"4개 기종, 4권의 매뉴얼을 하나의 에이전트로 통합하다."
LangGraph 기반 멀티 에이전트 기술 지원 시스템 — 기종 식별 → 의도 분류 → RAG/Tool Calling → 4단계 가드레일의 end-to-end 파이프라인
| 키워드 | 설명 |
|---|---|
| Execution | 설계부터 AWS 배포까지 4일 만에 완성 (126개 태스크, 28개 PR) |
| AI Native | LangGraph StateGraph 11노드 멀티 에이전트 워크플로우 구축 |
| Vibe Coding | Spec → Plan → Tasks 구조로 Claude AI와 협업, 체계적 프로젝트 진행 |
| Safety First | 핵심 안전 검증은 코드로 보장, LLM은 보조 수단으로만 사용 |
InBody 체성분 분석기 4개 기종(270S, 580, 770S, 970S) 기술 지원 시 겪는 핵심 불편함
| Problem | Description | 영향 |
|---|---|---|
| Information Fragmentation | 4개 기종 × 각각 다른 매뉴얼·에러코드·호환 장비 | 올바른 매뉴얼 찾기까지 시간 소모 |
| Model Confusion | 기종 미특정 시 다른 기종 정보 제공 위험 | 잘못된 안내 → 장비 손상 가능 |
| Safety Risk | 메인보드·센서 등 Level 3 문제에 사용자가 직접 수리 시도 | 장비 파손, 안전 사고 위험 |
데이터 기반 관찰:
