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Story 2.2: Master-Agent-Node implementieren

Status: done

Story

Als Backend-Entwickler, möchte ich den master_agent_node, so dass er auf Basis von input_topic und feedback_history einen Draft erstellt.

Acceptance Criteria

1. Bei leerem feedback_history → Initialer Draft auf Basis von input_topic
2. Bei befülltem feedback_history → User-Prompt enthält Feedback-Einträge
3. Rückgabe enthält current_draft (nicht leer), messages (3 Elemente), active_node = "master_agent"
4. iteration_count wird um 1 erhöht
5. LLM: Claude 3.5 Sonnet, temperature=0.7

Tasks / Subtasks

• Task 1: agents/master_agent.py implementieren (AC: 1–5)
  • Subtask 1.1: _build_master_prompt(state) für initiale vs. Feedback-Iterationen
  • Subtask 1.2: master_agent_node(state) LangGraph-Node-Funktion
  • Subtask 1.3: SystemMessage, HumanMessage, AIMessage in messages
• Task 2: agents/__init__.py mit Exports
• Task 3: Unit-Tests (AC: 1–4)
  • Subtask 3.1: Test initiale Draft-Erstellung (kein Feedback)
  • Subtask 3.2: Test Feedback-Integration im Prompt
  • Subtask 3.3: Test iteration_count +1

Dev Notes

• Mock-Pattern: @patch("agents.master_agent.ChatAnthropic")
• LLM-Aufruf: llm.invoke([SystemMessage(...), HumanMessage(...)]) → AIMessage
• Bezug: from langchain_anthropic import ChatAnthropic, from langchain_core.messages import ...

Project Structure Notes

• backend/agents/master_agent.py
• backend/agents/__init__.py
• backend/tests/test_api.py (integrationsähnliche Tests)

References

• [Source: CLAUDE.md#Python Code Style]
• [Source: _bmad-output/planning-artifacts/architecture.md#CouncilState-TypedDict]

Dev Agent Record

Agent Model Used

Amelia (💻 BMAD Dev Agent)

Completion Notes List

• _build_master_prompt() unterscheidet via if not state["feedback_history"] zwischen erstem Aufruf und Iterations.
• feedback_block formatiert alle Feedback-Runden nummeriert.

File List

• backend/agents/master_agent.py
• backend/agents/__init__.py