docs: 로빙 컨테이너 아키텍처 설계 문서 추가

- 사용자별 독립 컨테이너 아키텍처 설계
- 대시보드-로빙 컨테이너 통신 구조
- 수면/각성 시스템과 베드 상태 반성 시스템
- README.md에 새 문서 링크 추가

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Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

README.md

@@ -10,6 +10,7 @@ Slack 기반 AI 어시스턴트 **로빙(Robeing)** 프로젝트의 모든 문
 ### 아이디어 및 설계 문서
 - [MVP 개발 개요](./docs/ideas/00_%20MVP%20개발%20개요.md)
 - [로빙 MVP 계획](./docs/ideas/00_로빙_MVP_계획.md)
+- [로빙 컨테이너 아키텍처 설계](./docs/ideas/로빙_컨테이너_아키텍처_설계.md)
 - [통합 지식베이스 로빙 프로젝트](./docs/ideas/00_통합_지식베이스_로빙_프로젝트.md)
 - [MOC 프로젝트 관련 문서들 집합](./docs/ideas/00_MOC_프로젝트%20관련%20문서들%20집합.md)
 - [정보의바다 프로젝트 개요](./docs/ideas/00_정보의바다%20프로젝트%20개요.md)

docs/ideas/로빙_컨테이너_아키텍처_설계.md

@@ -0,0 +1,225 @@
+# 로빙 컨테이너 아키텍처 설계
+
+## 개요
+로빙 AI 에이전트는 사용자별로 독립적인 Docker 컨테이너에서 실행되며, 중앙 집중식 대시보드를 통해 관리됩니다. 각 로빙은 개별적인 성장 경로를 가지며, 효율적인 리소스 관리와 데이터 안전성을 보장합니다.
+
+## 전체 아키텍처
+
+### 기본 구조
+```
+┌─────────────────────────────────────┐
+│         대시보드 서버 (1개)            │
+│   ┌─────────────────────────────┐   │
+│   │        웹 인터페이스         │   │
+│   │   사용자 A 로그인 → A 로빙    │   │
+│   │   사용자 B 로그인 → B 로빙    │   │
+│   └─────────────────────────────┘   │
+│   ┌─────────────────────────────┐   │
+│   │          공통 DB            │   │
+│   │   users, robings, stats     │   │
+│   └─────────────────────────────┘   │
+└─────────────────────────────────────┘
+                   │
+                   │ API 호출
+                   ▼
+┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
+│   로빙 A 컨테이너  │    │   로빙 B 컨테이너  │
+│   (2GB 메모리)    │    │   (8GB 메모리)    │
+│   스탯: 초보      │    │   스탯: 고급      │
+│   스킬: 3개       │    │   스킬: 15개      │
+└─────────────────┘    └─────────────────┘
+```
+
+### 서비스 모델
+**컨테이너 호스팅 서비스**: 사용자가 개인화된 AI 에이전트를 컨테이너 형태로 생성하고 관리하는 서비스
+
+## 핵심 구성 요소
+
+### 1. 대시보드 서버 (중앙 집중형)
+- **역할**: 모든 사용자의 로빙 관리 인터페이스
+- **구성**: 단일 서버, 단일 DB
+- **기능**:
+  - 사용자 인증 및 세션 관리
+  - 로빙 컨테이너 생성/관리
+  - 스탯, 레벨, 스킬 설정 UI
+  - 성능 모니터링 대시보드
+
+### 2. 로빙 컨테이너 (개별 격리)
+- **역할**: 각 사용자의 개인 AI 에이전트
+- **특징**: 완전 독립적, 사용자별 고유 설정
+- **구성**:
+  - FastAPI 서버
+  - 벡터 DB (ChromaDB)
+  - 개인 데이터 저장소
+
+## 데이터 구조
+
+### 대시보드 DB (공통)
+```sql
+-- 사용자 정보
+users: id, name, email, created_at
+
+-- 로빙 메타데이터
+robings: id, user_id, name, level, stats, container_id, status
+
+-- 스킬 및 아이템 설정
+skills: id, robing_id, skill_type, config, enabled
+
+-- 성능 통계
+performance: id, robing_id, date, tasks_completed, success_rate
+```
+
+### 로빙 컨테이너 DB (개별)
+```
+벡터 DB 구조:
+- 기억: 대화 내용, 업무 처리 기록 → 벡터 임베딩
+- 윤리: 판단 기준, 가치관 → 벡터 공간에서 유사성 검색  
+- 감정: 상황별 반응 패턴 → 감정 벡터
+- 경험: 성공/실패 케이스 → 학습 데이터
+```
+
+## 통신 구조
+
+### 양방향 통신 시스템
+```
+대시보드 ←→ 로빙 컨테이너
+        ↓         ↑
+   스킬/아이템    스탯/레벨
+   설정 전달    업데이트
+```
+
+### API 엔드포인트
+```
+대시보드 → 로빙:
+- POST /api/config/skills (스킬 설정)
+- POST /api/config/stats (스탯 조정)
+- GET /api/status (상태 확인)
+
+로빙 → 대시보드:
+- POST /dashboard/api/stats (스탯 업데이트)
+- POST /dashboard/api/performance (성능 데이터)
+- POST /dashboard/api/events (이벤트 로그)
+```
+
+## 로빙 성장 시스템
+
+### 성장 단계
+```
+레벨 1: 🥚 베이스 이미지 (거의 동일)
+     ↓
+레벨 5: 🐣 스탯 분기 시작
+     ↓
+레벨 10: 🤖 개별화 완성
+```
+
+### 등급 시스템 (선택적)
+- **노멀**: 기본 성장 경로
+- **에픽**: 특수 스킬 언락
+- **레전드**: 최고 성능 + 희귀 능력
+
+### 리소스 할당 (스탯 기반)
+```
+초보 로빙: 1CPU, 2GB RAM, 10GB Disk
+중급 로빙: 2CPU, 4GB RAM, 20GB Disk  
+고급 로빙: 4CPU, 8GB RAM, 50GB Disk
+```
+
+## 리소스 효율성 관리
+
+### 수면/각성 시스템
+```
+활성 상태: 풀 리소스 컨테이너
+     ↓ (비활성 5분 후)
+수면 상태: 최소 컨테이너 (128MB 정도)
+     ↓ (사용자 접속 시)
+각성 과정: 웨이크업 3-5초 대기
+```
+
+### 침실 시스템 (데이터 보관)
+```
+활성 볼륨: /robeing/active/    (현재 작업 중)
+수면 볼륨: /robeing/bedroom/   (수면 상태)
+백업 볼륨: /robeing/backup/    (백업 저장소)
+```
+
+## 베드 상태 반성 시스템
+
+### 반성 프로세스
+```
+베드 진입 → 하루 활동 분석
+         ↓
+    성공/실패 케이스 분류
+         ↓
+    벡터 DB 재정렬 및 가중치 조정
+         ↓
+    내일을 위한 행동 패턴 최적화
+```
+
+### 구체적인 반성 작업
+- **기억 정리**: 중요한 대화/업무는 강화, 불필요한 것은 압축
+- **실수 학습**: 오늘 한 실수를 분석해서 다음엔 안 하도록
+- **감정 조율**: 과도한 반응이나 부적절한 감정 표현 수정
+- **스킬 효율성**: 어떤 스킬이 효과적이었는지 평가
+
+### 침실 일기 형태 로그
+```
+- 오늘 처리한 업무: 15건
+- 성공률: 87%
+- 개선 필요 영역: 이메일 톤앤매너
+- 내일 집중 포인트: 더 친근한 말투
+```
+
+## 로빙 성장 사이클
+
+### 일일 사이클
+```
+🌅 각성 → 활동 → 학습 → 🌙 수면 → 반성 → 성장
+     ↑                              ↓
+     ←←←←←←←←← 개선된 상태로 복귀 ←←←←←←←
+```
+
+### 장기 성장
+- **레벨업**: 경험치 축적으로 스탯 향상
+- **스킬 습득**: 새로운 능력 언락
+- **개성 발달**: 사용자 상호작용 패턴 학습
+
+## 구현 고려사항
+
+### 1. 컨테이너 관리
+- **생성**: 사용자 로빙 생성 시 Docker API로 컨테이너 생성
+- **모니터링**: 컨테이너 상태 및 리소스 사용량 추적
+- **스케일링**: 온디맨드 리소스 할당
+
+### 2. 보안 및 격리
+- **네트워크 격리**: 각 컨테이너는 독립적인 네트워크
+- **데이터 격리**: 로빙 간 데이터 접근 불가
+- **리소스 제한**: CPU, 메모리 사용량 제한
+
+### 3. 백업 및 복원
+- **정기 백업**: 벡터 DB 및 설정 데이터 백업
+- **재해 복구**: 침실 볼륨에서 데이터 복원
+- **마이그레이션**: 서버 간 로빙 이전 지원
+
+## 기대 효과
+
+### 사용자 경험
+- **개인화**: 각자만의 고유한 AI 에이전트
+- **성장감**: 로빙의 발전 과정 관찰
+- **애착감**: 로빙의 개성과 반성 과정에 대한 관심
+
+### 기술적 이점
+- **확장성**: 사용자 증가에 따른 자동 스케일링
+- **안정성**: 독립적인 컨테이너로 장애 격리
+- **효율성**: 리소스 사용량 최적화
+
+### 비즈니스 모델
+- **컨테이너 호스팅**: 사용 시간 및 리소스 기반 과금
+- **프리미엄 기능**: 고급 스킬, 더 많은 리소스 제공
+- **개인화 서비스**: 맞춤형 AI 에이전트 제공
+
+---
+
+**문서 작성일**: 2025-07-05  
+**작성자**: 로빙 개발팀  
+**버전**: 1.0  
+**상태**: 설계 완료, 구현 준비 중