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🚀 Multi-Agent 챗봇 빠른 시작 가이드

📋 개요

이 시스템은 GPT, Gemini, Clova, Claude 4개의 AI Agent가 협력하여 제조업 문제를 해결하는 Multi-Agent 챗봇입니다.

⚡ 빠른 실행

1. 서버 시작

# 프로젝트 디렉토리로 이동
cd smartfactory_fastapi

# 서버 실행
python -m uvicorn api.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

2. 서버 상태 확인

브라우저에서 다음 URL들을 확인해보세요:

🤖 Multi-Agent 챗봇 테스트

방법 1: 웹 브라우저 (Swagger UI)

  1. http://localhost:8000/docs 접속
  2. POST /chat/test 섹션 클릭
  3. "Try it out" 버튼 클릭
  4. 다음 예시 데이터 입력:
{
  "user_message": "컨베이어 벨트가 자꾸 멈춰요. 어떻게 해결하면 좋을까요?",
  "issue_code": "CONV-BELT-001",
  "user_id": "test_user"
}
  1. "Execute" 버튼 클릭
  2. 2-3분 후 전문가들의 종합 분석 결과 확인!

방법 2: curl 명령어

curl -X POST "http://localhost:8000/chat/test" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "user_message": "도어에 스크래치가 생겼는데 어떻게 해결하면 좋을까요?",
    "issue_code": "DOOR-SCRATCH-001",
    "user_id": "curl_user"
  }'

방법 3: Python 스크립트

import requests
import json

# 테스트 데이터
test_data = {
    "user_message": "용접 부위에서 균열이 발견되었습니다. 긴급 조치가 필요해요!",
    "issue_code": "WELD-CRACK-001",
    "user_id": "python_user"
}

# API 호출
response = requests.post(
    "http://localhost:8000/chat/test",
    json=test_data,
    headers={"Content-Type": "application/json"},
    timeout=180  # 3분 타임아웃
)

# 결과 출력
if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    print("🎉 성공!")
    print(f"참여 전문가: {result['participating_agents']}")
    print(f"처리 시간: {result['processing_time']:.2f}초")
    print(f"신뢰도: {result['confidence_level']:.2f}")
    print(f"\n핵심 해결책:\n{result['executive_summary']}")
else:
    print(f"❌ 오류: {response.text}")

🧪 다양한 테스트 시나리오

1. 기계 고장 문제

{
  "user_message": "CNC 머신에서 이상한 소음이 나고 정밀도가 떨어져요",
  "issue_code": "CNC-PRECISION-001",
  "user_id": "operator_kim"
}

2. 품질 관리 문제

{
  "user_message": "제품 표면에 기포가 생기는 불량이 계속 발생합니다",
  "issue_code": "QUALITY-BUBBLE-002",
  "user_id": "qc_lee"
}

3. 안전 문제

{
  "user_message": "작업자가 화학물질에 노출될 위험이 있는 것 같아요",
  "issue_code": "SAFETY-CHEM-003",
  "user_id": "safety_park"
}

4. 유지보수 문제

{
  "user_message": "펌프 효율이 갑자기 떨어졌고 진동이 심해졌어요",
  "issue_code": "PUMP-MAINT-004",
  "user_id": "maint_choi"
}

📊 응답 구조 이해하기

Multi-Agent 시스템의 응답은 다음과 같이 구성됩니다:

{
  "session_id": "sess_abc123",
  "conversation_count": 1,
  "response_type": "test",
  "executive_summary": "전문가들이 합의한 핵심 해결책",
  "immediate_actions": [
    {
      "step": 1,
      "action": "즉시 수행해야 할 조치",
      "time": "소요 시간",
      "priority": "high/medium/low"
    }
  ],
  "detailed_solution": [
    {
      "phase": "1단계: 진단",
      "actions": ["상세 행동 계획"],
      "estimated_time": "예상 소요 시간"
    }
  ],
  "cost_estimation": {
    "parts": "부품 비용",
    "labor": "인건비",
    "total": "총 예상 비용"
  },
  "safety_precautions": ["안전 수칙들"],
  "participating_agents": ["GPT", "Gemini"],
  "confidence_level": 0.85,
  "processing_time": 45.23,
  "timestamp": "2025-07-30T13:45:00"
}

🔍 처리 과정 모니터링

실시간 로그 확인

서버 실행 터미널에서 다음 과정을 실시간으로 볼 수 있습니다:

1. 📝 RAG 분류기: 문제 분석 및 Agent 선택
2. 🤖 GPT Agent: 종합 분석 (안전성 중심)
3. 🔬 Gemini Agent: 기술적 분석 (공학적 접근)
4. 💬 Claude 토론 진행자: 의견 종합 및 최종 구조화

예상 처리 시간

  • 단일 Agent: 15-30초
  • 다중 Agent: 45-90초 (Agent 수에 따라)
  • 복잡한 토론: 90-180초

⚠️ 주의사항

1. 타임아웃 설정

  • 웹 브라우저: 자동으로 기다림
  • curl/Python: 최소 3분(180초) 타임아웃 설정 필요

2. API 키 확인

시스템이 다음 API 키들을 사용합니다:

  • OpenAI (GPT)
  • Google (Gemini)
  • Naver (Clova)
  • Anthropic (Claude)

키가 없어도 일부 Agent는 fallback 모드로 작동합니다.

3. 외부 서비스 의존성

  • Redis: 세션 저장 (없어도 메모리에서 임시 처리)
  • Elasticsearch: RAG 검색 (없어도 Agent 지식으로 처리)

🎯 성공 확인 방법

✅ 정상 작동 신호

  • HTTP 200 응답
  • participating_agents 필드에 Agent 이름들
  • executive_summary에 의미있는 분석 결과
  • processing_time > 10초 (Agent들이 실제 작업한 증거)

❌ 문제 발생 신호

  • HTTP 500 응답
  • 빈 participating_agents 배열
  • 타임아웃 오류 (3분 초과)

🚀 다음 단계

  1. 정식 API 사용: /chat 엔드포인트 (API 키 필요)
  2. 세션 관리: 연속 대화를 위한 세션 ID 활용
  3. 커스텀 Agent: 특정 도메인 전문 Agent 추가
  4. 웹 UI: React/Vue.js 프론트엔드 개발

💡 문제 해결

Q: Agent가 응답하지 않아요

A: API 키 확인 또는 quick_test.py 실행해서 개별 Agent 상태 확인

Q: 응답이 너무 느려요

A: 정상입니다! 여러 Agent가 순차적으로 분석하므로 시간이 걸립니다.

Q: Redis/Elasticsearch 오류가 나와요

A: 무시하세요! 핵심 기능은 이들 없이도 정상 작동합니다.

🎉 이제 AI 전문가 팀이 당신의 제조업 문제를 해결해드립니다!