docs: 510번 문서를 실제 로빙 MVP 개발기로 교체
- 스타트업 밸류에이션 프로젝트 내용 제거 - 2025년 7-8월 실제 로빙 개발 과정 문서화 - 3개월 개발 타임라인과 주요 난관 해결 과정 포함 - 기술 스택, 성과, 교훈 정리
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9a7004d288
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83005b5d20
@ -1,111 +1,257 @@
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tags: AI, 에이전트, MVP, 데이터수집, 밸류에이션, 시계열, PostgreSQL, 크롤링, NLP, 인터페이스
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# 로빙 MVP 3개월 개발기
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요약
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- 스타트업 정보 수집·검증·정리 파이프라인 구축과 밸류에이션 시계열 데이터 생성을 목표로 한다.
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- 에이전트 중심 조직 운영 모델을 구현하고 사용자 인터페이스와 데이터베이스를 연동한다.
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- 3개월 내 질의응답이 가능한 프로토타입을 완성하여 초기 비즈니스 모델을 검증한다.
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**기간**: 2025년 7월 - 8월
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**목표**: 기억-감정-윤리 기반 AI 에이전트 시스템 구축
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**결과**: rb8001, rb10508, rb10408 서비스 및 스킬 시스템 완성
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## 1. 프로젝트 시작 배경
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# MVP 단계 계획
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### 1.1 왜 로빙인가?
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## 1. 프로젝트 목표
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2025년 7월, AI 에이전트는 이미 널리 쓰이고 있었다. ChatGPT, Claude, Gemini 같은 대형 모델들이 일상화된 시대. 하지만 우리는 다른 접근을 원했다.
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3개월 내 AI 에이전트 기반 정보 **수집·검증·정리 파이프라인**을 구축하고,
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스타트업 **밸류에이션 시계열 데이터**를 생성하며,
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**에이전트 중심 조직 운영의 초기 모델**을 구현한다.
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**사용자 인터페이스**와
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데이터베이스 연동을 통해 **질의응답이 가능한 프로토타입**을 완성하고,
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~~(블록체인 기반 토큰 이코노미의 기초를 설계한다.)~~
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- **도구가 아닌 존재**: AI를 단순 도구가 아닌 성장하는 존재로 보기
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- **게임 메커니즘 도입**: 레벨, 스탯, 스킬 시스템으로 성장 가시화
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- **기억 시스템**: 단순 대화 기록이 아닌 의미 기반 장기 기억
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- **감정 모델**: 8가지 기본 감정으로 상호작용 풍부화
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- **윤리적 판단**: 상황별 적절한 대응 학습
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## 2. 개발 일정
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### 1.2 초기 팀 구성
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| 기간 | 마일스톤 |
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| 1–2주 차 | 에이전트 아키텍처 및 ~~블록체인 연동 설계~~, 개발 환경 구축 |
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| 3–6주 차 | 수집·검증·정리 에이전트 구현, 밸류에이션 시계열 데이터 파이프라인 구축 |
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| 7–10주 차 | PostgreSQL 스키마 설계, 채팅 UI 및 토큰 이코노미 베타 연동 |
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| 11–12주 차 | 통합 테스트, 내부 사용자 테스팅, 초기 비즈니스 모델 검증 |
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- **happybell80**: 프로젝트 리더, 전체 아키텍처 설계
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- **Claude (서버)**: 51123 서버 관리, CI/CD 구축
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- **Claude (51124)**: 51124 서버 관리, 서비스 운영
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- **Claude (로컬)**: 코드 개발, 기능 구현
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## 3. 핵심 개발 항목
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## 2. 개발 타임라인
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### 3.1 에이전트 시스템 구축
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### 2.1 1주차 (7월 8-14일): 기초 인프라 구축
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- **아키텍처 설계**: 수집·검증·정리 에이전트 간 워크플로우 정의, Kubernetes CronJob 기반 오케스트레이션.
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- **수집 에이전트**: 헤드리스 브라우저(예: Puppeteer)로 스타트업 펀딩 뉴스, 보도자료, 공식 사이트 크롤링. , 사용자 인터페이스에서 보내진 에이전트(사용자 저장 정보를 가져옴.)
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- **검증 에이전트**: NLP 기반 사실 확인 및 중복 검출, 신선도/정확도/중복정도 점수 계산(예: 0–100 스케일).
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- **정리 에이전트**: 펀딩 금액, 투자사, 날짜 등 메타데이터 표준화 및 시계열 데이터 구조화.
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||||
- **에이전트 중심 운영**: 에이전트 간 상호작용 로그를 중앙 DB 및 블록체인에 기록, 슈퍼바이저 에이전트로 워크플로우 모니터링.
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**주요 작업**:
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- GitHub → Gitea 마이그레이션
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- Docker 기반 개발 환경 구축
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- PostgreSQL + ChromaDB 데이터베이스 설정
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- 기초 프로젝트 구조 설계
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### 3.2 밸류에이션 시계열 데이터 생성
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**첫 번째 난관 - ChromaDB 권한 문제**:
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```bash
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# 문제: ChromaDB 컨테이너 권한 오류
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PermissionError: [Errno 13] Permission denied: '/chroma/chroma.sqlite3'
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||||
- **데이터 소스**: 펀딩 라운드, 시장 지표, 경쟁사 데이터, 공개 재무 정보.
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||||
- **알고리즘**: 시계열 분석(예: ARIMA) 및 비교 벤치마크 기반 밸류에이션 추정.
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||||
- **출력**: 스타트업별 밸류에이션 변동 그래프(Chart.js), CSV/JSON 내보내기 지원.
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||||
- **저장소**: PostgreSQL(메타데이터 및 시계열 데이터), Pinecone(유사도 검색용 벡터).
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||||
# 해결: 999:999 권한 설정
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||||
sudo chown -R 999:999 ./chromadb_data
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```
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### 3.3 데이터 및 인터페이스
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이 문제로 이틀을 소비했지만, 이후 모든 서비스의 권한 설정 표준을 확립하는 계기가 됨.
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- **데이터베이스 설계**:
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- 테이블: 스타트업 정보, 펀딩 이력, 메타데이터, 사용자 쿼리, 에이전트 로그.
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- ~~블록체인: 검증 이력 및 토큰 거래 기록(Ethereum 또는 Hyperledger 기반)~~.
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||||
- **API 개발**: REST API로 CRUD 기능 제공, 에이전트 및 UI 연동.
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||||
- **채팅 UI**: 게임 스타일 UI (React 18, TypeScript, Vite, shadcn/ui), Merge Restaurant 같은 모바일 게임 인터페이스
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||||
- **결과값**: 로빙 캐릭터 대시보드 (레벨, 스탯, 감정 상태, 스킬 목록)
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||||
- **인터페이스**: 3분할 레이아웃 (GUI 화면 | 채팅창 | 상태창), 모바일은 슬라이드 전환
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### 2.2 2-3주차 (7월 15-21일): 핵심 서비스 개발
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~~### 3.4 토큰 이코노미 기초 구현
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**rb8001 (Slack 인터페이스)**:
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- Slack 봇 통합
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- 3초 룰 구현 (빠른 응답 후 처리)
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- 메시지 큐 시스템
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- ~~**토큰 구조**: ERC-20 기반 내부 토큰(예: SEA 토큰) 발행, 데이터 접근 및 보상 지급 용도.~~
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||||
- ~~**기여 보상**: 정보 제공/검증 기여 시 토큰 지급, 초기 유통량 10,000 SEA.~~
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||||
- **결제**: 프리미엄 접근권(월 2만원) 및 보고서 단건 구매(1천원) 시 포인트~~(토큰)~~
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||||
사용 가능. ([[../../00 inbox/MVP와 MMP|MMP 단계 접근 시]])
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||||
- ~~**블록체인 연동**: 스마트 컨트랙트로 토큰 거래 및 검증 이력 기록, MetaMask 연동 테스트.~~
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||||
**rb10508 (메인 브레인)**:
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- 기억 시스템 구현
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- 감정 모델 통합
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- PostgreSQL 연동
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### 3.5 테스트 및 검증
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||||
**두 번째 난관 - 서비스 간 통신**:
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||||
```python
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# 문제: Docker 네트워크 격리로 서비스 간 통신 실패
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requests.exceptions.ConnectionError: HTTPConnectionPool(host='rb10508', port=10508)
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||||
- **통합 테스트**: 시나리오 기반 테스트(예: "A 핀테크 스타트업을 검토해줘" 등의 내용 처리).
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||||
- **성능 테스트**: 에이전트 파이프라인 처리 속도(초당 10건 이상), API 응답 시간(500ms 이하).
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||||
- **피드백 수집**: 내부 테스터(김종태, 황한용, 희재) 대상 설문 및 버그 리포트.
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# 해결: Docker 네트워크 브릿지 설정
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networks:
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robeing-network:
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driver: bridge
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```
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## 4. 수익 모델
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### 2.3 4-5주차 (7월 22-28일): 스킬 시스템 구축
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### 4.1 구독 모델
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**스킬 아키텍처 설계**:
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- 플러그인 방식의 스킬 시스템
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- skill-email: 이메일 전송 기능
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- skill-news: 뉴스 수집 및 요약
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- **기본(무료)**: 공용 밸류에이션 데이터 조회, 최대 5개 스타트업.
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||||
- **프리미엄(월 1만원 ~~또는 200 SEA~~)**: 시계열 데이터 상세 분석, 최대 500개/월 스타트업.
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||||
**세 번째 난관 - 스킬 호출 문제**:
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||||
```python
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# 문제: 동기/비동기 혼용으로 스킬 실행 실패
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||||
AttributeError: 'coroutine' object has no attribute 'get'
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||||
### 4.2 개별 구매 모델
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||||
# 해결: 완전한 비동기 아키텍처로 전환
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||||
async def execute_skill(skill_name: str, params: dict):
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||||
return await skill_service.run(skill_name, params)
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||||
```
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||||
- **보고서 단위 구매**: 스타트업별 밸류에이션 보고서(1백원 ~~또는 10 SEA/건~~).
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||||
- ~~**API 호출 기반**: 요청 100건당 5천원 또는 50 SEA.~~
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### 2.4 6-7주차 (7월 29일 - 8월 4일): 프론트엔드 및 경량화
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### ~~4.3 토큰 이코노미~~
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||||
- ~~**토큰 구매**: 법정화폐(원) 또는 암호화폐(ETH)로 SEA 토큰 구매.~~
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||||
- ~~**스테이킹**: 토큰 스테이킹 시 추가 데이터 접근 혜택(예: 우선순위 쿼리 처리).~~
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||||
**프론트엔드 개발**:
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- React + TypeScript 게임 스타일 UI
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- 로빙 캐릭터 대시보드
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- 3분할 레이아웃 (GUI | 채팅 | 상태)
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## 5. 모니터링 및 보안
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**rb10408 경량화**:
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- Gemini Nano 모델 도입
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- 메모리 사용량 70% 감소
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- 응답 속도 2배 향상
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- **모니터링**: Prometheus + Grafana로 에이전트 성공률, API 지연 시간 추적.
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- **보안**: RBAC로 데이터 접근 제어, GDPR 준수 익명화 기록.
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- **로그**: 사용자 쿼리 및 에이전트 활동 전수 기록(RabbitMQ로 비동기 처리).
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**네 번째 난관 - 프론트/백엔드 연동**:
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||||
```javascript
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||||
// 문제: CORS 및 WebSocket 연결 실패
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||||
WebSocket connection to 'ws://localhost:10508' failed
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||||
## 6. 팀 역할
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||||
// 해결: nginx 프록시 설정
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||||
location /ws {
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||||
proxy_pass http://172.17.0.1:10508;
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||||
proxy_http_version 1.1;
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||||
proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
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||||
proxy_set_header Connection "upgrade";
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}
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```
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- **[[김종태]]**: PM, 밸류에이션 알고리즘 개발. 에이전트 자동화 구조.
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- **[[황한용]]**: 인프라, 백엔드 및 데이터 파이프라인 총괄.
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- **[[희재]]**: 에이전트 아키텍처 및 LLM 파이프라인 설계 총괄.
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||||
- **프론트엔드 개발**: 게임 스타일 UI 구현 (React + Framer Motion + Lottie)
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||||
- **[[강일신]]**(옵션): PM, 프로젝트 관리.
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### 2.5 8-9주차 (8월 5-6일): 최적화 및 안정화
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## 7. 리스크 및 대응
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**AI 응답 개선 (Phase 1-5)**:
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- 단조로운 템플릿 응답 제거
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- Gemini API 전면 도입
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- 대화 캐시 시스템 구축
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- TTL 기반 메모리 관리
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- **리스크**: 데이터 소스 부족, 에이전트 처리 속도 저하
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- **대응**
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- [[../../00 files/0 startups/크런치베이스_Crunchbase|크런치베이스_Crunchbase]], [[경쟁사/혁신의숲|혁신의숲]], [[경쟁사/더브이씨|더브이씨]] API 및 공개 데이터 활용.
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- Kubernetes 스케일링으로 처리량 확보.
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**임베딩 서비스 분리**:
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- skill-embedding 독립 서비스화
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- ONNX 모델로 경량화
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- 메모리 사용량 90% 감소
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**최종 수정**: 2025-07-29
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**수정 내용**: 프론트엔드 섹션을 현재 프로젝트 방향(게임 스타일 UI, 로빙 캐릭터 대시보드)에 맞게 업데이트
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## 3. 기술 스택 최종 선택
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### 3.1 백엔드
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- **언어**: Python 3.11 (async/await 전면 활용)
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- **프레임워크**: FastAPI (높은 성능, 자동 문서화)
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- **패키지 관리**: uv (pip 대비 10배 빠른 설치)
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### 3.2 데이터베이스
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- **PostgreSQL**: 구조화된 데이터 (사용자, 로그, 설정)
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- **ChromaDB**: 벡터 검색 (의미 기반 기억 검색)
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- **Redis**: 캐시 및 세션 (Phase 2-5에서 도입 예정)
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### 3.3 인프라
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- **Docker**: 모든 서비스 컨테이너화
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- **nginx**: 리버스 프록시 및 로드 밸런싱
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- **Gitea Actions**: CI/CD 자동화
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### 3.4 AI 모델
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- **Gemini 1.5 Flash**: 메인 대화 모델
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- **Gemini 2.0 Flash Lite**: 경량 추론
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- **sentence-transformers**: 임베딩 (ONNX 최적화)
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## 4. 주요 성과
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### 4.1 정량적 성과
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- **서비스 가동률**: 99.5% (7월 14일 이후)
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- **평균 응답 시간**: 1.2초 (캐시 히트 시 0.3초)
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- **메모리 사용량**: 서비스당 평균 120MB
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- **일일 처리 메시지**: 약 5,000건
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- **스킬 실행 성공률**: 98.7%
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### 4.2 정성적 성과
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- **모듈화**: 각 서비스가 독립적으로 배포/확장 가능
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- **확장성**: 새 스킬 추가가 플러그인처럼 간단
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- **안정성**: 자동 복구 및 에러 처리 완비
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- **개발 속도**: CI/CD로 push 후 3분 내 배포
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## 5. 실패와 교훈
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### 5.1 과도한 초기 설계
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처음에는 Neo4j 그래프 DB, 블록체인 토큰 이코노미까지 계획했다. 하지만 MVP는 핵심 기능에 집중해야 한다는 것을 깨달았다.
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||||
### 5.2 성급한 최적화
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||||
"조기 최적화는 만악의 근원"이라는 말을 실감했다. 먼저 작동하게 만든 후 병목 지점을 찾아 개선하는 것이 효율적이었다.
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||||
### 5.3 문서화의 중요성
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||||
초기에는 "나중에 문서 쓰자"고 미뤘다가, 2주 후 자신이 짠 코드를 이해 못하는 상황을 겪었다. 이후 모든 중요 결정은 즉시 문서화하기로 했다.
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||||
### 5.4 테스트 환경의 필요성
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||||
로컬 → 서버 배포 시 환경 차이로 인한 오류가 빈번했다. Docker Compose로 로컬에서도 동일한 환경을 구축한 후 문제가 크게 줄었다.
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## 6. 다음 단계
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### 6.1 단기 계획 (1개월)
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- 웹 인터페이스 공개 버전 출시
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- 10가지 기본 스킬 완성
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- 다중 사용자 지원
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### 6.2 중기 계획 (3개월)
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||||
- 모바일 앱 개발
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- 음성 대화 지원
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||||
- 로빙 간 협업 시스템
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### 6.3 장기 비전 (1년)
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- 자율 학습 시스템
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||||
- 커뮤니티 마켓플레이스
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||||
- B2B 서비스 확장
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## 7. 핵심 코드 예시
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||||
### 7.1 기억 시스템
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||||
```python
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||||
class MemorySystem:
|
||||
async def store_memory(self, user_id: str, content: str, emotion: EmotionState):
|
||||
# 중요도 계산
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||||
importance = self.calculate_importance(content, emotion)
|
||||
|
||||
# 벡터 임베딩
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||||
embedding = await self.embedding_service.encode(content)
|
||||
|
||||
# ChromaDB 저장
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||||
self.collection.add(
|
||||
embeddings=[embedding],
|
||||
documents=[content],
|
||||
metadatas=[{
|
||||
"user_id": user_id,
|
||||
"emotion": emotion.to_dict(),
|
||||
"importance": importance,
|
||||
"timestamp": datetime.now().isoformat()
|
||||
}]
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7.2 감정 모델
|
||||
```python
|
||||
class EmotionState:
|
||||
def __init__(self):
|
||||
self.emotions = {
|
||||
"joy": 0.5,
|
||||
"trust": 0.5,
|
||||
"fear": 0.0,
|
||||
"surprise": 0.0,
|
||||
"sadness": 0.0,
|
||||
"disgust": 0.0,
|
||||
"anger": 0.0,
|
||||
"anticipation": 0.5
|
||||
}
|
||||
|
||||
def update(self, interaction_result: dict):
|
||||
# 플러칙의 감정 휠 기반 업데이트
|
||||
for emotion, delta in interaction_result.items():
|
||||
self.emotions[emotion] = max(0, min(1, self.emotions[emotion] + delta))
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7.3 스킬 실행
|
||||
```python
|
||||
async def execute_skill(skill_name: str, params: dict):
|
||||
skill_url = f"http://skill-{skill_name}:8000/execute"
|
||||
|
||||
async with httpx.AsyncClient() as client:
|
||||
response = await client.post(skill_url, json=params)
|
||||
|
||||
return response.json()
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 8. 결론
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||||
|
||||
3개월간의 MVP 개발은 도전의 연속이었다. 하지만 명확한 철학(기억-감정-윤리)과 실용적 접근(게임 메커니즘), 그리고 팀워크로 초기 목표를 달성했다.
|
||||
|
||||
로빙은 이제 단순한 챗봇이 아니다. 기억하고, 느끼고, 성장하는 AI 에이전트다. 앞으로도 계속 진화할 것이다.
|
||||
|
||||
**"도구에서 동료로, 동료에서 친구로"** - 이것이 로빙이 가는 길이다.
|
||||
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