[Refactor] 리팩터링

lib/browser_use_utils/run_task.py

@@ -2,20 +2,14 @@ import json
 from typing import Any
 from pydantic import BaseModel
 from browser_use import (
-    Agent,
-    Controller,
     BrowserSession
 )
 from patchright.async_api import async_playwright as async_patchright
 from lib.utils.logger import logger
-from lib.prompt.get_sso_list import get_sso_list_task
-from lib.browser_use_utils.create_google_ai import create_google_ai
-from lib.browser_use_utils.get_profile import get_profile
-from lib.browser_use_utils.clean_resources import clean_session_resources, clean_agent_resources
-from lib.config import GOOGLE_MODEL
+from lib.browser_use_utils import get_profile, clean_session_resources, run_agent
 
 
-async def run_task(target_url: str, ReturnModel: type[BaseModel], task: str) -> tuple[bool, str | Any | None]:
+async def run_task(target_url: str, ReturnModel: type[BaseModel], task: str) -> tuple[bool, type[BaseModel] | None]:
     session = BrowserSession(
         playwright=(await async_patchright().start()),
         browser_profile=await get_profile(),
@@ -23,36 +17,15 @@ async def run_task(target_url: str, ReturnModel: type[BaseModel], task: str) ->
     
     initial_actions = [{"open_tab": {"url": target_url}}]
 
-    controller = Controller(output_model=ReturnModel, exclude_actions=['search_google'])
-    agent = Agent(
-        browser_session=session,
-        initial_actions=initial_actions,
-        task=task,
-        llm=create_google_ai(GOOGLE_MODEL),
-        controller=controller,
-    )
-    
-    try:
-        response = await agent.run()
-        final_result = response.final_result()
-        
-        if final_result is None:
-            logger(f"⚠️ 최종 결과가 없습니다. 에이전트 실행 실패: {target_url}")
-            print(f"⚠️ 최종 결과가 없습니다. 에이전트 실행 실패: {target_url}")
-            return False, "최종 결과가 없습니다. 에이전트 실행 실패"
-    except Exception as e:
-        # API 쿼터 문제인지 확인
-        if "ResourceExhausted" in str(e) or "429" in str(e):
-            logger(f"⚠️ API 쿼터 에러로 인한 실패: {target_url} | {e}")
-            print(f"⚠️ API 쿼터 에러로 인한 실패: {target_url} | {e}")
-            return False, "API 쿼터 에러로 인한 실패"
-        # 일반 에러 처리
-        else:
-            logger(f"⚠️ 일반 에러로 인한 실패: {target_url} | {e}")
-            print(f"⚠️ 일반 에러로 인한 실패: {target_url} | {e}")
-            return False, "일반 에러로 인한 실패"
-    finally:
-        await clean_agent_resources(agent)
+    seccess, msg, final_result = await run_agent(session=session,
+                                           initial_actions=initial_actions,
+                                           ReturnModel=ReturnModel,
+                                           task=task)
+    if not seccess:
+        logger(f"⚠️ LLM 실행 실패: {target_url} | {msg}")
+        print(f"⚠️ LLM 실행 실패: {target_url} | {msg}")
+        await clean_session_resources(session)
+        return False, None
     
     try:
         data = json.loads(final_result)
@@ -61,7 +34,7 @@ async def run_task(target_url: str, ReturnModel: type[BaseModel], task: str) ->
     except Exception as e:
         logger(f"⚠️ LLM 응답 결과 파싱 실패: {target_url} | {e}\n원본 결과: {data.msg}")
         print(f"⚠️ LLM 응답 결과 파싱 실패: {target_url} | {e}\n원본 결과: {data.msg}")
-        return False, "LLM 응답 결과 파싱 실패"
+        return False, None
     finally:
         await clean_session_resources(session)