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@@ -276,358 +276,35 @@ class LLMCollaborativeSystem:
         # 테스트 모드
         if self.test_mode:
             logger.info(f"테스트 모드 스트리밍 - Role: {role}")
-            test_responses = {
-                "supervisor_initial": """이 질문에 대한 거시적 분석을 제시하겠습니다.
-
-1. **핵심 개념 파악**
-   - 질문의 본질적 요소를 심층 분석합니다
-   - 관련된 주요 이론과 원칙을 검토합니다
-   - 다양한 관점에서의 접근 방법을 고려합니다
-
-2. **전략적 접근 방향**
-   - 체계적이고 단계별 해결 방안을 수립합니다
-   - 장단기 목표를 명확히 설정합니다
-   - 리스크 요인과 대응 방안을 마련합니다
-
-3. **기대 효과와 과제**
-   - 예상되는 긍정적 성과를 분석합니다
-   - 잠재적 도전 과제를 식별합니다
-   - 지속가능한 발전 방향을 제시합니다
-
-[검색 키워드]: machine learning optimization, performance improvement strategies, model efficiency techniques, hyperparameter tuning best practices, latest ML trends 2024""",
-                
-                "researcher_initial": """조사 결과를 종합하여 다음과 같이 정리했습니다.
-
-**1. Machine Learning Optimization**
-- 최신 연구에 따르면 모델 최적화의 핵심은 아키텍처 설계와 훈련 전략의 균형입니다
-- AutoML 도구들이 하이퍼파라미터 튜닝을 자동화하여 효율성을 크게 향상시킵니다
-- 출처: ML Conference 2024, Google Research
-
-**2. Performance Improvement Strategies**
-- 데이터 품질 개선이 모델 성능 향상의 80%를 차지한다는 연구 결과
-- 앙상블 기법과 전이학습이 주요 성능 개선 방법으로 입증됨
-- 벤치마크: ImageNet에서 95% 이상의 정확도 달성 사례
-
-**3. Model Efficiency Techniques**
-- 모델 경량화(Pruning, Quantization)로 추론 속도 10배 향상 가능
-- Knowledge Distillation으로 모델 크기 90% 감소, 성능 유지
-- 최신 트렌드: Efficient Transformers, Neural Architecture Search
-
-**4. 실제 적용 사례**
-- Netflix: 추천 시스템 개선으로 사용자 만족도 35% 향상
-- Tesla: 실시간 객체 인식 속도 50% 개선
-- OpenAI: GPT 모델 효율성 개선으로 비용 70% 절감""",
-                
-                "supervisor_research_review": """1차 조사 결과를 검토한 결과, 다음과 같은 평가와 추가 조사 지시를 제시합니다.
+            
+            # 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
-  * 실패 사례와 함정(pitfalls) 정보 누락
-  * 비용-효과 분석의 구체적인 수치 부족
-  * 최신 논문이나 연구 결과의 구체적 인용 부족
-
-**추가 조사 필요 사항**
-1. 실제 구현 시 사용되는 구체적인 도구와 라이브러리
-2. 모델 최적화 실패 사례와 그 원인 분석
-3. 산업별 ROI 수치와 투자 대비 효과
-4. 2024년 최신 연구 논문과 breakthrough 기술
-5. 오픈소스 프로젝트와 커뮤니티 리소스
-
-[추가 검색 키워드]: ML optimization tools 2024, model optimization failure cases, ML ROI analysis industry, breakthrough ML papers 2024, open source ML optimization""",
-                
-                "researcher_additional": """감독자의 피드백을 반영하여 추가 조사를 수행했습니다.
-
-**추가 조사 결과**
-
-**1. 구체적인 구현 도구 및 프레임워크**
-- **PyTorch Optimization Toolkit**: torch.optim, torch.nn.utils.prune
-- **TensorFlow Model Optimization**: TF-MOT for pruning, quantization
-- **ONNX Runtime**: 크로스 플랫폼 최적화, 평균 3배 속도 향상
-- **Apache TVM**: 자동 최적화 컴파일러, 하드웨어별 최적화
-- 출처: PyTorch Documentation 2024, TensorFlow Official Guide
-
-**2. 실패 사례 및 교훈**
-- **Uber의 Michelangelo 플랫폼**: 과도한 최적화로 인한 유지보수 문제
-  * 교훈: 최적화와 유지보수성의 균형 필요
-- **Twitter의 추천 시스템**: 실시간 성능 최적화 실패
-  * 원인: 캐싱 전략 부재, 데이터 파이프라인 병목
-- 출처: Uber Engineering Blog, Twitter Tech Blog 2024
-
-**3. ROI 분석 및 비용 효과**
-- **금융 산업**: 평균 ROI 312%, 투자 회수 기간 4.2개월
-  * JP Morgan: 사기 탐지 모델 최적화로 연간 $150M 절감
-- **리테일**: 평균 ROI 245%, 투자 회수 기간 6개월
-  * Amazon: 추천 시스템 최적화로 매출 23% 증가
-- **제조업**: 평균 ROI 189%, 투자 회수 기간 8개월
-- 출처: McKinsey AI Report 2024, Gartner Analysis
-
-**4. 2024년 최신 연구 및 Breakthrough**
-- **Sparse Mixture of Experts (SMoE)**: 모델 크기 95% 감소, 성능 유지
-  * 논문: "Efficient Scaling with Sparse MoE" - Google DeepMind
-- **Flash Attention v3**: 메모리 사용량 80% 감소
-  * 논문: "FlashAttention-3: Fast and Memory-Efficient Exact Attention"
-- **Quantization-Aware Training 2.0**: 2-bit 양자화에서도 성능 유지
-- 출처: NeurIPS 2024, ICML 2024 Proceedings
-
-**5. 오픈소스 리소스**
-- **Hugging Face Optimum**: 원클릭 모델 최적화 라이브러리
-- **Microsoft DeepSpeed**: 대규모 모델 훈련 및 추론 최적화
-- **NVIDIA TensorRT**: GPU 최적화 추론 엔진
-- **Intel OpenVINO**: CPU 최적화 툴킷
-- 커뮤니티: r/MachineLearning, MLOps Community Slack
-
-**종합 분석**
-초기 조사와 추가 조사를 종합하면, 성공적인 ML 모델 최적화를 위해서는:
-1. 적절한 도구 선택과 단계적 접근이 필수
-2. 실패 사례에서 배운 교훈을 사전에 반영
-3. 명확한 ROI 목표와 측정 지표 설정
-4. 최신 연구 결과의 선별적 적용
-5. 오픈소스 커뮤니티의 적극적 활용""",
-                
-                "supervisor_execution": """종합된 조사 내용을 바탕으로 실행자 AI에게 다음과 같이 구체적으로 지시합니다.
-
-**실행 전략 수립 지침**
-
-**1단계: 현재 상태 진단 및 도구 선택 (1주차)**
-- 조사된 도구 중 프로젝트에 적합한 것 선택:
-  * PyTorch 기반: PyTorch Optimization Toolkit 활용
-  * TensorFlow 기반: TF-MOT 활용
-  * 크로스 플랫폼: ONNX Runtime 고려
-- Uber와 Twitter의 실패 사례를 참고하여 리스크 체크리스트 작성
-- 금융업 ROI 312% 사례를 벤치마크로 목표 설정
-
-**2단계: 데이터 품질 및 파이프라인 최적화 (2-3주차)**
-- 조사 결과의 "80% 규칙" 적용
-- Twitter 사례를 참고하여 캐싱 전략 수립
-- 데이터 파이프라인 병목 지점 사전 제거
-
-**3단계: 모델 최적화 구현 (4-6주차)**
-- 최신 연구 적용:
-  * Sparse MoE로 모델 크기 95% 감소 시도
-  * Flash Attention v3로 메모리 효율성 개선
-  * Quantization-Aware Training 2.0 적용
-- 오픈소스 활용:
-  * Hugging Face Optimum으로 빠른 프로토타이핑
-  * DeepSpeed로 대규모 모델 처리
-  * 하드웨어별 최적화 (TensorRT/OpenVINO)
-
-**4단계: 검증 및 배포 (7-8주차)**
-- JP Morgan 사례 참고하여 비용 절감 효과 측정
-- Amazon 사례의 A/B 테스트 방법론 적용
-- 투자 회수 기간 4-6개월 목표로 ROI 계산
-
-**특별 지시사항**
-1. 각 단계에서 실패 사례의 교훈 반영 필수
-2. 오픈소스 커뮤니티와의 협업 계획 포함
-3. 최신 논문의 기술을 단계적으로 적용
-4. 구체적인 비용-효과 수치를 포함한 보고""",
-                
-                "executor": """감독자의 지시와 종합 조사 내용을 기반으로 구체적인 실행 계획을 수립합니다.
-
-**ML 모델 최적화 실행 계획**
-
-**1단계: 현재 상태 진단 및 도구 선택 (1주차)**
-
-*월요일-화요일: 현재 환경 분석 및 도구 선정*
-- 현재 모델 스택 확인:
-  * PyTorch 2.0 기반 → PyTorch Optimization Toolkit 선택
-  * 모델 크기: 2.5GB, 추론 시간: 45ms, GPU 메모리: 8GB
-- 리스크 체크리스트 (실패 사례 기반):
-  □ 유지보수성 vs 최적화 균형 계획
-  □ 캐싱 전략 사전 설계
-  □ 데이터 파이프라인 병목 분석
-  □ 롤백 계획 수립
-
-*수요일-목요일: 벤치마크 설정 및 ROI 목표*
-- 금융업 ROI 312% 사례 분석:
-  * 현재 추론 비용: $50,000/월
-  * 목표 절감액: $35,000/월 (70% 절감)
-  * 예상 투자: $60,000 (인건비 + 인프라)
-  * 목표 ROI: 250% (6개월 내)
-
-*금요일: 도구 환경 구축*
-```python
-# environment_setup.py
-pip install torch torchvision torchaudio
-pip install transformers optimum
-pip install onnx onnxruntime
-pip install deepspeed
-pip install tensorrt  # NVIDIA GPU 환경
-```
-
-**2단계: 데이터 품질 및 파이프라인 최적화 (2-3주차)**
+- 부족한 점: 구체적인 구현 도구와 프레임워크 정보 부족
 
-*2주차: 데이터 품질 개선 (80% 규칙 적용)*
-```python
-class DataQualityPipeline:
-    def __init__(self):
-        self.cache_strategy = RedisCacheStrategy()  # Twitter 교훈 반영
-        self.quality_checks = [
-            MissingValueHandler(threshold=0.05),
-            OutlierDetector(method='isolation_forest'),
-            DataDriftMonitor(window_size=1000),
-            LabelQualityChecker()
-        ]
-    
-    def optimize_pipeline(self, data_loader):
-        # 병목 지점 프로파일링
-        profiler = DataPipelineProfiler()
-        bottlenecks = profiler.identify_bottlenecks(data_loader)
-        
-        # 캐싱 적용
-        for bottleneck in bottlenecks:
-            self.cache_strategy.apply(bottleneck)
-        
-        return self.quality_checks
-```
-
-*3주차: 파이프라인 병렬화 및 최적화*
-- 데이터 로딩 ���렬화: num_workers=8
-- 프리페칭 버퍼 크기 최적화: prefetch_factor=4
-- 메모리 매핑 활용으로 I/O 속도 3배 향상
-
-**3단계: 모델 최적화 구현 (4-6주차)**
-
-*4주차: Sparse MoE 적용 (95% 크기 감소)*
-```python
-from transformers import SwitchTransformersModel
-import torch.nn.utils.prune as prune
-
-class SparseMoEOptimizer:
-    def __init__(self, model):
-        self.model = model
-        self.sparsity_target = 0.95
-    
-    def apply_sparse_moe(self):
-        # Google DeepMind 논문 기반 구현
-        moe_config = {
-            'num_experts': 8,
-            'expert_capacity': 128,
-            'router_z_loss_coef': 0.01
-        }
-        
-        # 모델 변환
-        sparse_model = self.convert_to_moe(self.model, moe_config)
-        
-        # 크기 검증: 2.5GB → 125MB (95% 감소)
-        return sparse_model
-```
-
-*5주차: Flash Attention v3 및 Quantization*
-```python
-from flash_attn import flash_attn_func
-from transformers import BitsAndBytesConfig
-
-# Flash Attention v3 적용
-class FlashAttentionOptimizer:
-    def optimize_attention(self, model):
-        # 메모리 사용량 80% 감소
-        for layer in model.transformer.layers:
-            layer.attention = FlashAttentionV3(layer.attention)
-        return model
-
-# 2-bit Quantization
-quantization_config = BitsAndBytesConfig(
-    load_in_2bit=True,
-    bnb_2bit_compute_dtype=torch.float16,
-    bnb_2bit_use_double_quant=True,
-    bnb_2bit_quant_type="nf2"  # NeurIPS 2024 논문 기법
-)
-```
-
-*6주차: 하드웨어별 최적화 및 통합*
-- NVIDIA GPU: TensorRT 최적화
-  * FP16 추론: 2배 속도 향상
-  * INT8 캘리브레이션: 추가 2배 속도 향상
-- CPU: OpenVINO 최적화
-  * VNNI 명령어 활용
-- 최종 통합 테스트
-
-**4단계: 검증 및 배포 (7-8주차)**
-
-*7주차: 성능 검증 및 ROI 분석*
-- 성능 측정 결과:
-  * 모델 크기: 2.5GB → 125MB (95% 감소) ✓
-  * 추론 속도: 45ms → 3ms (15배 향상) ✓
-  * 정확도: 94.2% → 93.8% (0.4% 손실) ✓
-  * GPU 메모리: 8GB → 1GB (87.5% 감소) ✓
-
-- 비용 분석 (JP Morgan 사례 참조):
-  * 인프라 비용: $50,000/월 → $12,500/월
-  * 절감액: $37,500/월
-  * 투자 회수 기간: 1.6개월
-  * 6개월 ROI: 275%
-
-*8주차: 단계적 배포 (Amazon 사례 적용)*
-```python
-class CanaryDeployment:
-    def __init__(self):
-        self.stages = [
-            (0.01, 1),   # 1% 트래픽, 1일
-            (0.05, 2),   # 5% 트래픽, 2일
-            (0.20, 3),   # 20% 트래픽, 3일
-            (0.50, 3),   # 50% 트래픽, 3일
-            (1.00, None) # 100% 트래픽
-        ]
-    
-    def deploy(self, optimized_model):
-        for traffic_ratio, days in self.stages:
-            metrics = self.monitor_performance(traffic_ratio)
-            if not self.meets_sla(metrics):
-                self.rollback()
-                break
-```
+[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.
 
-**산출물 및 문서화**
-1. 최적화된 모델 아티팩트 (125MB)
-2. 성능 벤치마크 보고서
-3. ROI 분석 문서
-4. 운영 가이드 및 모니터링 대시보드
-5. 오픈소스 기여: Hugging Face Model Hub에 공개
-
-**커뮤니티 협업 계획**
-- MLOps Community Slack 채널 참여
-- 월간 진행상황 블로그 포스팅
-- 오픈소스 프로젝트에 최적화 도구 기여""",
-                
-                "supervisor_review": """실행자 AI의 계획을 검토한 결과, 조사 내용이 매우 잘 반영되었습니다. 다음과 같은 개선사항을 제안합니다.
-
-**강점**
-- 조사된 모든 도구와 기법이 체계적으로 활용됨
-- 실패 사례의 교훈이 리스크 관리에 잘 반영됨
-- 구체적인 코드 예시와 측정 가능한 목표 설정
-- ROI 분석이 산업 벤치마크와 잘 연계됨
-
-**개선 필요사항**
-
-1. **모니터링 및 알림 체계 강화**
-   - 실시간 성능 모니터링 대시보드 구축
-   - 이상 징후 자동 감지 및 알림 시스템
-   - Grafana + Prometheus 조합 권장
-
-2. **팀 역량 개발 계획**
-   - Sparse MoE, Flash Attention 등 신기술 교육
-   - 내부 스터디 그룹 운영
-   - 외부 전문가 초청 세미나
-
-3. **장기 유지보수 전략**
-   - 분기별 모델 재최적화 일정
-   - 새로운 최적화 기법 도입 프로세스
-   - 기술 부채 관리 계획
-
-4. **��스크 대응 시나리오 구체화**
-   - 각 최적화 단계별 실패 시 Plan B
-   - 성능 저하 시 즉각 대응 매뉴얼
-   - 비즈니스 연속성 계획
-
-**추가 권장사항**
-- 성공 사례를 컨퍼런스에서 발표하여 브랜드 가치 향상
-- 최적화 프레임워크를 내부 플랫폼으로 발전
-- 다른 팀/프로젝트에도 적용 가능한 템플릿 제작""",
-                
-                "executor_final": """감독자 AI의 피드백을 완전히 반영하여 최종 실행 보고서를 작성합니다.
+[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."""
+            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."""
+            else:
+                response = """감독자의 지시에 따라 구체적인 실행 계획을 수립합니다."""
+            
+            yield from self.simulate_streaming(response, role)
+            return
 
 # 🎯 ML 모델 최적화 프로젝트 최종 실행 보고서
 
@@ -1395,4 +1072,4 @@ if __name__ == "__main__":
         server_port=7860,
         share=True,
         show_error=True
-    )            
+    )