AX Agent 진행 시간·글로우 경로 정리 및 최근 로컬 변경 일괄 반영

- AX Agent 스트리밍 경과 시간을 공용 helper로 통일해 비정상적인 수천만 시간 표시를 방지함

- 채팅 입력창 글로우를 런처와 같은 표시/숨김 중심의 얇은 외곽 글로우로 정리하고 런처 글로우 설정은 일반 설정에 유지함

- README와 DEVELOPMENT 문서를 2026-04-08 12:02 (KST) 기준으로 갱신하고 Release 빌드 경고 0 / 오류 0을 확인함

src/AxCopilot/Services/LlmService.ToolUse.cs

@@ -527,6 +527,9 @@ public partial class LlmService
             url = endpoint.TrimEnd('/') + "/v1/chat/completions";
         var json = JsonSerializer.Serialize(body);
 
+        // Raw 요청 로깅 (상세 로그 활성 시)
+        WorkflowLogService.LogLlmRawRequestFromContext(url, json);
+
         using var req = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, url)
         {
             Content = new StringContent(json, Encoding.UTF8, "application/json")
@@ -546,6 +549,7 @@ public partial class LlmService
                 LogService.Warn("[ToolUse] IBM 배포형 경로에서 tool_choice가 거부되어 대체 강제 전략으로 재시도합니다.");
                 var fallbackBody = BuildIbmToolBody(messages, tools, forceToolCall: true, useToolChoice: false);
                 var fallbackJson = JsonSerializer.Serialize(fallbackBody);
+                WorkflowLogService.LogLlmRawRequestFromContext(url, fallbackJson);
                 using var retryReq = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, url)
                 {
                     Content = new StringContent(fallbackJson, Encoding.UTF8, "application/json")
@@ -574,29 +578,35 @@ public partial class LlmService
     /// 2. Qwen3 <tool_call>\n{"name":"...", "arguments":{...}}\n</tool_call>
     /// 3. 여러 건의 연속 tool_call 태그
     /// </summary>
+    // ── 텍스트 폴백 파싱용 정규식 (static 캐싱 — 매 호출 재생성 방지) ──
+    private static readonly System.Text.RegularExpressions.Regex ToolCallTagRegex = new(
+        @"<\s*tool_call\s*>\s*([\s\S]*?)\s*<\s*/\s*tool_call\s*>",
+        System.Text.RegularExpressions.RegexOptions.IgnoreCase | System.Text.RegularExpressions.RegexOptions.Compiled);
+
+    private static readonly System.Text.RegularExpressions.Regex ToolCallFunctionRegex = new(
+        @"✿FUNCTION✿\s*(\w+)\s*\n\s*(\{[\s\S]*?\})\s*(?:✿|$)",
+        System.Text.RegularExpressions.RegexOptions.IgnoreCase | System.Text.RegularExpressions.RegexOptions.Compiled);
+
+    private static readonly System.Text.RegularExpressions.Regex ToolCallJsonRegex = new(
+        @"\{\s*""name""\s*:\s*""(\w+)""\s*,\s*""arguments""\s*:\s*(\{[\s\S]*?\})\s*\}",
+        System.Text.RegularExpressions.RegexOptions.Compiled);
+
     private static List<ContentBlock> TryExtractToolCallsFromText(string text)
     {
         var results = new List<ContentBlock>();
         if (string.IsNullOrWhiteSpace(text)) return results;
 
         // 패턴 1: <tool_call>...</tool_call> 태그 (Qwen 계열 기본 출력)
-        var tagPattern = new System.Text.RegularExpressions.Regex(
-            @"<\s*tool_call\s*>\s*(\{[\s\S]*?\})\s*<\s*/\s*tool_call\s*>",
-            System.Text.RegularExpressions.RegexOptions.IgnoreCase);
-
-        foreach (System.Text.RegularExpressions.Match m in tagPattern.Matches(text))
+        foreach (System.Text.RegularExpressions.Match m in ToolCallTagRegex.Matches(text))
         {
             var block = TryParseToolCallJson(m.Groups[1].Value);
             if (block != null) results.Add(block);
         }
 
-        // 패턴 2: ✿FUNCTION✿ 또는 <|tool_call|> (일부 Qwen 변형)
+        // 패턴 2: ✿FUNCTION✿ (일부 Qwen 변형)
         if (results.Count == 0)
         {
-            var fnPattern = new System.Text.RegularExpressions.Regex(
-                @"✿FUNCTION✿\s*(\w+)\s*\n\s*(\{[\s\S]*?\})\s*(?:✿|$)",
-                System.Text.RegularExpressions.RegexOptions.IgnoreCase);
-            foreach (System.Text.RegularExpressions.Match m in fnPattern.Matches(text))
+            foreach (System.Text.RegularExpressions.Match m in ToolCallFunctionRegex.Matches(text))
             {
                 var block = TryParseToolCallJsonWithName(m.Groups[1].Value, m.Groups[2].Value);
                 if (block != null) results.Add(block);
@@ -606,9 +616,7 @@ public partial class LlmService
         // 패턴 3: JSON 객체가 직접 출력된 경우 ({"name":"tool_name","arguments":{...}})
         if (results.Count == 0)
         {
-            var jsonPattern = new System.Text.RegularExpressions.Regex(
-                @"\{\s*""name""\s*:\s*""(\w+)""\s*,\s*""arguments""\s*:\s*(\{[\s\S]*?\})\s*\}");
-            foreach (System.Text.RegularExpressions.Match m in jsonPattern.Matches(text))
+            foreach (System.Text.RegularExpressions.Match m in ToolCallJsonRegex.Matches(text))
             {
                 var block = TryParseToolCallJsonWithName(m.Groups[1].Value, m.Groups[2].Value);
                 if (block != null) results.Add(block);
@@ -623,6 +631,12 @@ public partial class LlmService
     {
         try
         {
+            json = json.Trim();
+            // <tool_call> 태그 내용에서 JSON 객체 부분만 추출 (앞뒤 비-JSON 텍스트 제거)
+            var braceStart = json.IndexOf('{');
+            var braceEnd = json.LastIndexOf('}');
+            if (braceStart >= 0 && braceEnd > braceStart)
+                json = json[braceStart..(braceEnd + 1)];
             using var doc = JsonDocument.Parse(json);
             var root = doc.RootElement;
             var name = root.TryGetProperty("name", out var n) ? n.GetString() ?? "" : "";
@@ -642,7 +656,11 @@ public partial class LlmService
                 ToolInput = args,
             };
         }
-        catch { return null; }
+        catch (Exception ex)
+        {
+            Services.LogService.Debug($"[ToolUse] tool_call JSON 파싱 실패: {ex.Message} | 원본: {(json.Length > 200 ? json[..200] + "…" : json)}");
+            return null;
+        }
     }
 
     /// <summary>이름과 arguments JSON이 별도로 주어진 경우.</summary>
@@ -660,7 +678,11 @@ public partial class LlmService
                 ToolInput = doc.RootElement.Clone(),
             };
         }
-        catch { return null; }
+        catch (Exception ex)
+        {
+            Services.LogService.Debug($"[ToolUse] tool_call JSON 파싱 실패 (name={name}): {ex.Message}");
+            return null;
+        }
     }
 
     private object BuildOpenAiToolBody(List<ChatMessage> messages, IReadOnlyCollection<IAgentTool> tools, bool forceToolCall = false)
@@ -818,10 +840,28 @@ public partial class LlmService
             string.Equals(executionPolicy.Key, "tool_call_strict", StringComparison.OrdinalIgnoreCase);
         var msgs = new List<object>();
 
-        // 시스템 프롬프트
+        // 시스템 프롬프트 + IBM/vLLM 도구 호출 가이드 주입
         var systemPrompt = messages.FirstOrDefault(m => m.Role == "system")?.Content ?? _systemPrompt;
-        if (!string.IsNullOrWhiteSpace(systemPrompt))
-            msgs.Add(new { role = "system", content = systemPrompt });
+
+        // tools 이름 목록을 시스템 프롬프트에 직접 삽입 → Qwen이 도구 이름을 확실히 인식
+        var toolNameList = string.Join(", ", tools.Select(t => t.Name));
+        var toolCallGuidance =
+            "\n\n[Tool Calling Instructions]\n" +
+            "You have access to the following tools: " + toolNameList + "\n" +
+            "When the user's request requires action, you MUST call a tool. NEVER describe what you would do — call the tool directly.\n\n" +
+            "To call a tool, output EXACTLY this format (one per tool):\n" +
+            "<tool_call>\n" +
+            "{\"name\": \"TOOL_NAME\", \"arguments\": {\"param1\": \"value1\"}}\n" +
+            "</tool_call>\n\n" +
+            "Rules:\n" +
+            "- You MUST call at least one tool for every user request that requires action.\n" +
+            "- Do NOT explain what you plan to do. Do NOT say \"I will\" or \"Let me\". Just output <tool_call> immediately.\n" +
+            "- If multiple tools are needed, output multiple <tool_call> blocks.\n" +
+            "- After receiving tool results, use them to answer the user.\n";
+        var fullSystemPrompt = string.IsNullOrWhiteSpace(systemPrompt)
+            ? toolCallGuidance.TrimStart()
+            : systemPrompt + toolCallGuidance;
+        msgs.Add(new { role = "system", content = fullSystemPrompt });
 
         foreach (var m in messages)
         {
@@ -893,7 +933,7 @@ public partial class LlmService
             msgs.Add(new
             {
                 role = "user",
-                content = "[TOOL_ONLY] 설명하지 말고 지금 즉시 tools 중 하나 이상을 호출하세요. 평문 응답 금지. 도구 호출만 하세요."
+                content = "[TOOL_ONLY] 설명하지 말고 지금 즉시 <tool_call> 형식으로 도구를 호출하세요. 평문 응답은 거부됩니다.\nExample: <tool_call>\n{\"name\": \"tool_name\", \"arguments\": {\"key\": \"value\"}}\n</tool_call>"
             });
         }
 
@@ -923,8 +963,9 @@ public partial class LlmService
         }).ToArray();
 
         // IBM watsonx: parameters 래퍼 사용, model 필드 없음
-        // tool_choice: "required" 지원 여부는 배포 버전마다 다를 수 있으므로
-        // forceToolCall=true일 때 추가하되, 오류 시 상위에서 ToolCallNotSupportedException으로 폴백됨
+        // tool_choice / tool_choice_option: IBM 버전에 따라 필드명이 다를 수 있으므로 양쪽 모두 전송
+        // 오류 시 상위에서 ToolCallNotSupportedException으로 폴백됨
+        // Qwen3.5 thinking 모드 비활성화: 활성화되면 content=null, reasoning_content에만 출력됨
         if (forceToolCall && useToolChoice)
         {
             return new
@@ -932,11 +973,13 @@ public partial class LlmService
                 messages = msgs,
                 tools = toolDefs,
                 tool_choice = "required",
+                tool_choice_option = "required",
                 parameters = new
                 {
                     temperature = ResolveToolTemperature(),
                     max_new_tokens = ResolveOpenAiCompatibleMaxTokens()
-                }
+                },
+                chat_template_kwargs = new { enable_thinking = false },
             };
         }
 
@@ -948,7 +991,8 @@ public partial class LlmService
             {
                 temperature = ResolveToolTemperature(),
                 max_new_tokens = ResolveOpenAiCompatibleMaxTokens()
-            }
+            },
+            chat_template_kwargs = new { enable_thinking = false },
         };
     }
 
@@ -969,19 +1013,28 @@ public partial class LlmService
     {
         var blocks = new List<ContentBlock>();
         var textBuilder = new StringBuilder();
+        var rawSseBuilder = WorkflowLogService.IsRawLogEnabled ? new StringBuilder() : null;
+        var rawSw = System.Diagnostics.Stopwatch.StartNew();
 
         await foreach (var evt in StreamOpenAiToolEventsAsync(resp, usesIbmDeploymentApi, prefetchToolCallAsync, ct).WithCancellation(ct))
         {
             if (evt.Kind == ToolStreamEventKind.TextDelta && !string.IsNullOrWhiteSpace(evt.Text))
             {
                 textBuilder.Append(evt.Text);
+                rawSseBuilder?.Append("[text] ").AppendLine(evt.Text);
             }
             else if (evt.Kind == ToolStreamEventKind.ToolCallReady && evt.ToolCall != null)
             {
                 blocks.Add(evt.ToolCall);
+                rawSseBuilder?.Append("[tool_call] ").Append(evt.ToolCall.ToolName)
+                    .Append(' ').AppendLine(evt.ToolCall.ToolInput?.GetRawText() ?? "{}");
             }
         }
 
+        // Raw 응답 로깅
+        if (rawSseBuilder != null && rawSseBuilder.Length > 0)
+            WorkflowLogService.LogLlmRawResponseFromContext(rawSseBuilder.ToString(), rawSw.ElapsedMilliseconds);
+
         var text = textBuilder.ToString().Trim();
         var result = new List<ContentBlock>();
         if (!string.IsNullOrWhiteSpace(text))
@@ -1037,6 +1090,7 @@ public partial class LlmService
         else
             url = endpoint.TrimEnd('/') + "/v1/chat/completions";
         var json = JsonSerializer.Serialize(body);
+        WorkflowLogService.LogLlmRawRequestFromContext(url, json);
 
         using var req = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, url)
         {
@@ -1052,6 +1106,7 @@ public partial class LlmService
             {
                 var fallbackBody = BuildIbmToolBody(messages, tools, forceToolCall: true, useToolChoice: false);
                 var fallbackJson = JsonSerializer.Serialize(fallbackBody);
+                WorkflowLogService.LogLlmRawRequestFromContext(url, fallbackJson);
                 using var retryReq = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, url)
                 {
                     Content = new StringContent(fallbackJson, Encoding.UTF8, "application/json")
@@ -1082,6 +1137,35 @@ public partial class LlmService
         Func<ContentBlock, Task<ToolPrefetchResult?>>? prefetchToolCallAsync,
         [EnumeratorCancellation] CancellationToken ct)
     {
+        // Ollama stream:false 등 비-SSE 응답 감지: Content-Type에 text/event-stream이 없으면 전체 JSON으로 처리
+        var contentType = resp.Content.Headers.ContentType?.MediaType ?? "";
+        if (!contentType.Contains("event-stream", StringComparison.OrdinalIgnoreCase)
+            && !contentType.Contains("octet-stream", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
+        {
+            // 비-SSE 전체 JSON 응답 (Ollama stream:false 등)
+            var rawJson = await resp.Content.ReadAsStringAsync(ct);
+            var respJson = ExtractJsonFromSseIfNeeded(rawJson);
+            var trimmed = respJson.TrimStart();
+            if (trimmed.StartsWith('{') || trimmed.StartsWith('['))
+            {
+                using var doc = JsonDocument.Parse(respJson);
+                TryParseOpenAiUsage(doc.RootElement);
+                if (TryExtractMessageToolBlocks(doc.RootElement, out var msgText, out var directBlocks))
+                {
+                    if (!string.IsNullOrWhiteSpace(msgText))
+                        yield return new ToolStreamEvent(ToolStreamEventKind.TextDelta, msgText);
+                    foreach (var block in directBlocks)
+                    {
+                        if (prefetchToolCallAsync != null)
+                            block.PrefetchedExecutionTask = prefetchToolCallAsync(block);
+                        yield return new ToolStreamEvent(ToolStreamEventKind.ToolCallReady, ToolCall: block);
+                    }
+                }
+                yield return new ToolStreamEvent(ToolStreamEventKind.Completed);
+                yield break;
+            }
+        }
+
         using var stream = await resp.Content.ReadAsStreamAsync(ct);
         using var reader = new StreamReader(stream);
 
@@ -1174,12 +1258,26 @@ public partial class LlmService
                 var firstChoice = choicesEl[0];
                 if (firstChoice.TryGetProperty("delta", out var deltaEl))
                 {
+                    var emittedContent = false;
                     if (deltaEl.TryGetProperty("content", out var contentEl) &&
                         contentEl.ValueKind == JsonValueKind.String)
                     {
                         var chunk = contentEl.GetString();
                         if (!string.IsNullOrEmpty(chunk))
+                        {
                             yield return new ToolStreamEvent(ToolStreamEventKind.TextDelta, chunk);
+                            emittedContent = true;
+                        }
+                    }
+                    // Qwen3.5 thinking 모드 폴백: content가 비어있거나 없으면 reasoning_content 사용
+                    // else if가 아닌 독립 if — content 키가 존재하되 빈 문자열("")인 경우도 커버
+                    if (!emittedContent &&
+                        deltaEl.TryGetProperty("reasoning_content", out var reasoningEl) &&
+                        reasoningEl.ValueKind == JsonValueKind.String)
+                    {
+                        var reasoningChunk = reasoningEl.GetString();
+                        if (!string.IsNullOrEmpty(reasoningChunk))
+                            yield return new ToolStreamEvent(ToolStreamEventKind.TextDelta, reasoningChunk);
                     }
 
                     if (deltaEl.TryGetProperty("tool_calls", out var toolCallsEl) &&
@@ -1274,6 +1372,18 @@ public partial class LlmService
                 consumed = true;
             }
         }
+        // Qwen3.5 thinking 모드 폴백: content가 비어있으면 reasoning_content 사용
+        if (!consumed &&
+            message.TryGetProperty("reasoning_content", out var reasoningContentEl) &&
+            reasoningContentEl.ValueKind == JsonValueKind.String)
+        {
+            var reasoningText = reasoningContentEl.GetString();
+            if (!string.IsNullOrWhiteSpace(reasoningText))
+            {
+                text = reasoningText;
+                consumed = true;
+            }
+        }
 
         if (message.TryGetProperty("tool_calls", out var toolCallsEl) &&
             toolCallsEl.ValueKind == JsonValueKind.Array)
@@ -1325,6 +1435,22 @@ public partial class LlmService
         if (!(json.StartsWith('{') || json.StartsWith('[')))
             return false;
 
+        // 빠른 사전 검사: 중괄호/대괄호 균형이 맞지 않으면 파싱 시도 불필요
+        int depth = 0;
+        bool inString = false;
+        bool escape = false;
+        for (int i = 0; i < json.Length; i++)
+        {
+            var ch = json[i];
+            if (escape) { escape = false; continue; }
+            if (ch == '\\' && inString) { escape = true; continue; }
+            if (ch == '"') { inString = !inString; continue; }
+            if (inString) continue;
+            if (ch is '{' or '[') depth++;
+            else if (ch is '}' or ']') depth--;
+        }
+        if (depth != 0) return false;
+
         try
         {
             using var _ = JsonDocument.Parse(json);
@@ -1362,6 +1488,12 @@ public partial class LlmService
                     return null;
             }
         }
+        else if (!forceEmit)
+        {
+            // 스트리밍 중 이름만 도착하고 arguments가 아직 비어 있는 경우
+            // → 후속 청크에서 arguments가 올 수 있으므로 조기 방출하지 않음
+            return null;
+        }
 
         var block = new ContentBlock
         {