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app.py

@@ -1,1097 +1,35 @@
-"""
-K-Listed Company Analysis Agent - Enhanced Async with Multi-Agent Collaboration
-Using Qwen3-235B model with Investigator/Auditor/Supervisor team
-"""
-
 import os
 import sys
-import json
-import time
-import traceback
-import sqlite3
-import pickle
-import asyncio
-import aiohttp
-from typing import List, Dict, Optional, Tuple, Any
-from datetime import datetime, timedelta
-from dataclasses import dataclass, field, asdict
-from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
-import re
-import hashlib
-
 import streamlit as st
-import pandas as pd
-import plotly.graph_objects as go
-import plotly.express as px
-import requests
-import yfinance as yf
-
-# Set page config at the very beginning
-st.set_page_config(
-    page_title="🇰🇷 K-Listed Company Analysis Agent",
-    page_icon="🇰🇷",
-    layout="wide",
-    initial_sidebar_state="expanded"
-)
-
-# =============================================================================
-# Configuration
-# =============================================================================
-APP_TITLE = "🇰🇷 K-Listed Company Analysis Agent (KOSPI/KOSDAQ)"
-APP_DESC = """
-한국 상장사 전문 AI 분석 시스템 - Multi-Agent Collaboration
-- 🤝 3단계 협업: 조사자 → 감사자 → 감독자
-- 🚀 Qwen3-235B 모델 (12,000 토큰)
-- ⚡ 비동기 병렬 처리
-- 📊 2,600+ 전 상장사 지원
-"""
-
-# Fireworks Configuration - QWEN MODEL
-FIREWORKS_MODEL = "accounts/fireworks/models/qwen3-235b-a22b-instruct-2507"
-FIREWORKS_URL = "https://api.fireworks.ai/inference/v1/chat/completions"
-BRAVE_URL = "https://api.search.brave.com/res/v1/web/search"
-
-# Token allocation for multi-agent system
-TOKEN_ALLOCATION = {
-    "investigator": 4096,
-    "auditor": 2048,
-    "supervisor": 4096,
-    "total": 12000
-}
-
-ALLOWED_OFFICIAL_DOMAINS = [
-    "dart.fss.or.kr",
-    "kind.krx.co.kr", 
-    "krx.co.kr",
-    "www.krx.co.kr",
-    "finance.naver.com",
-    "comp.fnguide.com",
-]
-
-# Database
-DB_PATH = "korean_stocks.db"
-CACHE_EXPIRY_HOURS = 24
-
-# Sample Korean stocks data
-KOREAN_STOCKS_DATA = [
-    # KOSPI
-    ("005930", "삼성전자", "KOSPI", "전기전자", "반도체"),
-    ("000660", "SK하이닉스", "KOSPI", "전기전자", "반도체"),
-    ("373220", "LG에너지솔루션", "KOSPI", "전기전자", "배터리"),
-    ("207940", "삼성바이오로직스", "KOSPI", "의약품", "바이오"),
-    ("005380", "현대차", "KOSPI", "운수장비", "자동차"),
-    ("000270", "기아", "KOSPI", "운수장비", "자동차"),
-    ("068270", "셀트리온", "KOSPI", "의약품", "바이오"),
-    ("035720", "카카오", "KOSPI", "서비스업", "인터넷"),
-    ("035420", "네이버", "KOSPI", "서비스업", "인터넷"),
-    ("006400", "삼성SDI", "KOSPI", "전기전자", "배터리"),
-    ("051910", "LG화학", "KOSPI", "화학", "석유화학"),
-    ("005490", "포스코홀딩스", "KOSPI", "철강금속", "철강"),
-    ("012330", "현대모비스", "KOSPI", "운수장비", "자동차부품"),
-    ("105560", "KB금융", "KOSPI", "금융업", "은행"),
-    ("055550", "신한지주", "KOSPI", "금융업", "은행"),
-    # KOSDAQ
-    ("247540", "에코프로비엠", "KOSDAQ", "전기전자", "배터리소재"),
-    ("086520", "에코프로", "KOSDAQ", "전기전자", "환경"),
-    ("328130", "루닛", "KOSDAQ", "의료", "AI의료"),
-    ("196170", "알테오젠", "KOSDAQ", "의약품", "바이오"),
-    ("326030", "SK바이오팜", "KOSDAQ", "의약품", "신약"),
-]
-
-# =============================================================================
-# Data Classes
-# =============================================================================
-@dataclass
-class SearchResult:
-    url: str
-    title: str
-    description: str
-    hostname: str
-
-@dataclass
-class AnalysisReport:
-    company: str
-    ticker: str = ""
-    market: str = ""
-    report_text: str = ""
-    sources: List[SearchResult] = field(default_factory=list)
-    timestamp: str = ""
-    error: str = ""
-    stock_data: Optional[pd.DataFrame] = None
-    financial_info: Optional[Dict] = None
-    from_cache: bool = False
-    processing_time: float = 0.0
-    agent_outputs: Dict[str, str] = field(default_factory=dict)
-
-# =============================================================================
-# Utility Functions
-# =============================================================================
-def _now_kst() -> str:
-    """Get current KST timestamp"""
-    kst = datetime.utcnow() + timedelta(hours=9)
-    return kst.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S KST")
-
-def ensure_env() -> List[str]:
-    """Check required environment variables"""
-    missing = []
-    if not os.getenv("BRAVE_API_KEY"):
-        missing.append("BRAVE_API_KEY")
-    if not os.getenv("FIREWORKS_API_KEY"):
-        missing.append("FIREWORKS_API_KEY")
-    return missing
-
-def safe_get(dct: Dict, path: str, default=None):
-    """Safely get nested dictionary values"""
-    cur = dct
-    for p in path.split("."):
-        if not isinstance(cur, dict) or p not in cur:
-            return default
-        cur = cur[p]
-    return cur
-
-# =============================================================================
-# Database Functions
-# =============================================================================
-@st.cache_resource
-def init_database():
-    """Initialize SQLite database with Korean stocks"""
-    conn = sqlite3.connect(DB_PATH, check_same_thread=False)
-    cursor = conn.cursor()
-    
-    cursor.execute('''
-        CREATE TABLE IF NOT EXISTS stocks (
-            ticker TEXT PRIMARY KEY,
-            name TEXT NOT NULL,
-            market TEXT NOT NULL,
-            sector TEXT,
-            industry TEXT,
-            updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
-        )
-    ''')
-    
-    cursor.execute('''
-        CREATE TABLE IF NOT EXISTS analysis_cache (
-            cache_key TEXT PRIMARY KEY,
-            company TEXT NOT NULL,
-            report_data BLOB,
-            sources_data BLOB,
-            created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
-            expires_at TIMESTAMP
-        )
-    ''')
-    
-    # Load stocks data
-    cursor.executemany(
-        "INSERT OR REPLACE INTO stocks (ticker, name, market, sector, industry) VALUES (?, ?, ?, ?, ?)",
-        KOREAN_STOCKS_DATA
-    )
-    
-    conn.commit()
-    return conn
-
-@st.cache_data(ttl=3600)
-def search_stock_by_name(name: str) -> Optional[Tuple[str, str, str]]:
-    """Search stock by company name"""
-    conn = init_database()
-    cursor = conn.cursor()
-    
-    cursor.execute(
-        "SELECT ticker, name, market FROM stocks WHERE name LIKE ? OR ticker = ?",
-        (f"%{name}%", name)
-    )
-    result = cursor.fetchone()
-    return result
-
-def save_to_cache(company: str, report: Dict, sources: List, ttl_hours: int = 24):
-    """Save analysis to cache"""
-    conn = init_database()
-    cursor = conn.cursor()
-    
-    cache_key = hashlib.md5(f"{company}_{datetime.now().date()}".encode()).hexdigest()
-    expires_at = datetime.now() + timedelta(hours=ttl_hours)
-    
-    cursor.execute('''
-        INSERT OR REPLACE INTO analysis_cache 
-        (cache_key, company, report_data, sources_data, expires_at)
-        VALUES (?, ?, ?, ?, ?)
-    ''', (cache_key, company, pickle.dumps(report), pickle.dumps(sources), expires_at))
-    
-    conn.commit()
-
-def get_from_cache(company: str) -> Optional[Tuple[Dict, List]]:
-    """Get cached analysis if available"""
-    conn = init_database()
-    cursor = conn.cursor()
-    
-    cursor.execute('''
-        SELECT report_data, sources_data 
-        FROM analysis_cache 
-        WHERE company = ? AND expires_at > ?
-        ORDER BY created_at DESC LIMIT 1
-    ''', (company, datetime.now()))
-    
-    result = cursor.fetchone()
-    if result:
-        return pickle.loads(result[0]), pickle.loads(result[1])
-    return None
-
-# =============================================================================
-# Async Fireworks Client with Qwen Model
-# =============================================================================
-class AsyncFireworksClient:
-    """Async client for Fireworks API with Qwen3-235B model"""
-    
-    def __init__(self):
-        self.api_key = os.getenv("FIREWORKS_API_KEY")
-        self.model = FIREWORKS_MODEL
-        self.url = FIREWORKS_URL
-        self.session = None
-    
-    async def __aenter__(self):
-        self.session = aiohttp.ClientSession()
-        return self
-    
-    async def __aexit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb):
-        if self.session:
-            await self.session.close()
-    
-    async def chat_async(self, messages: List[Dict], max_tokens: int = 4096, 
-                        temperature: float = 0.6, timeout: int = 60) -> Optional[str]:
-        """Async chat with Qwen model"""
-        if not self.api_key:
-            st.error("Fireworks API key not set")
-            return None
-        
-        if not self.session:
-            self.session = aiohttp.ClientSession()
-        
-        headers = {
-            "Accept": "application/json",
-            "Content-Type": "application/json",
-            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}"
-        }
-        
-        payload = {
-            "model": self.model,
-            "messages": messages,
-            "max_tokens": max_tokens,
-            "top_p": 1,
-            "top_k": 40,
-            "presence_penalty": 0,
-            "frequency_penalty": 0,
-            "temperature": temperature
-        }
-        
-        try:
-            async with self.session.post(
-                self.url,
-                headers=headers,
-                json=payload,
-                timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=timeout)
-            ) as response:
-                if response.status == 200:
-                    data = await response.json()
-                    content = data.get("choices", [{}])[0].get("message", {}).get("content", "")
-                    return content
-                else:
-                    error_text = await response.text()
-                    st.error(f"Fireworks API error ({response.status}): {error_text[:200]}")
-                    return None
-                    
-        except asyncio.TimeoutError:
-            st.error(f"Timeout after {timeout} seconds")
-            return None
-        except Exception as e:
-            st.error(f"API call error: {str(e)}")
-            return None
-    
-    async def multi_agent_process(self, company: str, sources: List[SearchResult],
-                                 sections: List[str], tone: str) -> Dict[str, str]:
-        """Process through Investigator -> Auditor -> Supervisor agents"""
-        results = {}
-        
-        # 1. INVESTIGATOR AGENT
-        st.info("🕵️ 조사자 에이전트 작동 중...")
-        investigator_result = await self.run_investigator(company, sources)
-        results['investigator'] = investigator_result
-        
-        if not investigator_result:
-            st.error("조사자 에이전트 실패")
-            return results
-        
-        # 2. AUDITOR AGENT  
-        st.info("✅ 감사자 에이전트 검증 중...")
-        auditor_result = await self.run_auditor(company, investigator_result)
-        results['auditor'] = auditor_result
-        
-        # 3. SUPERVISOR AGENT
-        st.info("📝 감독자 에이전트 최종 보고서 작성 중...")
-        supervisor_result = await self.run_supervisor(
-            company, investigator_result, auditor_result, sections, tone
-        )
-        results['supervisor'] = supervisor_result
-        
-        return results
-    
-    async def run_investigator(self, company: str, sources: List[SearchResult]) -> str:
-        """조사자 에이전트: 정보 수집 및 초기 분석"""
-        source_text = "\n\n".join([
-            f"{i+1}. {s.title}\n{s.description}\n출처: {s.hostname}\nURL: {s.url}"
-            for i, s in enumerate(sources[:20])
-        ])
-        
-        system_prompt = """당신은 한국 상장사 전문 조사 애널리스트입니다.
-목표: KOSPI/KOSDAQ 상장사의 사실 기반 정보를 체계적으로 수집하고 정리합니다.
-원칙: 
-1) 공식 출처(DART, KRX) 최우선
-2) 구체적 수치와 날짜 명시
-3) 추정과 확정 구분
-4) 각 문장 출처 표기 [n]"""
-        
-        user_prompt = f"""
-분석 대상: {company}
-
-검색 결과:
-{source_text}
-
-상세 조사 요구사항:
-1. 회사 개요 (사업 영역, 시장 지위, 핵심 경쟁력)
-2. 최근 재무 하이라이트 (매출, 영업이익, 순이익 등 구체적 수치)
-3. 최근 60일 주요 이벤트 (공시, 뉴스, 경영진 발표)
-4. 핵심 리스크 요인 (3-5개)
-5. 성장 카탈리스트 (3-5개)
-6. 경쟁 환경 및 시장 포지션
-7. 밸류에이션 현황 (PER, PBR 등)
-
-각 섹션별로 구체적 수치와 날짜를 포함하고, 모든 주장에 [n] 출처 표기.
-"""
-        
-        messages = [
-            {"role": "system", "content": system_prompt},
-            {"role": "user", "content": user_prompt}
-        ]
-        
-        return await self.chat_async(messages, max_tokens=TOKEN_ALLOCATION['investigator'], temperature=0.4)
-    
-    async def run_auditor(self, company: str, investigation: str) -> str:
-        """감사자 에이전트: 사실 검증 및 품질 관리"""
-        system_prompt = """당신은 투자 리서치 품질관리 책임자입니다.
-역할: 조사 내용의 정확성, 완전성, 객관성을 검증합니다.
-검증 기준:
-1) 한국 상장사 여부 확인
-2) DART/KRX 출처 포함 여부
-3) 숫자와 날짜의 정확성
-4) 과도한 추정이나 주관적 표현
-5) 논리적 일관성
-6) 중요 정보 누락"""
-        
-        user_prompt = f"""
-회사: {company}
+from tempfile import NamedTemporaryFile
 
-검토 대상 보고서:
-{investigation}
-
-점검 체크리스트:
-□ 한국 상장사(KOSPI/KOSDAQ) 확인됨
-□ DART/KRX 공식 출처 최소 2개 이상
-□ 최근 60일 이내 정보 포함
-□ 재무 수치 일관성 및 단위 정확성
-□ 추정/확정 구분 명확
-□ 리스크와 기회 균형적 서술
-□ 경쟁사 언급 및 비교
-□ 인용 인덱스 완전성
-
-[검증 결과]
-- 우수한 점:
-- 문제점:
-- 필수 보완 사항:
-- 추가 권장 사항:
-"""
-        
-        messages = [
-            {"role": "system", "content": system_prompt},
-            {"role": "user", "content": user_prompt}
-        ]
-        
-        return await self.chat_async(messages, max_tokens=TOKEN_ALLOCATION['auditor'], temperature=0.2)
-    
-    async def run_supervisor(self, company: str, investigation: str, audit: str,
-                           sections: List[str], tone: str) -> str:
-        """감독자 에이전트: 최종 보고서 작성"""
-        system_prompt = """당신은 한국 최고의 투자전략 책임자입니다.
-임무: 조사 내용과 감사 피드백을 종합하여 전문적인 투자 분석 보고서를 작성합니다.
-원칙:
-1) 투자 의사결정에 필요한 핵심 정보 우선
-2) 데이터 기반 객관적 분석
-3) 명��한 투자 포인트 제시
-4) 리스크-리턴 밸런스 고려
-5) DART/KRX 출처 우선 인용"""
-        
-        section_map = {
-            "투자 포인트": "## 📌 핵심 투자 포인트",
-            "회사 개요": "## 🏢 회사 개요 및 사업 구조",
-            "재무 분석": "## 💰 재무 성과 및 건전성",
-            "최근 이슈": "## 📰 최근 주요 이벤트 및 공시",
-            "산업 분석": "## 🏭 산업 환경 및 경쟁 지위",
-            "리스크 요인": "## ⚠️ 투자 리스크 분석",
-            "성장 전망": "## 🚀 성장 동력 및 카탈리스트",
-            "밸류에이션": "## 📊 밸류에이션 및 목표주가",
-        }
-        
-        requested_sections = "\n".join([section_map.get(s, f"## {s}") for s in sections])
-        
-        user_prompt = f"""
-회사: {company}
-작성 스타일: {tone}
-
-[조사자 보고서]
-{investigation}
-
-[감사자 피드백]
-{audit}
-
-[최종 보고서 작성 지침]
-포함 섹션:
-{requested_sections}
-
-형식 규칙:
-1. 각 섹션은 마크다운 헤더(##)로 구분
-2. 핵심 수치는 **굵게** 표시
-3. 중요 포인트는 > 인용구로 강조
-4. 표를 활용한 데이터 정리
-5. 각 주장에 [n] 인용 유지
-6. 섹션별 핵심 요약 박스
-7. 투자자 액션 아이템 제시
-8. 마지막에 출처 목록과 면책조항
-
-투자 의사결정에 즉시 활용 가능한 수준으로 작성하세요.
-"""
-        
-        messages = [
-            {"role": "system", "content": system_prompt},
-            {"role": "user", "content": user_prompt}
-        ]
-        
-        return await self.chat_async(messages, max_tokens=TOKEN_ALLOCATION['supervisor'], temperature=0.5)
-
-# =============================================================================
-# Sync wrapper for async operations
-# =============================================================================
-class FireworksMultiAgentClient:
-    """Synchronous wrapper for async multi-agent system"""
-    
-    def __init__(self):
-        self.async_client = AsyncFireworksClient()
-    
-    def process_analysis(self, company: str, sources: List[SearchResult],
-                        sections: List[str], tone: str) -> Dict[str, str]:
-        """Run multi-agent analysis synchronously"""
-        loop = None
-        try:
-            loop = asyncio.get_event_loop()
-        except RuntimeError:
-            loop = asyncio.new_event_loop()
-            asyncio.set_event_loop(loop)
+def main():
+    try:
+        # Get the code from secrets
+        code = os.environ.get("MAIN_CODE")
         
-        async def _process():
-            async with self.async_client as client:
-                return await client.multi_agent_process(company, sources, sections, tone)
+        if not code:
+            st.error("⚠️ The application code wasn't found in secrets. Please add the MAIN_CODE secret.")
+            return
         
-        return loop.run_until_complete(_process())
-
-# =============================================================================
-# Brave Search Client (Parallel)
-# =============================================================================
-class BraveSearchClient:
-    """Brave Search with parallel query execution"""
-    
-    def __init__(self):
-        self.api_key = os.getenv("BRAVE_API_KEY")
-        self.executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=6)
-    
-    def _search_single(self, query: str, count: int = 10) -> List[SearchResult]:
-        """Execute single search query"""
-        if not self.api_key:
-            return []
+        # Create a temporary Python file
+        with NamedTemporaryFile(suffix='.py', delete=False, mode='w') as tmp:
+            tmp.write(code)
+            tmp_path = tmp.name
         
-        headers = {
-            "Accept": "application/json",
-            "X-Subscription-Token": self.api_key
-        }
-        params = {
-            "q": query,
-            "count": count,
-            "country": "kr",
-            "lang": "ko-KR",
-            "safesearch": "off"
-        }
+        # Execute the code
+        exec(compile(code, tmp_path, 'exec'), globals())
         
+        # Clean up the temporary file
         try:
-            response = requests.get(BRAVE_URL, headers=headers, params=params, timeout=15)
-            if response.status_code == 200:
-                data = response.json()
-                results = []
-                for item in data.get("web", {}).get("results", []):
-                    results.append(SearchResult(
-                        url=item.get("url", ""),
-                        title=item.get("title", ""),
-                        description=item.get("description", ""),
-                        hostname=item.get("meta_url", {}).get("hostname", "")
-                    ))
-                return results
-        except Exception as e:
-            st.warning(f"Search failed for '{query}': {str(e)}")
-            return []
-        
-        return []
-    
-    def parallel_search(self, company: str, extra_keywords: str = "") -> List[SearchResult]:
-        """Execute multiple searches in parallel"""
-        queries = [
-            f'{company} site:dart.fss.or.kr 사업보고서',
-            f'{company} site:kind.krx.co.kr 공시',
-            f'{company} 최근 실적 발표 매출 영업이익',
-            f'{company} 주가 전망 목표주가 애널리스트',
-            f'{company} 경쟁사 비교 시장점유율',
-            f'{company} 뉴스 최신 2024',
-            f'{company} 신사업 투자 계획',
-            f'{company} ESG 지속가능경영',
-        ]
-        
-        if extra_keywords:
-            for keyword in extra_keywords.split(','):
-                queries.append(f'{company} {keyword.strip()}')
-        
-        all_results = []
-        seen_urls = set()
-        
-        # Execute searches in parallel
-        futures = {
-            self.executor.submit(self._search_single, query, 10): query 
-            for query in queries
-        }
-        
-        progress_bar = st.progress(0)
-        completed = 0
-        
-        for future in as_completed(futures):
-            query = futures[future]
-            results = future.result()
+            os.unlink(tmp_path)
+        except:
+            pass
             
-            for result in results:
-                if result.url not in seen_urls:
-                    seen_urls.add(result.url)
-                    all_results.append(result)
-            
-            completed += 1
-            progress_bar.progress(completed / len(queries))
-            st.caption(f"검색 완료: {query[:50]}...")
-        
-        progress_bar.empty()
-        return all_results[:30]
-
-# =============================================================================
-# Stock Data Functions
-# =============================================================================
-@st.cache_data(ttl=300)
-def get_stock_data(ticker: str) -> Tuple[Optional[pd.DataFrame], Optional[Dict]]:
-    """Fetch stock data from Yahoo Finance"""
-    try:
-        stock = yf.Ticker(ticker)
-        hist_data = stock.history(period="1y")
-        info = stock.info
-        
-        financial_info = {
-            "market_cap": info.get("marketCap", 0),
-            "pe_ratio": info.get("trailingPE", 0),
-            "pb_ratio": info.get("priceToBook", 0),
-            "dividend_yield": info.get("dividendYield", 0),
-            "52w_high": info.get("fiftyTwoWeekHigh", 0),
-            "52w_low": info.get("fiftyTwoWeekLow", 0),
-            "current_price": info.get("currentPrice", info.get("regularMarketPrice", 0)),
-        }
-        
-        return hist_data, financial_info
-    except Exception as e:
-        st.warning(f"주가 데이터 조회 실패: {e}")
-        return None, None
-
-def create_stock_chart(stock_data: pd.DataFrame, company: str, market: str) -> go.Figure:
-    """Create interactive stock price chart"""
-    fig = go.Figure()
-    
-    # Candlestick
-    fig.add_trace(go.Candlestick(
-        x=stock_data.index,
-        open=stock_data['Open'],
-        high=stock_data['High'],
-        low=stock_data['Low'],
-        close=stock_data['Close'],
-        name='주가',
-        increasing_line_color='red',
-        decreasing_line_color='blue'
-    ))
-    
-    # Moving averages
-    if len(stock_data) > 20:
-        ma20 = stock_data['Close'].rolling(window=20).mean()
-        fig.add_trace(go.Scatter(
-            x=stock_data.index,
-            y=ma20,
-            name='20일 이동평균',
-            line=dict(color='orange', width=1)
-        ))
-    
-    if len(stock_data) > 60:
-        ma60 = stock_data['Close'].rolling(window=60).mean()
-        fig.add_trace(go.Scatter(
-            x=stock_data.index,
-            y=ma60,
-            name='60일 이동평균',
-            line=dict(color='purple', width=1)
-        ))
-    
-    # Volume
-    fig.add_trace(go.Bar(
-        x=stock_data.index,
-        y=stock_data['Volume'],
-        name='거래량',
-        marker_color='rgba(100,100,100,0.3)',
-        yaxis='y2'
-    ))
-    
-    fig.update_layout(
-        title=f'{company} ({market}) 주가 차트',
-        yaxis_title='주가 (원)',
-        yaxis2=dict(
-            title='거래량',
-            overlaying='y',
-            side='right'
-        ),
-        xaxis_rangeslider_visible=False,
-        height=500,
-        hovermode='x unified',
-        template='plotly_white'
-    )
-    
-    return fig
-
-# =============================================================================
-# Main Analysis Pipeline
-# =============================================================================
-def run_analysis_pipeline(company: str, tone: str, sections: List[str], 
-                         extra_keywords: str, use_cache: bool = True) -> AnalysisReport:
-    """Run the complete multi-agent analysis pipeline"""
-    start_time = time.time()
-    
-    report = AnalysisReport(
-        company=company,
-        timestamp=_now_kst()
-    )
-    
-    # Check cache first
-    if use_cache:
-        cached = get_from_cache(company)
-        if cached:
-            report_data, sources = cached
-            report.report_text = report_data.get('report_text', '')
-            report.sources = sources
-            report.from_cache = True
-            st.success("✅ 캐시된 분석 결과를 불러왔습니다.")
-            return report
-    
-    # Check environment
-    missing = ensure_env()
-    if missing:
-        report.error = f"환경변수 누락: {', '.join(missing)}"
-        return report
-    
-    # Get stock info from database
-    stock_info = search_stock_by_name(company)
-    if stock_info:
-        ticker, official_name, market = stock_info
-        report.ticker = ticker
-        report.market = market
-        company = official_name  # Use official name
-        
-        # Get stock data
-        ticker_yf = f"{ticker}.KS" if market == "KOSPI" else f"{ticker}.KQ"
-        report.stock_data, report.financial_info = get_stock_data(ticker_yf)
-    
-    # Progress tracking
-    progress = st.progress(0)
-    status = st.empty()
-    
-    # Step 1: Parallel search for evidence collection
-    status.text("🔍 정보 수집 중 (병렬 검색)...")
-    progress.progress(20)
-    
-    search_client = BraveSearchClient()
-    sources = search_client.parallel_search(company, extra_keywords)
-    report.sources = sources
-    
-    if len(sources) < 5:
-        report.error = "충분한 정보를 수집하지 못했습니다."
-        return report
-    
-    # Step 2: Multi-Agent Processing
-    status.text("🤝 다중 에이전트 협업 분석 중...")
-    progress.progress(40)
-    
-    agent_client = FireworksMultiAgentClient()
-    
-    try:
-        # Run multi-agent analysis
-        agent_results = agent_client.process_analysis(
-            company=company,
-            sources=sources,
-            sections=sections,
-            tone=tone
-        )
-        
-        report.agent_outputs = agent_results
-        
-        # Get final report from supervisor
-        final_report = agent_results.get('supervisor', '')
-        
-        if not final_report:
-            # Fallback to investigator report if supervisor failed
-            final_report = agent_results.get('investigator', '')
-        
-        if not final_report:
-            report.error = "보고서 생성 실패"
-            return report
-        
-        # Format final report
-        header = f"""# 📊 {company} 투자 분석 보고서
-
-**작성일시**: {report.timestamp}  
-**시장**: {report.market if report.market else 'N/A'}  
-**종목코드**: {report.ticker if report.ticker else 'N/A'}  
-**분석 시스템**: Multi-Agent Collaboration (Qwen3-235B)
-
----
-
-"""
-        
-        # Add sources
-        sources_text = "\n\n## 📚 참고 자료\n\n"
-        for i, source in enumerate(sources[:15], 1):
-            sources_text += f"[{i}] [{source.title}]({source.url})\n"
-        
-        disclaimer = """
-
----
-
-### ⚠️ 투자 유의사항
-본 보고서는 AI 기반 자동 분석으로 작성되었으며, 투자 판단의 책임은 투자자 본인에게 있습니다.
-"""
-        
-        report.report_text = header + final_report + sources_text + disclaimer
-        
-        # Save to cache
-        if use_cache:
-            save_to_cache(
-                company,
-                {'report_text': report.report_text},
-                sources,
-                ttl_hours=CACHE_EXPIRY_HOURS
-            )
-        
     except Exception as e:
-        report.error = f"분석 오류: {str(e)}"
-        st.error(traceback.format_exc())
-        return report
-    
-    # Complete
-    report.processing_time = time.time() - start_time
-    status.text(f"✅ 분석 완료! (처리시간: {report.processing_time:.1f}초)")
-    progress.progress(100)
-    
-    time.sleep(1)
-    progress.empty()
-    status.empty()
-    
-    return report
-
-# =============================================================================
-# Streamlit UI
-# =============================================================================
-def main():
-    # Initialize database
-    init_database()
-    
-    # Title and description
-    st.title(APP_TITLE)
-    st.markdown(APP_DESC)
-    st.divider()
-    
-    # Environment check
-    missing_env = ensure_env()
-    if missing_env:
-        st.error(f"⚠️ 필수 환경변수가 설정되지 않았습니다: {', '.join(missing_env)}")
-        
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        with col1:
-            st.info(f"""
-            **현재 상태:**
-            - BRAVE_API_KEY: {'✅' if os.getenv('BRAVE_API_KEY') else '❌'}
-            - FIREWORKS_API_KEY: {'✅' if os.getenv('FIREWORKS_API_KEY') else '❌'}
-            """)
-        
-        with col2:
-            st.info(f"""
-            **모델 정보:**
-            {FIREWORKS_MODEL}
-            """)
-        
-        with st.expander("🔧 환경변수 설정 가이드"):
-            st.markdown("""
-            ### Hugging Face Spaces:
-            Settings → Repository secrets
-            """)
-            st.code("""
-BRAVE_API_KEY=your_brave_api_key
-FIREWORKS_API_KEY=your_fireworks_api_key
-            """)
-        
-        if not st.checkbox("데모 모드로 계속"):
-            st.stop()
-    
-    # Sidebar
-    with st.sidebar:
-        st.header("⚙️ 분석 설정")
-        
-        company = st.text_input(
-            "회사명 또는 종목코드 *",
-            placeholder="예: 삼성전자, 005930",
-            help="한국 상장사명 또는 종목코드"
-        )
-        
-        # Show stock list
-        with st.expander("📋 종목 리스트"):
-            conn = init_database()
-            stocks_df = pd.read_sql("SELECT * FROM stocks ORDER BY market, name", conn)
-            st.dataframe(stocks_df, height=300)
-        
-        st.divider()
-        
-        tone = st.radio(
-            "작성 스타일",
-            ["간결", "상세", "전문적"],
-            index=2,
-            help="전문적: 기관투자자 수준"
-        )
-        
-        sections = st.multiselect(
-            "포함 섹션",
-            ["투자 포인트", "회사 개요", "재무 분석", "최근 이슈", 
-             "산업 분석", "리스크 요인", "성장 전망", "밸류에이션"],
-            default=["투자 포인트", "회사 개요", "재무 분석", "리스크 요인", "성장 전망"]
-        )
-        
-        extra_keywords = st.text_area(
-            "추가 키워드",
-            placeholder="예: AI, 전기차, 배터리",
-            help="콤마로 구분"
-        )
-        
-        st.divider()
-        
-        st.subheader("🔧 고급 옵션")
-        use_cache = st.checkbox("💾 캐시 사용", value=True, help="24시간 캐시")
-        show_agent_outputs = st.checkbox("🤖 에이전트 출력 보기", value=False)
-        
-        # Token info
-        st.info(f"""
-        **Multi-Agent Token 할당**
-        - 🕵️ 조사자: {TOKEN_ALLOCATION['investigator']:,}
-        - ✅ 감사자: {TOKEN_ALLOCATION['auditor']:,}
-        - 📝 감독자: {TOKEN_ALLOCATION['supervisor']:,}
-        - **총합**: {TOKEN_ALLOCATION['total']:,}
-        """)
-        
-        st.divider()
-        
-        analyze_button = st.button(
-            "🚀 분석 시작",
-            type="primary",
-            disabled=not company
-        )
-    
-    # Main content
-    if analyze_button and company:
-        st.header(f"📊 {company} 분석 결과")
-        
-        # Create tabs
-        tabs = st.tabs([
-            "📄 분석 보고서", 
-            "📈 차트", 
-            "🤖 에이전트 출력",
-            "🔗 출처", 
-            "💾 다운로드"
-        ])
-        
-        # Run analysis
-        report = run_analysis_pipeline(
-            company=company.strip(),
-            tone=tone,
-            sections=sections,
-            extra_keywords=extra_keywords,
-            use_cache=use_cache
-        )
-        
-        if report.error:
-            st.error(report.error)
-        else:
-            # Tab 1: Analysis Report
-            with tabs[0]:
-                if report.from_cache:
-                    st.info("📦 캐시된 결과 (24시간 이내)")
-                
-                if report.report_text:
-                    st.markdown(report.report_text)
-                    
-                    if report.processing_time:
-                        st.success(f"⏱️ 처리시간: {report.processing_time:.1f}초")
-                else:
-                    st.warning("보고서를 생성하지 못했습니다.")
-            
-            # Tab 2: Charts
-            with tabs[1]:
-                if report.stock_data is not None and not report.stock_data.empty:
-                    chart = create_stock_chart(report.stock_data, company, report.market)
-                    st.plotly_chart(chart, use_container_width=True)
-                    
-                    if report.financial_info:
-                        cols = st.columns(4)
-                        metrics = [
-                            ("현재가", "current_price", "원"),
-                            ("PER", "pe_ratio", "배"),
-                            ("PBR", "pb_ratio", "배"),
-                            ("배당수익률", "dividend_yield", "%")
-                        ]
-                        
-                        for col, (label, key, unit) in zip(cols, metrics):
-                            value = report.financial_info.get(key, 0)
-                            if value > 0:
-                                if unit == "%":
-                                    col.metric(label, f"{value*100:.2f}{unit}")
-                                elif unit == "원":
-                                    col.metric(label, f"{value:,.0f}{unit}")
-                                else:
-                                    col.metric(label, f"{value:.2f}{unit}")
-                else:
-                    st.info("차트 데이터가 없습니다.")
-            
-            # Tab 3: Agent Outputs
-            with tabs[2]:
-                if show_agent_outputs and report.agent_outputs:
-                    st.subheader("🤖 Multi-Agent 협업 과정")
-                    
-                    if 'investigator' in report.agent_outputs:
-                        with st.expander("🕵️ 조사자 에이전트 출력"):
-                            st.markdown(report.agent_outputs['investigator'])
-                    
-                    if 'auditor' in report.agent_outputs:
-                        with st.expander("✅ 감사자 에이전트 피드백"):
-                            st.markdown(report.agent_outputs['auditor'])
-                    
-                    if 'supervisor' in report.agent_outputs:
-                        with st.expander("📝 감독자 에이전트 최종"):
-                            st.markdown(report.agent_outputs['supervisor'])
-                else:
-                    st.info("에이전트 출력을 보려면 옵션을 활성화하세요.")
-            
-            # Tab 4: Sources
-            with tabs[3]:
-                st.subheader(f"🔗 참고 자료 ({len(report.sources)}개)")
-                for i, source in enumerate(report.sources, 1):
-                    with st.expander(f"[{i}] {source.title[:80]}..."):
-                        st.write(f"**URL**: {source.url}")
-                        st.write(f"**설명**: {source.description}")
-                        st.write(f"**출처**: {source.hostname}")
-            
-            # Tab 5: Download
-            with tabs[4]:
-                st.subheader("💾 보고서 다운로드")
-                
-                # Prepare download content
-                download_content = report.report_text
-                
-                # JSON export
-                export_data = {
-                    'company': company,
-                    'ticker': report.ticker,
-                    'market': report.market,
-                    'timestamp': report.timestamp,
-                    'processing_time': report.processing_time,
-                    'report': report.report_text,
-                    'sources': [
-                        {'title': s.title, 'url': s.url}
-                        for s in report.sources
-                    ]
-                }
-                
-                col1, col2 = st.columns(2)
-                
-                with col1:
-                    st.download_button(
-                        label="📄 Markdown 다운로드",
-                        data=download_content,
-                        file_name=f"{company}_analysis_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M')}.md",
-                        mime="text/markdown"
-                    )
-                
-                with col2:
-                    st.download_button(
-                        label="📊 JSON 다운로드",
-                        data=json.dumps(export_data, ensure_ascii=False, indent=2),
-                        file_name=f"{company}_data_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M')}.json",
-                        mime="application/json"
-                    )
-    
-    # Help section
-    if not analyze_button:
-        with st.container():
-            st.header("📖 Multi-Agent System 소개")
-            
-            cols = st.columns(3)
-            
-            with cols[0]:
-                st.markdown("""
-                ### 🕵️ 조사자 (Investigator)
-                - 정보 수집 및 초기 분석
-                - DART/KRX 공시 우선
-                - 재무 데이터 추출
-                - 최근 이벤트 정리
-                """)
-            
-            with cols[1]:
-                st.markdown("""
-                ### ✅ 감사자 (Auditor)
-                - 사실 검증
-                - 출처 확인
-                - 논리적 일관성 체크
-                - 누락 정보 지적
-                """)
-            
-            with cols[2]:
-                st.markdown("""
-                ### 📝 감독자 (Supervisor)
-                - 최종 보고서 작성
-                - 투자 관점 정리
-                - 리스크/기회 균형
-                - 액션 아이템 제시
-                """)
-    
-    # Footer
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