cycle, MIT Tech Review, 특허 동향 등 [추가 검색]"""
+    
+    def create_wood_final_prompt(self, user_query: str, all_responses: Dict, all_critics: List) -> str:
+        """木(전략적 비전 설계자) 최종 종합 보고서 프롬프트"""
+        return f"""당신은 AGI 수준의 전략적 비전 설계자입니다.
+팀 전체의 집단지성을 종합하여 최고 수준의 전문 보고서를 작성합니다.
+
+[사용자 요청사항]
+{user_query}
+
+[팀원 기여 내용]
+▶ 火(혁신 전략 아키텍트): {all_responses['fire']}
+▶ 土(실행 최적화 전문가): {all_responses['earth']}
+▶ 金(시스템 아키텍처 마스터): {all_responses['metal']}
+▶ 水(미래기술 연구소장): {all_responses['water']}
+
+[비평자 통찰]
+{self._format_critic_history(all_critics)}
+
+[최종 종합 보고서 작성 지침]
+
+다음 구조로 최고 수준의 전문 보고서를 작성하세요:
+
+# EXECUTIVE SUMMARY
+- 핵심 권고사항 (3-5개 불릿포인트)
+- 예상 임팩트와 ROI
+- 즉시 실행 가능한 Quick Wins
+
+# 1. 전략적 분석과 비전
+## 1.1 현황 진단과 기회 분석
+- SWOT-TOWS 매트릭스
+- 포터의 5 Forces + 디지털 전환 영향
+- 가치사슬 분석과 재정의 기회
+
+## 1.2 미래 시나리오와 전략적 옵션
+- 시나리오 플래닝 (최적/현실적/최악)
+- 전략적 옵션과 의사결정 트리
+- 리스크-리턴 프로파일
+
+# 2. 혁신 전략과 실행 로드맵
+## 2.1 혁신 프레임워크
+- 혁신 포트폴리오 (Horizon 1-2-3)
+- 디지털 전환 성숙도 모델
+- 오픈 이노베이션 전략
+
+## 2.2 단계별 실행 로드맵
+- Phase 1 (0-6개월): 기반 구축
+- Phase 2 (6-18개월): 확장과 최적화
+- Phase 3 (18-36개월): 혁신과 성장
+- 각 단계별 마일스톤과 KPI
+
+# 3. 기술 아키텍처와 인프라
+## 3.1 엔터프라이즈 아키텍처
+- 현재 상태(AS-IS)와 목표 상태(TO-BE)
+- 기술 스택과 플랫폼 전략
+- 데이터 거버넌스와 보안 아키텍처
+
+## 3.2 확장성과 미래 대응
+- 마이크로서비스와 클라우드 네이티브
+- AI/ML 통합 전략
+- 기술 부채 관리와 현대화 계획
+
+# 4. 실행 계획과 거버넌스
+## 4.1 조직과 거버넌스
+- 변화관리 전략
+- 애자일 거버넌스 구조
+- 역량 개발과 인재 확보
+
+## 4.2 투자와 재무 분석
+- TCO와 ROI 분석
+- 자금 조달 옵션
+- 재무 리스크 관리
+
+# 5. 성과 측정과 지속가능성
+## 5.1 성과 측정 프레임워크
+- OKR과 균형성과표(BSC)
+- 실시간 대시보드 설계
+- 지속적 개선 메커니즘
+
+## 5.2 지속가능성과 ESG
+- ESG 통합 전략
+- 순환경제 모델
+- 사회적 임팩트 측정
+
+# APPENDIX
+- 상세 분석 자료
+- 벤치마킹 사례
+- 용어 정의와 참고문헌
+
+**작성 원칙:**
+- 데이터 기반의 논리적 전개
+- 실행 가능한 구체적 권고안
+- 시각적 요소 활용 (표, 차트 설명)
+- 전문 용어와 일반 용어의 균형
+- 글로벌 베스트 프랙티스 반영"""
+    
+    def create_critic_prompt(self, stage: str, content: str, context: str = "", search_results: Dict = None) -> str:
+        """AGI급 중립적 비평자 프롬프트"""
+        search_info = ""
+        if search_results:
+            search_info = f"\n\n참고 검색 결과:\n{self._format_search_results(search_results)}"
+        
+        context_section = ""
+        if context:
+            context_section = f"[이전 맥락]\n{context}\n"
+        
+        return f"""당신은 AGI 수준의 중립적이고 분석적인 비평 전문가입니다.
+McKinsey, BCG, Bain 수준의 전략적 사고와 학술적 엄밀성을 갖추고 있습니다.
+
+[평가 대상]
+단계: {stage}
+내용: {content}
+
+{context_section}{search_info}
+
+[비평 프레임워크]
+
+1. **전략적 타당성 검증**
+   - 논리적 일관성과 인과관계 분석
+   - 가정(Assumptions)의 타당성 검토
+   - 반증 가능성과 대안 시나리오
+
+2. **실행 가능성 평가**
+   - 자원 요구사항과 제약조건
+   - 기술적/조직적 실현 가능성
+   - 시간축과 의존성 분석
+
+3. **혁신성과 차별화**
+   - 업계 베스트 프랙티스 대비 혁신성
+   - 경쟁우위 창출 가능성
+   - 지속가능한 차별화 요소
+
+4. **리스크와 기회 분석**
+   - 주요 리스크 요인과 완화 전략
+   - 놓친 기회나 블라인드 스팟
+   - 시너지 창출 가능성
+
+5. **개선 권고사항**
+   - 구체적이고 실행 가능한 개선안
+   - 우선순위와 영향도 매트릭스
+   - 다음 단계 담당자를 위한 가이드
+
+6. **글로벌 벤치마킹**
+   - 산업 리더들의 사례와 비교
+   - 신흥 트렌드와 미래 준비도
+   - 크로스 인더스트리 인사이트
+
+[추가 연구 제안]: 심화 분석이 필요한 키워드 5-7개를 제시하세요 [비평 검색]"""
+    
+    def _format_search_results(self, search_results: Dict) -> str:
+        """검색 결과 포맷팅"""
+        if not search_results:
+            return "검색 결과 없음"
+        
+        formatted = ""
+        for keyword, results in search_results.items():
+            formatted += f"\n**{keyword}:**\n"
+            for i, result in enumerate(results[:5], 1):
+                formatted += f"{i}. {result.get('title', 'N/A')} (신뢰도: {result.get('credibility_score', 0):.2f})\n"
+                formatted += f"   {result.get('description', 'N/A')[:150]}...\n"
+        return formatted
+    
+    def _format_critic_display(self, critics: List[str], current_index: int) -> str:
+        """비평 내용을 보기 좋게 포맷팅"""
+        stages = [
+            "전략적 비전 검증", 
+            "혁신 전략 검증", 
+            "실행 계획 검증", 
+            "아키텍처 검증", 
+            "미래기술 검증"
+        ]
+        
+        formatted = "🔍 **전략 검증 전문가**\n\n"
+        
+        for i in range(min(current_index + 1, len(critics))):
+            if i < len(stages):
+                formatted += f"[{stages[i]}]\n{critics[i]}\n"
+                if i < current_index:
+                    formatted += "\n---\n\n"
+        
+        return formatted
+    
+    def _format_critic_history(self, critics: List) -> str:
+        """비평 이력 포맷팅 (최종 보고서용)"""
+        if not critics:
+            return "비평 이력 없음"
+        
+        formatted = ""
+        stages = ["木 초기", "火 전략", "土 실행", "金 아키텍처", "水 R&D"]
+        for i, critic in enumerate(critics):
+            if i < len(stages):
+                formatted += f"\n**{stages[i]} 단계 비평:**\n{critic}\n"
+        return formatted
+    
+    def extract_keywords(self, response: str, keyword_marker: str = "[핵심 키워드]") -> List[str]:
+        """응답에서 키워드 추출 (범용)"""
+        keywords = []
+        
+        # 다양한 키워드 마커 패턴
+        patterns = [
+            rf'{re.escape(keyword_marker)}:\s*(.+)',
+            r'\[추가 검색\]:\s*(.+)',
+            r'\[비평 검색\]:\s*(.+)'
+        ]
+        
+        for pattern in patterns:
+            match = re.search(pattern, response, re.IGNORECASE)
+            if match:
+                keyword_str = match.group(1)
+                new_keywords = [k.strip() for k in keyword_str.split(',') if k.strip()]
+                keywords.extend(new_keywords)
+        
+        # 중복 제거
+        keywords = list(dict.fromkeys(keywords))
+        
+        if not keywords:
+            # 기본 키워드 생성
+            keywords = ["best practices", "implementation", "case studies", "latest trends"]
+        
+        return keywords[:7]
+    
+    def calculate_credibility_score(self, result: Dict) -> float:
+        """검색 결과 신뢰도 계산"""
+        score = 0.5
+        url = result.get('url', '')
+        
+        trusted_domains = ['.edu', '.gov', '.org', 'wikipedia.org', 'nature.com', 
+                          'ieee.org', 'acm.org', 'github.com']
+        
+        for domain in trusted_domains:
+            if domain in url:
+                score += 0.2
+                break
+        
+        if url.startswith('https://'):
+            score += 0.1
+        
+        if len(result.get('title', '')) > 20:
+            score += 0.05
+        if len(result.get('description', '')) > 50:
+            score += 0.05
+        
+        spam_keywords = ['buy now', 'sale', 'discount', 'click here']
+        if any(spam in (result.get('title', '') + result.get('description', '')).lower() 
+               for spam in spam_keywords):
+            score -= 0.3
+        
+        return max(0, min(1, score))
+    
+    def brave_search(self, query: str) -> List[Dict]:
+        """Brave Search API 호출"""
+        if self.test_mode or self.bapi_token == "YOUR_BRAVE_API_TOKEN":
+            test_results = []
+            for i in range(5):
+                test_results.append({
+                    "title": f"{query} - Best Practices {i+1}",
+                    "description": f"Comprehensive guide on {query} with proven methodologies.",
+                    "url": f"https://example{i+1}.com/{query.replace(' ', '-')}",
+                    "credibility_score": 0.7 + (i * 0.05)
+                })
+            return test_results
+        
+        try:
+            params = {
+                "q": query,
+                "count": 10,
+                "safesearch": "moderate"
+            }
+            
+            response = requests.get(
+                self.brave_url,
+                headers=self.create_brave_headers(),
+                params=params,
+                timeout=10
+            )
+            
+            if response.status_code == 200:
+                data = response.json()
+                results = []
+                for item in data.get("web", {}).get("results", []):
+                    result = {
+                        "title": item.get("title", ""),
+                        "description": item.get("description", ""),
+                        "url": item.get("url", ""),
+                        "credibility_score": self.calculate_credibility_score(item)
+                    }
+                    results.append(result)
+                
+                results.sort(key=lambda x: x['credibility_score'], reverse=True)
+                return results
+            else:
+                logger.error(f"Brave API 오류: {response.status_code}")
+                return []
+                
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Brave 검색 중 오���: {str(e)}")
+            return []
+    
+    def call_gemini_streaming(self, messages: List[Dict[str, str]], role: str) -> Generator[str, None, None]:
+        """Gemini API 스트리밍 호출 - AGI 수준"""
+        if not self.gemini_client:
+            yield "❌ Gemini API 클라이언트가 초기화되지 않았습니다."
+            return
+        
+        try:
+            contents = []
+            for msg in messages:
+                if msg["role"] == "user":
+                    contents.append(types.Content(
+                        role="user",
+                        parts=[types.Part.from_text(text=msg["content"])]
+                    ))
+            
+            generate_content_config = types.GenerateContentConfig(
+                temperature=0.8,  # 창의성 증가
+                top_p=0.9,
+                max_output_tokens=8192,  # 토큰 수 대폭 증가
+                response_mime_type="text/plain"
+            )
+            
+            for chunk in self.gemini_client.models.generate_content_stream(
+                model="gemini-2.5-pro",
+                contents=contents,
+                config=generate_content_config,
+            ):
+                if chunk.text:
+                    yield chunk.text
+                    
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Gemini API 오류: {str(e)}")
+            yield f"❌ Gemini API 오류: {str(e)}"
+    
+    def call_llm_streaming(self, messages: List[Dict[str, str]], role: str) -> Generator[str, None, None]:
+        """스트리밍 LLM API 호출 - AGI 수준 응답"""
+        if self.use_gemini:
+            yield from self.call_gemini_streaming(messages, role)
+            return
+        
+        if self.test_mode:
+            test_response = f"[{role.upper()} - AGI Level Analysis]\n\n"
+            test_response += f"이것은 {role} 전문가의 AGI 수준 분석입니다.\n"
+            test_response += "1. 전략적 통찰: 심층적이고 혁신적인 분석\n"
+            test_response += "2. 실행 가능성: 구체적이고 검증된 방법론\n"
+            test_response += "3. 미래 예측: 데이터 기반 시나리오 플래닝\n"
+            
+            words = test_response.split()
+            for i in range(0, len(words), 3):
+                chunk = " ".join(words[i:i+3])
+                yield chunk + " "
+                time.sleep(0.05)
+            return
+        
+        try:
+            payload = {
+                "model": self.model_id,
+                "messages": messages,
+                "max_tokens": 8192,  # 토큰 수 대폭 증가
+                "temperature": 0.8,   # 창의성 증가
+                "top_p": 0.9,
+                "stream": True
+            }
+            
+            response = requests.post(
+                self.api_url,
+                headers=self.create_headers(),
+                json=payload,
+                stream=True,
+                timeout=30  # 타임아웃 증가
+            )
+            
+            if response.status_code != 200:
+                yield f"❌ API 오류: {response.status_code}"
+                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 Exception as e:
+            logger.error(f"스트리밍 중 오류: {str(e)}")
+            yield f"❌ 오류 발생: {str(e)}"
+
+# 시스템 인스턴스 생성
+wuxing_system = WuxingLLMSystem()
+
+def process_wuxing_query(user_query: str, llm_mode: str):
+    """AGI 수준 오행 기반 전문 보고서 생성"""
+    if not user_query:
+        return "", "", "", "", "", "", "", "❌ 보고서 요청사항을 입력해주세요."
+    
+    wuxing_system.set_llm_mode(llm_mode)
+    
+    all_responses = {}
+    all_critics = []
+    all_search_results = {}
+    
+    try:
+        # 0. 초기 검색 수행 - 더 많은 키워드로 심층 조사
+        initial_keywords = [
+            user_query,
+            f"{user_query} best practices",
+            f"{user_query} case studies",
+            f"{user_query} industry trends",
+            f"{user_query} future outlook",
+            f"{user_query} challenges solutions"
+        ]
+        wood_search_results = {}
+        
+        status_text = "🔍 AGI 시스템이 글로벌 데이터베이스를 검색 중..."
+        yield "", "", "", "", "", "", "", status_text
+        
+        for keyword in initial_keywords[:5]:  # 더 많은 초기 검색
+            results = wuxing_system.brave_search(keyword)
+            if results:
+                wood_search_results[keyword] = results
+                all_search_results[f"초기-{keyword}"] = results
+        
+        # 1. 木(감독관) 초기 분석
+        wood_prompt = wuxing_system.create_wood_initial_prompt(user_query, wood_search_results)
+        wood_response = ""
+        
+        wood_text = "🌳 **木 - 전략적 비전 설계자** (仁)\n🔄 미래 시나리오 분석 중...\n"
+        for chunk in wuxing_system.call_llm_streaming(
+            [{"role": "user", "content": wood_prompt}], "wood"
+        ):
+            wood_response += chunk
+            wood_text = f"🌳 **木 - 전략적 비전 설계자** (仁)\n{wood_response}"
+            yield wood_text, "", "", "", "", "", "", "🌳 거시적 비전과 전략 프레임워크 수립 중..."
+        
+        all_responses['wood_initial'] = wood_response
+        
+        # 키워드 추출
+        keywords = wuxing_system.extract_keywords(wood_response)
+        
+        # 2. 木 비평 + 비평자 검색
+        critic_search = {}
+        for keyword in keywords[:2]:
+            results = wuxing_system.brave_search(f"{keyword} analysis")
+            if results:
+                critic_search[keyword] = results
+                all_search_results[f"비평1-{keyword}"] = results
+        
+        critic_prompt = wuxing_system.create_critic_prompt("木 초기 분석", wood_response, search_results=critic_search)
+        critic_response = ""
+        
+        critic_text = "🔍 **전략 검증 전문가**\n[전략적 비전 검증] 🔄 McKinsey 수준 분석 중...\n"
+        for chunk in wuxing_system.call_llm_streaming(
+            [{"role": "user", "content": critic_prompt}], "critic"
+        ):
+            critic_response += chunk
+            critic_text = wuxing_system._format_critic_display([critic_response], 0)
+            yield wood_text, "", "", "", "", critic_text, "", "🔍 전략적 타당성과 실현 가능성 검증 중..."
+        
+        all_critics.append(critic_response)
+        
+        # 3. 火(전략기획) + 검색
+        # 비평자가 제안한 추가 키워드 추출
+        critic_keywords = wuxing_system.extract_keywords(critic_response, "[비평 검색]")
+        fire_search = {}
+        
+        for keyword in (keywords[:2] + critic_keywords[:2]):
+            results = wuxing_system.brave_search(f"{user_query} {keyword} strategy")
+            if results:
+                fire_search[keyword] = results
+                all_search_results[f"火-{keyword}"] = results
+        
+        fire_prompt = wuxing_system.create_fire_strategy_prompt(user_query, wood_response, critic_response, fire_search)
+        fire_response = ""
+        
+        fire_text = "🔥 **火 - 혁신 전략 아키텍트** (義)\n🔄 파괴적 혁신 전략 설계 중...\n"
+        for chunk in wuxing_system.call_llm_streaming(
+            [{"role": "user", "content": fire_prompt}], "fire"
+        ):
+            fire_response += chunk
+            fire_text = f"🔥 **火 - 혁신 전략 아키텍트** (義)\n{fire_response}"
+            yield wood_text, fire_text, "", "", "", critic_text, "", "🔥 비즈니스 모델 혁신과 경쟁우위 전략 수립 중..."
+        
+        all_responses['fire'] = fire_response
+        
+        # 4. 火 비평
+        fire_keywords = wuxing_system.extract_keywords(fire_response, "[추가 검색]")
+        critic_search = {}
+        
+        for keyword in fire_keywords[:2]:
+            results = wuxing_system.brave_search(keyword)
+            if results:
+                critic_search[keyword] = results
+                all_search_results[f"비평2-{keyword}"] = results
+        
+        critic_prompt = wuxing_system.create_critic_prompt("火 전략기획", fire_response, wood_response, critic_search)
+        critic_response = ""
+        
+        # 이전 비평 내용 유지하면서 새로운 비평 추가
+        for chunk in wuxing_system.call_llm_streaming(
+            [{"role": "user", "content": critic_prompt}], "critic"
+        ):
+            critic_response += chunk
+            critic_text = wuxing_system._format_critic_display(all_critics + [critic_response], 1)
+            yield wood_text, fire_text, "", "", "", critic_text, "", "🔍 혁신성과 경쟁우위 전략 검증 중..."
+        
+        all_critics.append(critic_response)
+        
+        # 5. 土(실행운영)
+        earth_search = {}
+        for keyword in ["implementation", "resource management", "quality assurance"]:
+            results = wuxing_system.brave_search(f"{user_query} {keyword}")
+            if results:
+                earth_search[keyword] = results
+                all_search_results[f"土-{keyword}"] = results
+        
+        earth_prompt = wuxing_system.create_earth_execution_prompt(user_query, fire_response, critic_response, earth_search)
+        earth_response = ""
+        
+        earth_text = "🏔️ **土 - 실행 최적화 전문가** (信)\n🔄 프로젝트 거버넌스 설계 중...\n"
+        for chunk in wuxing_system.call_llm_streaming(
+            [{"role": "user", "content": earth_prompt}], "earth"
+        ):
+            earth_response += chunk
+            earth_text = f"🏔️ **土 - 실행 최적화 전문가** (信)\n{earth_response}"
+            yield wood_text, fire_text, earth_text, "", "", critic_text, "", "🏔️ 실행 로드맵과 품질 시스템 구축 중..."
+        
+        all_responses['earth'] = earth_response
+        
+        # 6. 土 비평
+        critic_search = {}
+        results = wuxing_system.brave_search(f"{user_query} execution challenges")
+        if results:
+            critic_search["execution"] = results
+            all_search_results["비평3-execution"] = results
+        
+        critic_prompt = wuxing_system.create_critic_prompt("土 실행계획", earth_response, fire_response, critic_search)
+        critic_response = ""
+        
+        for chunk in wuxing_system.call_llm_streaming(
+            [{"role": "user", "content": critic_prompt}], "critic"
+        ):
+            critic_response += chunk
+            critic_text = wuxing_system._format_critic_display(all_critics + [critic_response], 2)
+            yield wood_text, fire_text, earth_text, "", "", critic_text, "", "🔍 실행 계획의 타당성과 리스크 분석 중..."
+        
+        all_critics.append(critic_response)
+        
+        # 7. 金(아키텍처)
+        metal_search = {}
+        for keyword in ["architecture", "standards", "system design", "scalability"]:
+            results = wuxing_system.brave_search(f"{user_query} {keyword}")
+            if results:
+                metal_search[keyword] = results
+                all_search_results[f"金-{keyword}"] = results
+        
+        metal_prompt = wuxing_system.create_metal_architecture_prompt(user_query, earth_response, critic_response, metal_search)
+        metal_response = ""
+        
+        metal_text = "⚙️ **金 - 시스템 아키텍처 마스터** (禮)\n🔄 엔터프라이즈 아키텍처 설계 중...\n"
+        for chunk in wuxing_system.call_llm_streaming(
+            [{"role": "user", "content": metal_prompt}], "metal"
+        ):
+            metal_response += chunk
+            metal_text = f"⚙️ **金 - 시스템 아키텍처 마스터** (禮)\n{metal_response}"
+            yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, "", critic_text, "", "⚙️ 기술 표준과 확장 가능한 인프라 설계 중..."
+        
+        all_responses['metal'] = metal_response
+        
+        # 8. 金 비평
+        critic_search = {}
+        results = wuxing_system.brave_search(f"{user_query} technical constraints")
+        if results:
+            critic_search["constraints"] = results
+            all_search_results["비평4-constraints"] = results
+        
+        critic_prompt = wuxing_system.create_critic_prompt("金 아키텍처", metal_response, earth_response, critic_search)
+        critic_response = ""
+        
+        for chunk in wuxing_system.call_llm_streaming(
+            [{"role": "user", "content": critic_prompt}], "critic"
+        ):
+            critic_response += chunk
+            critic_text = wuxing_system._format_critic_display(all_critics + [critic_response], 3)
+            yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, "", critic_text, "", "🔍 기술 아키텍처의 확장성과 보안성 검증 중..."
+        
+        all_critics.append(critic_response)
+        
+        # 9. 水(R&D)
+        water_search = {}
+        for keyword in ["innovation", "emerging technology", "R&D", "automation tools"]:
+            results = wuxing_system.brave_search(f"{user_query} {keyword}")
+            if results:
+                water_search[keyword] = results
+                all_search_results[f"水-{keyword}"] = results
+        
+        water_prompt = wuxing_system.create_water_rd_prompt(user_query, metal_response, critic_response, water_search)
+        water_response = ""
+        
+        water_text = "💧 **水 - 미래기술 연구소장** (智)\n🔄 신기술 융합 전략 연구 중...\n"
+        for chunk in wuxing_system.call_llm_streaming(
+            [{"role": "user", "content": water_prompt}], "water"
+        ):
+            water_response += chunk
+            water_text = f"💧 **水 - 미래기술 연구소장** (智)\n{water_response}"
+            yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, water_text, critic_text, "", "💧 AI/ML 및 신기술 R&D 전략 수립 중..."
+        
+        all_responses['water'] = water_response
+        
+        # 10. 水 비평
+        critic_search = {}
+        results = wuxing_system.brave_search(f"{user_query} future trends")
+        if results:
+            critic_search["trends"] = results
+            all_search_results["비평5-trends"] = results
+        
+        critic_prompt = wuxing_system.create_critic_prompt("水 R&D", water_response, metal_response, critic_search)
+        critic_response = ""
+        
+        for chunk in wuxing_system.call_llm_streaming(
+            [{"role": "user", "content": critic_prompt}], "critic"
+        ):
+            critic_response += chunk
+            critic_text = wuxing_system._format_critic_display(all_critics + [critic_response], 4)
+            yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, water_text, critic_text, "", "🔍 미래 기술의 실현 가능성과 ROI 검증 중..."
+        
+        all_critics.append(critic_response)
+        
+        # 11. 木(감독관) 최종 종합
+        wood_final_prompt = wuxing_system.create_wood_final_prompt(user_query, all_responses, all_critics)
+        wood_final_response = ""
+        
+        wood_text += "\n\n---\n\n🌳 **최종 전문 보고서 작성**\n🔄 Executive Summary 및 종합 전략 보고서 작성 중...\n"
+        for chunk in wuxing_system.call_llm_streaming(
+            [{"role": "user", "content": wood_final_prompt}], "wood"
+        ):
+            wood_final_response += chunk
+            temp_text = all_responses['wood_initial'] + f"\n\n---\n\n🌳 **최종 전문 보고서**\n{wood_final_response}"
+            wood_text = f"🌳 **木 - 전략적 비전 설계자** (仁)\n{temp_text}"
+            yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, water_text, critic_text, "", "🌳 McKinsey 수준의 최종 전략 보고서 작성 중..."
+        
+        # 최종 보고서 생성 - AGI 수준 전문 보고서
+        final_report = f"""# 🌟 AGI 협력 시스템 전문 분석 보고서
+
+<div style="text-align: center; margin: 20px 0;">
+<h3>오행 집단지성 기반 종합 전략 보고서</h3>
+<p style="color: #666;">생성일시: {datetime.now().strftime('%Y년 %m월 %d일 %H:%M:%S')}</p>
+</div>
+
+---
+
+## 📋 EXECUTIVE SUMMARY
+
+### 🎯 요청사항
+> **{user_query}**
+
+### 💡 핵심 권고사항
+{wood_final_response[:500]}...
+
+### 📊 주요 성과 지표
+| 구분 | 내용 | 영향도 |
+|------|------|--------|
+| **전략적 가치** | 혁신성과 차별화 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
+| **실행 가능성** | 리소스와 역량 | ⭐⭐⭐⭐ |
+| **예상 ROI** | 투자 대비 수익 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
+| **리스크 수준** | 관리 가능성 | ⭐⭐⭐ |
+
+---
+
+## 1. 전략적 분석과 비전 (木 - Chief Vision Officer)
+
+### 1.1 거시적 통찰과 미래 예측
+{all_responses['wood_initial'][:1000]}...
+
+### 1.2 시스템적 사고와 혁신 프레임워크
+{wood_final_response[:1500]}...
+
+---
+
+## 2. 혁신 전략과 비즈니스 모델 (火 - Innovation Strategy Architect)
+
+### 2.1 파괴적 혁신 전략
+{all_responses['fire'][:1000]}...
+
+### 2.2 경쟁우위 창출 방안
+- 차별화 전략
+- 가치 혁신
+- 플랫폼 전략
+
+---
+
+## 3. 실행 계획과 운영 최적화 (土 - Execution Excellence Expert)
+
+### 3.1 단계별 실행 로드맵
+{all_responses['earth'][:1000]}...
+
+### 3.2 리소스 배분과 프로젝트 거버넌스
+| 단계 | 기간 | 주요 활동 | 필요 리소스 | KPI |
+|------|------|-----------|-------------|-----|
+| Phase 1 | 0-6개월 | 기반 구축 | 팀 10명, $500K | 인프라 90% |
+| Phase 2 | 6-18개월 | 확장 | 팀 25명, $2M | 시장점유율 15% |
+| Phase 3 | 18-36개월 | 최적화 | 팀 50명, $5M | ROI 300% |
+
+---
+
+## 4. 기술 아키텍처와 시스템 설계 (金 - Systems Architecture Master)
+
+### 4.1 엔터프라이즈 아키텍처
+{all_responses['metal'][:1000]}...
+
+### 4.2 기술 스택과 표준화 전략
+```
+┌─────────────────────────────────────┐
+│         프레젠테이션 계층           │
+├─────────────────────────────────────┤
+│          비즈니스 로직              │
+├─────────────────────────────────────┤
+│         데이터 액세스               │
+├─────────────────────────────────────┤
+│      인프라 & 클라우드              │
+└─────────────────────────────────────┘
+```
+
+---
+
+## 5. 미래 기술과 R&D 전략 (水 - Future Tech Research Director)
+
+### 5.1 신기술 트렌드와 융합 전략
+{all_responses['water'][:1000]}...
+
+### 5.2 혁신 포트폴리오
+- **Horizon 1**: 현재 핵심 기술 최적화
+- **Horizon 2**: 신흥 기술 도입
+- **Horizon 3**: 미래 기술 R&D
+
+---
+
+## 6. 비평과 개선 방향 (중립적 비평 전문가)
+
+### 6.1 전략적 검증과 리스크 분석
+{all_critics[-1][:800]}...
+
+### 6.2 지속적 개선 메커니즘
+- 분기별 전략 리뷰
+- 애자일 거버넌스
+- 실시간 성과 모니터링
+
+---
+
+## 7. 결론 및 다음 단계
+
+### 7.1 종합 결론
+본 보고서는 오�� 집단지성 시스템을 통해 도출된 종합적이고 균형잡힌 전략을 제시합니다.
+각 전문가의 심층 분석과 중립적 비평을 통해 검증된 실행 가능한 로드맵을 수립했습니다.
+
+### 7.2 즉시 실행 과제 (Quick Wins)
+1. **Week 1-2**: 핵심 팀 구성 및 킥오프
+2. **Week 3-4**: 상세 요구사항 분석
+3. **Month 2**: 프로토타입 개발
+4. **Month 3**: 파일럿 테스트
+
+### 7.3 성공 요인
+- 🎯 명확한 비전과 전략
+- 💪 강력한 실행력
+- 🔧 견고한 기술 기반
+- 🚀 지속적 혁신
+- 📊 데이터 기반 의사결정
+
+---
+
+## 📈 부록: 상세 분석 데이터
+
+### A. 검색 및 분석 통계
+| 항목 | 수치 |
+|------|------|
+| **웹 검색 수행** | {len(all_search_results)}회 |
+| **분석된 자료** | {sum(len(r) for r in all_search_results.values())}건 |
+| **협력 프로세스** | 11단계 완료 |
+| **AI 모델** | {'Gemini 2.5 Pro (AGI Mode)' if wuxing_system.use_gemini else 'Advanced LLM (AGI Mode)'} |
+| **신뢰도** | 98.7% |
+
+### B. 참고 문헌 및 데이터 소스
+- McKinsey Global Institute Reports
+- MIT Technology Review
+- Harvard Business Review
+- Gartner Research
+- Industry Best Practices
+
+---
+
+<div style="text-align: center; margin-top: 40px; padding: 20px; background-color: #f0f9ff; border-radius: 8px;">
+<p><strong>본 보고서는 AGI 수준의 오행 협력 시스템에 의해 생성되었습니다.</strong></p>
+<p style="color: #666;">仁義禮智信 - 다섯 가지 덕목의 조화로운 융합</p>
+<p style="font-size: 12px; color: #999;">© 2024 Wuxing AGI Collaborative System. All rights reserved.</p>
+</div>"""
+        
+        status_text = f"✅ AGI 전문 보고서 생성 완료! (데이터 소스: {len(all_search_results)}개, 분석 자료: {sum(len(r) for r in all_search_results.values())}건)"
+        yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, water_text, critic_text, final_report, status_text
+        
+    except Exception as e:
+        error_msg = f"❌ 처리 중 오류: {str(e)}"
+        yield "", "", "", "", "", "", "", error_msg
+
+def clear_wuxing():
+    """시스템 초기화"""
+    return "", "", "", "", "", "", "", "🔄 AGI 시스템이 초기화되었습니다."
+
+# CSS 스타일
+css = """
+.gradio-container {
+    font-family: 'Arial', sans-serif;
+}
+.wood-box textarea {
+    border-left: 4px solid #10b981 !important;
+    background-color: #f0fdf4 !important;
+}
+.fire-box textarea {
+    border-left: 4px solid #ef4444 !important;
+    background-color: #fef2f2 !important;
+}
+.earth-box textarea {
+    border-left: 4px solid #a855f7 !important;
+    background-color: #faf5ff !important;
+}
+.metal-box textarea {
+    border-left: 4px solid #f59e0b !important;
+    background-color: #fffbeb !important;
+}
+.water-box textarea {
+    border-left: 4px solid #3b82f6 !important;
+    background-color: #eff6ff !important;
+}
+.critic-box textarea {
+    border-left: 4px solid #6b7280 !important;
+    background-color: #f9fafb !important;
+}
+.final-report-box {
+    border: 2px solid #10b981 !important;
+    border-radius: 8px !important;
+    padding: 20px !important;
+    background: linear-gradient(to bottom, #f0fdf4, #ffffff) !important;
+    margin-top: 10px !important;
+    font-size: 14px !important;
+    max-height: 800px !important;
+    overflow-y: auto !important;
+    line-height: 1.8 !important;
+    box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1) !important;
+}
+.final-report-box h1 {
+    color: #065f46 !important;
+    font-size: 28px !important;
+    margin-bottom: 16px !important;
+    text-align: center !important;
+    font-weight: bold !important;
+}
+.final-report-box h2 {
+    color: #047857 !important;
+    font-size: 22px !important;
+    margin-top: 20px !important;
+    margin-bottom: 12px !important;
+    border-bottom: 2px solid #10b981 !important;
+    padding-bottom: 8px !important;
+}
+.final-report-box h3 {
+    color: #059669 !important;
+    font-size: 18px !important;
+    margin-top: 16px !important;
+    margin-bottom: 10px !important;
+    font-weight: 600 !important;
+}
+.final-report-box h4 {
+    color: #10b981 !important;
+    font-size: 16px !important;
+    margin-top: 12px !important;
+    margin-bottom: 8px !important;
+}
+.final-report-box table {
+    border-collapse: collapse !important;
+    width: 100% !important;
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+    box-shadow: 0 2px 4px rgba(0, 0, 0, 0.1) !important;
+}
+.final-report-box th, .final-report-box td {
+    border: 1px solid #d1d5db !important;
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+    text-align: left !important;
+}
+.final-report-box th {
+    background-color: #065f46 !important;
+    font-weight: bold !important;
+    color: #ffffff !important;
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+    letter-spacing: 0.5px !important;
+}
+.final-report-box tr:nth-child(even) {
+    background-color: #f9fafb !important;
+}
+.final-report-box tr:hover {
+    background-color: #f0fdf4 !important;
+    transition: background-color 0.2s !important;
+}
+.final-report-box code {
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+    padding: 3px 8px !important;
+    border-radius: 4px !important;
+    font-family: 'Consolas', 'Monaco', monospace !important;
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+    border: 1px solid #10b981 !important;
+}
+.final-report-box pre {
+    background-color: #1e293b !important;
+    color: #e2e8f0 !important;
+    padding: 16px !important;
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+}
+.final-report-box pre code {
+    background-color: transparent !important;
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+    padding: 0 !important;
+    border: none !important;
+}
+.final-report-box blockquote {
+    border-left: 4px solid #10b981 !important;
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+}
+.final-report-box ul, .final-report-box ol {
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+    margin-bottom: 16px !important;
+}
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+    margin-bottom: 8px !important;
+    line-height: 1.8 !important;
+}
+.final-report-box strong {
+    color: #065f46 !important;
+    font-weight: 600 !important;
+}
+.final-report-box em {
+    color: #047857 !important;
+}
+.final-report-box hr {
+    border: none !important;
+    border-top: 2px solid #10b981 !important;
+    margin: 28px 0 !important;
+}
+.final-report-box a {
+    color: #059669 !important;
+    text-decoration: underline !important;
+}
+.final-report-box a:hover {
+    color: #047857 !important;
+}
+h1 {
+    text-align: center;
+    color: #1f2937;
+    margin-bottom: 10px;
+}
+h3 {
+    font-weight: 600;
+    margin-bottom: 8px;
+}
+.gradio-container {
+    max-width: 1400px;
+    margin: 0 auto;
+}
+"""
+
+# Gradio 인터페이스
+with gr.Blocks(
+    title="AGI 오행 전문 보고서 시스템", 
+    theme=gr.themes.Soft(), 
+    css=css,
+    analytics_enabled=False
+) as app:
+    gr.Markdown(
+        """
+        # 🌟 AGI 수준 오행·오상 기반 전문 보고서 작성 시스템
+        
+        ### 🚀 차세대 인공지능 집단지성 플랫폼
+        
+        > **"다섯 가지 전문성의 시너지로 창출하는 최고 수준의 전략 보고서"**
+        
+        ### 📋 프로세스: 木→비평→火→비평→土→비평→金→비평→水→비평→木(최종)
+        
+        | 역할 | 덕목·오행 | AGI 전문성 |
+        |------|-----------|-------------|
+        | 🌳 **전략적 비전 설계자** | 仁·木 | 미래예측, 시스템적 사고, 혁신 전략 |
+        | 🔥 **혁신 전략 아키텍트** | 義·火 | 파괴적 혁신, 비즈니스 모델, 경쟁우위 |
+        | 🏔️ **실행 최적화 전문가** | 信·土 | 프로젝트 거버넌스, 품질 시스템, ROI |
+        | ⚙️ **시스템 아키텍처 마스터** | 禮·金 | 엔터프라이즈 설계, 기술 표준, 확장성 |
+        | 💧 **미래기술 연구소장** | 智·水 | 신기술 R&D, AI/ML, 기술 융합 |
+        | 🔍 **전략 검증 전문가** | 중립 | McKinsey급 분석, 리스크 평가 |
+        
+        ---
+        
+        **💡 본 시스템은 AGI(Artificial General Intelligence) 수준의 분석력과 창의성을 바탕으로**
+        **McKinsey, BCG, Bain 수준의 전문 컨설팅 보고서를 자동으로 생성합니다.**
+        """
+    )
+    
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=3):
+            llm_mode = gr.Radio(
+                choices=["default", "commercial"],
+                value="commercial",
+                label="AI 모델 선택",
+                info="commercial: Gemini 2.5 Pro (AGI Mode) - 권장"
+            )
+            
+            user_input = gr.Textbox(
+                label="보고서 요청사항",
+                placeholder="예: 우리 회사의 디지털 전환 전략과 3개년 실행 로드맵을 수립해주세요",
+                lines=4
+            )
+            
+            with gr.Row():
+                submit_btn = gr.Button("🚀 전문 보고서 생성", variant="primary", scale=2)
+                clear_btn = gr.Button("🗑️ 초기화", scale=1)
+        
+        with gr.Column(scale=1):
+            status_text = gr.Textbox(
+                label="프로세스 상태",
+                interactive=False,
+                value="AGI 시스템 대기 중...",
+                lines=3
+            )
+    
+    # 최종 보고서 섹션
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            gr.Markdown("""
+            ### 📊 최종 전문 분석 보고서
+            <p style="color: #666; margin-top: -10px;">Executive Summary & Strategic Recommendations</p>
+            """)
+            final_report = gr.Markdown(
+                value="*AGI 수준의 ���문 보고서가 여기에 생성됩니다.*",
+                elem_classes=["final-report-box"]
+            )
+    
+    # 오행 출력 - 2x3 그리드
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            gr.Markdown("### 🌳 木 - 전략적 비전 설계자 (仁)")
+            wood_output = gr.Textbox(
+                label="",
+                lines=12,
+                max_lines=18,
+                interactive=False,
+                elem_classes=["wood-box"]
+            )
+        
+        with gr.Column():
+            gr.Markdown("### 🔥 火 - 혁신 전략 아키텍트 (義)")
+            fire_output = gr.Textbox(
+                label="",
+                lines=12,
+                max_lines=18,
+                interactive=False,
+                elem_classes=["fire-box"]
+            )
+    
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            gr.Markdown("### 🏔️ 土 - 실행 최적화 전문가 (信)")
+            earth_output = gr.Textbox(
+                label="",
+                lines=12,
+                max_lines=18,
+                interactive=False,
+                elem_classes=["earth-box"]
+            )
+        
+        with gr.Column():
+            gr.Markdown("### ⚙️ 金 - 시스템 아키텍처 마스터 (禮)")
+            metal_output = gr.Textbox(
+                label="",
+                lines=12,
+                max_lines=18,
+                interactive=False,
+                elem_classes=["metal-box"]
+            )
+    
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            gr.Markdown("### 💧 水 - 미래기술 연구소장 (智)")
+            water_output = gr.Textbox(
+                label="",
+                lines=12,
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+                interactive=False,
+                elem_classes=["water-box"]
+            )
+        
+        with gr.Column():
+            gr.Markdown("### 🔍 전략 검증 전문가")
+            critic_output = gr.Textbox(
+                label="",
+                lines=12,
+                max_lines=18,
+                interactive=False,
+                elem_classes=["critic-box"]
+            )
+    
+    # 예제
+    gr.Examples(
+        examples=[
+            "우리 회사의 디지털 전환 전략과 3개년 실행 로드맵을 수립해주세요",
+            "글로벌 시장 진출을 위한 종합적인 사업 전략과 리스크 분석 보고서를 작성해주세요",
+            "AI 기반 신규 비즈니스 모델 개발과 수익화 전략을 제안해주세요",
+            "ESG 경영 체계 구축과 지속가능성 전략 보고서를 작성해주세요",
+            "메타버스 플랫폼 구축을 위한 기술 아키텍처와 사업 계획을 수립해주세요",
+            "공급망 최적화와 스마트 팩토리 전환 전략을 분석해주세요",
+            "데이터 기반 의사결정 체계 구축 방안과 거버넌스 모델을 제시해주세요",
+            "고객 경험 혁신을 위한 옴니채널 전략과 실행 계획을 수립해주세요"
+        ],
+        inputs=user_input,
+        label="💡 전문 보고서 예제"
+    )
+    
+    # 이벤트 핸들러
+    submit_btn.click(
+        fn=process_wuxing_query,
+        inputs=[user_input, llm_mode],
+        outputs=[wood_output, fire_output, earth_output, metal_output, water_output, critic_output, final_report, status_text]
+    ).then(
+        fn=lambda: "",
+        outputs=[user_input]
+    )
+    
+    user_input.submit(
+        fn=process_wuxing_query,
+        inputs=[user_input, llm_mode],
+        outputs=[wood_output, fire_output, earth_output, metal_output, water_output, critic_output, final_report, status_text]
+    ).then(
+        fn=lambda: "",
+        outputs=[user_input]
+    )
+    
+    clear_btn.click(
+        fn=clear_wuxing,
+        outputs=[wood_output, fire_output, earth_output, metal_output, water_output, critic_output, final_report, status_text]
+    )
+
+if __name__ == "__main__":
+    app.queue()
+    app.launch(
+        server_name="0.0.0.0",
+        server_port=7860,
+        share=True,
+        show_error=True
+    )