# Overview
로빙은 Slack 채널을 중심으로 작동하는 스타트업 대표 전용 AI 에이전트입니다. 스탯·스킬·아이템 구조를 통해 지속적으로 성장하며, 대화 요약, PDF 처리, 액션 추출 등의 핵심 기능을 제공합니다. 3개월 MVP를 통해 실제 업무 환경에서 검증 가능한 프로토타입을 구현합니다.

# Core Features
- **Slack 기반 인터페이스**: 메시지 수신, 버튼·링크 포함 응답, 실시간 상호작용
- **지속적 기억 시스템**: PostgreSQL(메타데이터) + Chroma(벡터DB)를 통한 장기 기억 저장
- **핵심 스킬 세트**: 
  - Thread Digest (대화 요약)
  - Action Extractor (투두 추출 및 캘린더 연동)
  - PDF 파싱 및 HTML 변환
- **성장 시스템**: 경험치 기반 레벨업, 5종 스탯(기억, 연산, 공감, 통솔, 윤리) 관리
- **아이템 시스템**: JWT 기반 API 권한 토큰 발급 및 관리
- **사용자 피드백 반영**: 평가 기반 정밀도 개선 및 경험치 획득

# User Experience
- **주요 사용자**: 스타트업 대표 및 임원진
- **주요 플로우**:
  1. Slack에서 로빙에게 업무 관련 지시 (대화 요약, PDF 분석 등)
  2. 로빙이 해당 스킬을 활용하여 처리 후 구조화된 응답 제공
  3. 사용자 피드백을 통한 경험치 획득 및 스킬 개선
  4. 지속적 기억 저장으로 맥락 유지 및 개인화 서비스 제공
- **핵심 시나리오**: "어제 대화 요약", "회의 PDF 변환", "액션 추출 및 기록"

# Technical Architecture
- **인터페이스**: Slack API (메시지 수신, 버튼형 응답)
- **백엔드**: FastAPI 게이트웨이
- **AI 처리**: LangChain + OpenAI API
- **데이터베이스**: 
  - PostgreSQL (스탯, 경험치, 스킬 기록)
  - Chroma Vector DB (대화 내용 기억)
  - Neo4j (사용자 간 관계, 감정 이력) - 계획
  - Redis (세션 데이터, 캐시) - 계획
- **PDF 처리**: PyMuPDF 또는 pdfminer.six
- **권한 관리**: JWT 기반 토큰 시스템

# Development Roadmap
## 1~2주차: 기본 인프라 구축
- Slack 채널 연동 및 메시지 파싱
- FastAPI Gateway 구축
- LLM-LangChain 연동
- 기본 응답 메시지 생성

## 3~4주차: 데이터 저장소 구축
- PostgreSQL 스키마 설계
- Chroma 벡터DB 연동
- 기억 저장 정책 구현

## 5~6주차: 핵심 스킬 구현
- Thread Digest 스킬
- Action Extractor 스킬
- 경험치 및 평가 시스템

## 7~8주차: PDF 처리 스킬
- PDF 텍스트·이미지 추출
- HTML 구조화 및 Slack 출력
- 오류 처리 및 복원 시스템

## 9주차: 성장 시스템
- 5종 스탯 수치화
- 레벨업 및 스킬 해금 구조
- 피드백 반영 시스템

## 10주차: 아이템 시스템
- JWT 토큰 발급/관리
- API 권한 제어
- 사용 이력 로깅

## 11주차: 테스트 및 검증
- 실제 업무 시나리오 테스트
- 실패 케이스 보강
- 성능 최적화

## 12주차: 통합 및 데모
- 전체 시스템 통합
- 데모 시나리오 준비
- 외부 POC 준비

# Logical Dependency Chain
1. Slack 인터페이스 구축 → 2. 기본 응답 엔진 → 3. 데이터베이스 설계 → 4. 기억 시스템 → 5. 핵심 스킬 구현 → 6. PDF 처리 → 7. 성장 시스템 → 8. 아이템 시스템 → 9. 통합 테스트 → 10. 데모 준비

# Risks and Mitigations
- **Slack API 제한**: 적절한 Rate Limiting 및 에러 핸들링
- **LLM 응답 품질**: 프롬프트 엔지니어링 및 사용자 피드백 반영
- **PDF 처리 복잡성**: 다양한 파서 라이브러리 검토 및 예외 처리
- **메모리 관리**: 효율적인 벡터 검색 및 저장 정책

# Appendix
- **기술 스택**: FastAPI, PostgreSQL, Chroma, Neo4j, Redis, LangChain, OpenAI API, Slack API, PyMuPDF
- **핵심 메트릭**: 응답 정확도, 처리 속도, 사용자 만족도, 기억 정확도
- **성공 지표**: 일일 활성 사용, 스킬 사용 빈도, 피드백 점수, 레벨업 달성률 

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**최종 업데이트**: 2025-07-29  
**수정 내용**: 문서 형식 정리