diff --git a/journey/plans/archive/251017_intent_analysis_improvement_plan.md b/journey/plans/archive/251017_intent_analysis_improvement_plan.md
index d2d9725..e4048d6 100644
--- a/journey/plans/archive/251017_intent_analysis_improvement_plan.md
+++ b/journey/plans/archive/251017_intent_analysis_improvement_plan.md
@@ -41,13 +41,19 @@
 
 ---
 
-## 미구현: 하이브리드 시스템
+## 하이브리드 시스템
 
-**테스트 결과 (2026-01-03)**: `troubleshooting/260103_하이브리드_의도_분류_성능_비교_테스트.md`
+**초기 테스트 결과 (2026-01-03)**: `troubleshooting/260103_하이브리드_의도_분류_성능_비교_테스트.md`
 - FastPath: 49.6% (72ms)
 - 제로샷 임베딩: 23.4% (80ms) - 개선 필요
 - 병행 비교: 49.6% (154ms) - 의미 없음
 
+**Multi-centroid 적용 완료 (2026-01-03)**: `troubleshooting/260103_하이브리드_의도_분류_성능_비교_테스트.md`
+- **커밋**: `247496a` (rb8001)
+- FastPath: 72.3% (64ms) - +22.7%p
+- 제로샷 임베딩: 70.2% (82ms) - +46.8%p ✅
+- 병행 비교: 70.9% (148ms) - +21.3%p
+
 ### 개선된 구조
 ```
 사용자 메시지
@@ -59,27 +65,29 @@
 3단계: Few-shot LLM 분류 (Top-3 후보 + 예시)
 ```
 
-### 필요 작업
+### 완료 작업
 
-**1. Multi-centroid 방식 도입**
-- 파일: `scripts/seed_intent_runtime.py` 확장
-- 각 intent별 5-10개 예시 문장으로 K-means centroid 생성
-- `seed_calendar_event_samples.py` 방식 참고
+**1. Multi-centroid 방식 도입** ✅
+- 파일: `scripts/seed_multi_centroid_prototypes.py` 생성
+- 각 intent별 3개 K-means centroid 생성 (123개 샘플 사용)
+- intent_prototypes 테이블 version=3으로 저장
+- `intent_store.py`: `load_multi_prototypes_db()` 추가
+- `semantic_classifier.py`: multi-centroid 최대 유사도 계산 적용
 
-**2. Intent Prototypes DB 초기화**
-- 768d Ko-SRoBERTa 기준으로 재임베딩
-- intent_prototypes 테이블 version=2로 저장
-- dimension mismatch 해결
+**2. Intent Prototypes DB 초기화** ✅
+- 768d Ko-SRoBERTa 기준으로 재임베딩 완료
+- intent_prototypes 테이블 version=3으로 저장
+- dimension mismatch 해결 (768d 일관성 유지)
 
-**3. Few-shot LLM 프롬프트 개선**
+**3. Few-shot LLM 프롬프트 개선** 🔄 진행 중
 - 파일: `app/services/llm/intent_parser.py`
-- Top-3 후보를 활용한 Few-shot 예시 추가
-- Gemini 프롬프트 설계 원칙(`313_Gemini_프롬프트_설계_원칙.md`) 적용
+- Top-3 후보를 활용한 Few-shot 예시 추가 필요
+- Gemini 프롬프트 설계 원칙(`313_Gemini_프롬프트_설계_원칙.md`) 적용 필요
 
 **4. 성능 목표**
-- FastPath: 80% 케이스 (< 10ms) - 유지
-- Multi-centroid embedding: 75%+ 정확도 (< 200ms) - 목표
-- Few-shot LLM: 5% 케이스 (1-2s) - 최적화
+- FastPath: 72.3% 정확도 (64ms) ✅
+- Multi-centroid embedding: 70.2% 정확도 (82ms) - 75%+ 목표 미달, 개선 필요
+- Few-shot LLM: 미구현 - 75%+ 달성을 위해 필요
 
 ---
 
diff --git a/journey/research/intent_classification/README.md b/journey/research/intent_classification/README.md
index 8736a7f..0ec454b 100644
--- a/journey/research/intent_classification/README.md
+++ b/journey/research/intent_classification/README.md
@@ -63,11 +63,12 @@
 - [ ] Few-shot learning 기법 적용
 - [ ] 암묵적 피드백 통합 (conversation_service 연동)
 
-### 성능 비교 테스트 (2026-01-03)
-- [x] FastPath vs 제로샷 임베딩 vs 병행 비교 테스트 ✅
-- **결과**: FastPath 49.6%, 제로샷 임베딩 23.4%, 병행 비교 49.6%
-- **개선 필요**: Multi-centroid 방식 도입, Few-shot LLM 프롬프트 개선
-- 상세: `troubleshooting/260103_하이브리드_의도_분류_성능_비교_테스트.md`
+### 성능 비교 테스트 및 프로덕션 적용
+
+- [하이브리드 의도 분류 성능 비교](../troubleshooting/260103_하이브리드_의도_분류_성능_비교_테스트.md)
+  - 초기 테스트: FastPath 49.6%, 제로샷 임베딩 23.4%, 병행 비교 49.6%
+  - Multi-centroid 적용 후: 제로샷 임베딩 70.2% (+46.8%p), FastPath 72.3% (+22.7%p)
+  - 프로덕션 적용: 14개 intent × 3개 centroid (version=3), 123개 샘플 기반 K-means
 
 ## 구현 문서
 
@@ -97,4 +98,5 @@
 **업데이트**:
 - 2025-11-17: HITL 피드백 파이프라인 구현 완료, 논문 근거 추가
 - 2026-01-03: 하이브리드 의도 분류 성능 비교 테스트 결과 추가, Few-shot LLM 프롬프트 개선 방향 추가
+- 2026-01-03: Multi-centroid 방식 적용 완료, 제로샷 임베딩 23.4%→70.2% 개선 (프로덕션 적용 사례 추가)
 
diff --git a/journey/troubleshooting/260103_하이브리드_의도_분류_성능_비교_테스트.md b/journey/troubleshooting/260103_하이브리드_의도_분류_성능_비교_테스트.md
index 240eff3..d783b74 100644
--- a/journey/troubleshooting/260103_하이브리드_의도_분류_성능_비교_테스트.md
+++ b/journey/troubleshooting/260103_하이브리드_의도_분류_성능_비교_테스트.md
@@ -97,6 +97,36 @@
 
 ---
 
+## 개선 결과 (2026-01-03)
+
+### Multi-centroid 방식 적용
+
+**구현 내용**:
+- `scripts/seed_multi_centroid_prototypes.py`: intent_eval_samples.json에서 123개 샘플 수집 후 K-means로 multi-centroid 생성
+- 14개 intent에 각 3개 centroid 생성 (version=3, source="multi_centroid_{idx}")
+- `intent_store.py`: `load_multi_prototypes_db()` 추가하여 여러 centroid 로드
+- `semantic_classifier.py`: multi-centroid와의 최대 유사도 계산으로 정확도 개선
+- **커밋**: `247496a` (rb8001)
+
+**성능 개선**:
+
+| 방법 | 적용 전 | 적용 후 | 개선율 |
+|------|---------|---------|--------|
+| FastPath만 | 49.6% (70/141) | 72.3% (102/141) | +22.7%p |
+| 제로샷 임베딩만 | 23.4% (33/141) | 70.2% (99/141) | +46.8%p |
+| 병행 비교 | 49.6% (70/141) | 70.9% (100/141) | +21.3%p |
+
+**주요 개선 사항**:
+- 제로샷 임베딩 정확도 3배 향상 (23.4% → 70.2%)
+- FastPath도 개선 (49.6% → 72.3%), 현재 최고 성능
+- 병행 비교도 의미 있게 작동 (70.9%)
+
+**남은 과제**:
+- 75%+ 목표 달성을 위해 Few-shot LLM 프롬프트 개선 필요
+- 샘플 데이터 증강으로 추가 정확도 향상 가능
+
+---
+
 ## 참고
 
 - 계획 문서: `journey/plans/archive/251017_intent_analysis_improvement_plan.md`