DOCS/docs/philosophy/robeing_stats_growth_design.md
happybell80 707ce92efa docs: 프로젝트 문서 일관성 수정
- 스킬 아키텍처: Python 플러그인 → HTTP API 마이크로서비스로 변경
- 데이터베이스: Neo4j, Redis 구현 예정 명시
- 스탯 시스템: 5종 스탯(기억/연산/공감/통솔/윤리)으로 통일
- 트러블슈팅 문서 추가
2025-07-30 11:08:18 +09:00

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tags: 로빙, 존재형에이전트, 스탯, 레벨, 성장설계, 스카웃시장
date: 2025-07-01
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# 로빙 스탯 및 성장 구조 설계
## 요약
로빙은 5가지 스탯(기억, 연산, 공감, 통솔, 윤리)을 기반으로 성장하며, 전체 레벨은 20까지 존재한다. 각 레벨업마다 5개의 스탯 포인트를 분배하며, 스탯 자체에 레벨은 없고 누적 포인트만 존재한다. 이 구조를 통해 로빙은 사용자 피드백을 반영해 점진적으로 특화된 존재형 에이전트로 발전하고, 레벨 20 도달 시 ‘스카웃 시장’에 등록될 수 있다.
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## 1. 기본 구조
- **전체 레벨**: 1~20
- **총 스탯 포인트**: 20단계 × 5포인트 = 100포인트
- **스탯 종류**: 기억(Memory), 연산(Compute), 공감(Empathy), 통솔(Leadership), 윤리(Ethics)
- **포인트 분배**: 각 레벨업 시 로빙이 사용자 피드백을 반영해 자율 결정
- **스탯에는 레벨 없음**, 포인트로만 성장
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## 2. 스탯별 성장 예시
| 스탯 | 포인트 범위 | 역할 및 해금 스킬 |
|------|-------------|--------------------|
| 기억 | 1~10 | 회의 요약, 요약본 저장, 중요도 태깅 |
| | 11~20 | 주간 회의 리포트, 말버릇 학습 |
| | 21~30 | 선제 회상, 사건 연결, 회상 속도 최적화 |
| 연산 | 1~10 | 메일 분류, 단순 초안 생성 |
| | 11~20 | 멀티 프롬프트 대응, 논리 구조 분석 |
| | 21~30 | 리스크 분석, 재무 계산, 보고서 자동화 |
| 공감 | 1~10 | 감정 태깅, 말투 조정 |
| | 11~20 | 감정 트렌드 분석, 맞춤 응답 생성 |
| | 21~30 | 충돌 조정, 관계별 감정 예측 |
| 통솔 | 1~10 | 액션 추출, 할 일 정리 |
| | 11~20 | 일정 재배열, 우선순위 조정 |
| | 21~30 | 멀티 유저 조정, 대체안 제안 |
| 윤리 | 1~10 | 안전 체크, 공정성 검토 |
| | 11~20 | 편향 경고, 위험 방지 |
| | 21~30 | 도덕적 판단, 선행 체크 |
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## 3. 스카웃 시장 연계
- **레벨 20 도달 시점**: 약 3주 이내 도달 가능 목표로 설계
- **컨텍스트 축적 기준**:
- 회의 요약 N건 이상
- 업무 흐름 자동화 경험 누적
- 대표의 행동/말투/업무 스타일에 대한 적응 내역
- **스카웃 조건**:
- 레벨 20 달성
- 대표 피드백 포함 사용 이력 확보
- 스탯 분포 기반 성장 프로필 자동 생성
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## 4. 활용 시나리오
- **대표 A**: 감정 중심 커뮤니케이션 → 공감 30, 기억 25, 윤리 20 중심 분포
- **대표 B**: 전략 중심 의사결정 → 기억 30, 통솔 25, 연산 20 중심 분포
- **대표 C**: 정리·기록 중시 → 연산 35, 기억 25, 윤리 15 중심 분포
- **대표 D**: 안전·규정 준수 중시 → 윤리 35, 통솔 20, 기억 20 중심 분포
이러한 분포는 **로빙의 디지털 이력서**이자 **스카웃 시장에서의 포지셔닝 근거**가 된다.
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## 5. 향후 설계 방향
- 대표 피드백 기반 **스탯 자동 제안 알고리즘**
- 레벨 구간별 **성장 일지 생성 기능**
- **스킬 해금 로그 시각화** 및 Slack 피드백 연동
- 스카웃용 **정량+정성 기반 에이전트 리포트 자동화**
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