Fix: Make Phase 3 memory consolidation more robust

athens_main.py

@@ -2,6 +2,7 @@ import requests
 import json
 import ast
 import argparse
+import re
 from lps import LatentPatternStore
 
 # --- 設定 ---
@@ -74,7 +75,38 @@ def _phase2_feasibility_search(raw_idea: str, ollama_model: str) -> str:
         return f"エラー：フェーズ2で予期せぬエラーが発生しました。"
 
 # --- フェーズ3：記憶の定着 ---
-def _phase3_memory_consolidation(raw_idea: str, implementation_plan: str, ollama_model: str) -> list[str]:
+def _extract_python_list(response_text: str) -> list[str] | None:
+    """LLMの応答からPythonのリスト形式の文字列を抽出してパースする。"""
+    # ```python ... ``` ブロックを探す
+    match = re.search(r"```python\s*([\s\S]*?)```", response_text)
+    if match:
+        code = match.group(1).strip()
+        try:
+            # `ast.literal_eval`で安全に評価
+            evaluated = ast.literal_eval(code)
+            if isinstance(evaluated, list):
+                return evaluated
+        except (ValueError, SyntaxError):
+            # 評価に失敗した場合は、次の抽出方法へ
+            pass
+
+    # `[` と `]` で囲まれた部分を探す
+    match = re.search(r"(\[[\s\S]*?\])", response_text)
+    if not match:
+        return None
+    
+    list_str = match.group(1)
+    try:
+        # `ast.literal_eval`で安全に評価
+        new_memories = ast.literal_eval(list_str)
+        if isinstance(new_memories, list):
+            return new_memories
+        else:
+            return None
+    except (ValueError, SyntaxError):
+        return None
+
+def _phase3_memory_consolidation(raw_idea: str, implementation_plan: str, ollama_model: str, max_retries: int = 3) -> list[str]:
     """生成されたアイデアとプランから、記憶すべき核心的なコンセプトを抽出する。"""
     print("\n--- フェーズ3：記憶の定着を開始 ---")
     content_to_analyze = f"""### 生のアイデア
@@ -83,30 +115,52 @@ def _phase3_memory_consolidation(raw_idea: str, implementation_plan: str, ollama
 ### 実行計画
 {implementation_plan}"""
 
-    prompt = f"""あなたは優秀な情報分析官です。以下のテキストから、今後のために記憶しておくべき最も重要なキーワードやコンセプトを5つだけ抽出し、Pythonのリスト形式（例: ["コンセプト1", "コンセプト2"]）で出力してください。解説や他のテキストは一切不要です。"""
-
-    print(f"フェーズ3のプロンプトをOllama ({ollama_model}) に送信中...")
-    try:
-        payload = {"model": ollama_model, "prompt": prompt, "stream": False}
-        response = requests.post(OLLAMA_API_URL, json=payload, timeout=300)
-        response.raise_for_status()
-        response_text = response.json().get('response', '[]').strip()
-        
-        new_memories = ast.literal_eval(response_text)
-        if isinstance(new_memories, list):
-            print(f"Ollamaにより抽出された新記憶: {new_memories}")
-            return new_memories
-        else:
-            print(f"[警告] Ollamaがリスト形式で応答しませんでした: {response_text}")
+    prompt = f"""あなたは優秀な情報分析官です。以下のテキストから、今後のために記憶しておくべき最も重要なキーワードやコンセプトを5つだけ抽出し、Pythonのリスト形式で出力してください。
+
+**重要:**
+- 必ず `["コンセプト1", "コンセプト2", "コンセプト3", "コンセプト4", "コンセプト5"]` のような、ダブルクォートで囲まれた文字列のリストを返してください。
+- リスト以外のテキスト（解説、前置き、後書きなど）は絶対に含めないでください。
+- 出力は必ず `[` で始まり、 `]` で終わる必要があります。
+
+例：
+```python
+["コンセプト1", "コンセプト2", "コンセプト3", "コンセプト4", "コンセプト5"]
+```
+"""
+
+    for attempt in range(max_retries):
+        print(f"\nフェーズ3のプロンプトをOllama ({ollama_model}) に送信中... (試行 {attempt + 1}/{max_retries})")
+        try:
+            payload = {"model": ollama_model, "prompt": prompt, "stream": False}
+            response = requests.post(OLLAMA_API_URL, json=payload, timeout=300)
+            response.raise_for_status()
+            response_text = response.json().get('response', '[]').strip()
+            
+            print(f"Ollamaからの生応答: {response_text}")
+
+            new_memories = _extract_python_list(response_text)
+            
+            if new_memories is not None:
+                print(f"Ollamaにより抽出された新記憶: {new_memories}")
+                return new_memories
+            else:
+                print(f"[警告] Ollamaの応答から有効なリストを抽出できませんでした。")
+
+        except requests.exceptions.RequestException as e:
+            print(f"[エラー] Ollamaサーバーへの接続に失敗しました: {e}")
+            # サーバ���エラーの場合はリトライせずに終了
             return []
-    except Exception as e:
-        print(f"[エラー] フェーズ3で予期せぬエラー: {e}")
-        return []
+        except Exception as e:
+            print(f"[エラー] フェーズ3で予期せぬエラーが発生しました: {e}")
+            # その他の予期せぬエラーでもリトライを続ける
+
+    print(f"[エラー] {max_retries}回の試行後も、フェーズ3で有効な記憶を抽出できませんでした。")
+    return []
 
 # --- メイン処理 ---
 if __name__ == '__main__':
     parser = argparse.ArgumentParser(description='「アテネ」アーキテクチャ：二相推論AI')
-    parser.add_argument('--model', type=str, default='llama3', help='使用するOllamaモデル名 (例: llama3, gemma2:9b)')
+    parser.add_argument('--model', type=str, default='gemma3:27b', help='使用するOllamaモデル名 (例: llama3, gemma2:9b)')
     args = parser.parse_args()
 
     print(f"--- 「アテネ」アーキテクチャ起動 (使用モデル: {args.model}) ---")