feat: 이벤트 로깅 시스템 추가 및 주요 컴포넌트 로깅 통합

AI_Web_Scraper/main.py

@@ -3,6 +3,7 @@ import json
 from model_downloader import download_model
 from ai_agent import AIAgent
 import argparse
+from event_logger import init_from_config, get_logger
 
 def main():
     parser = argparse.ArgumentParser(description='AI 웹 정보 수집 시스템')
@@ -19,8 +20,10 @@ def main():
     with open(args.config, 'r') as f:
         config = json.load(f)
 
-    # 2. 모델 다운로드 (필요한 경우)
+    # 2. 로깅 초기화 및 모델 다운로드 (필요한 경우)
+    logger = init_from_config(config)
     print("모델 확인 중...")
+    logger.log_event("model_check")
     model, tokenizer = download_model(args.config)
 
     # 모델 로딩은 AIAgent에서 수행하므로, 다운로드만 성공해도 계속 진행
@@ -42,22 +45,28 @@ def main():
         with open(args.config, 'w') as f:
             json.dump(config, f, indent=2)
         print(f"저장 경로 설정됨: {args.save_path}")
+        logger.log_event("save_path_set", path=args.save_path)
 
     # 3. AI 에이전트 초기화
     print("AI 에이전트 초기화 중...")
+    logger.log_event("agent_init_start")
     agent = AIAgent(args.config)
+    logger.log_event("agent_init_done")
 
     # 3. 주제 결정
     if args.auto_topics or args.topics is None:
         print("AI가 스스로 주제를 선정합니다...")
         topics = agent.generate_topics(num_topics=3)
         print(f"선정된 주제: {topics}")
+        logger.log_event("auto_topics", topics=topics)
     else:
         topics = args.topics
+        logger.log_event("user_topics", topics=topics)
 
     # 4. 정보 수집 실행
     print(f"다음 주제들에 대해 정보를 수집합니다: {topics}")
     results = agent.collect_information(topics)
+    logger.log_event("collect_done", topic_count=len(topics))
 
     # 5. 결과 출력
     print("\n=== 수집 결과 ===")
@@ -68,6 +77,7 @@ def main():
 
     # 6. 정리
     agent.close()
+    logger.log_event("run_complete", message="Program finished")
     print("프로그램 완료")
 
 if __name__ == "__main__":