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Advanced Features Implementation Guide
이 문서는 Astra의 '지능형 협업 시스템' 구현을 위한 기술 가이드라인입니다.
🤖 1. 멀티 에이전트 워크플로우 (Multi-Agent Workflow)
사용자 요청을 분해, 분석, 통합하는 3단계 협업 엔진을 구축합니다.
A. 에이전트 역할 정의
- Planner Agent (전략가): 요청 분석, 검색 전략 수립, Task List 생성.
- Researcher Agent (분석가): 지식 베이스 데이터 추출, 신뢰도 평가, 데이터 정제.
- Writer Agent (편집자): 데이터 통합, 톤앤매너 적용, 최종 보고서 완성.
B. 핸드오프(Hand-off) 흐름
- Planner: Thinking Bar 활성화 및 작업 설계도 작성.
- Researcher: 설계도 기반 지식 검색 및 메타데이터 확보.
- Writer: 수집된 데이터를 논리적 흐름에 따라 구조화하여 최종 응답 제공 (성공 Toast 알림).
🌐 2. 모달리티 확장 및 선제적 제안 (The Frontier)
A. 멀티모달 파이프라인
- 이미지/PDF: OCR 및 레이아웃 분석을 통해 구조적 정보를 LLM에 주입.
- 음성: STT 변환 및 감정 분석을 통한 뉘앙스 조절.
B. 선제적 제안 (Proactive Suggestion)
- 행동 감지: 사용자의 탐색 패턴(특정 컴포넌트 체류 시간 등)을 이벤트로 포착.
- 예측 제안: 행동 패턴 기반으로 사용자가 필요로 할 기능을 미리 제시 (예: 💡 효율 증대 설정 제안).
✅ 통합 체크리스트
- FSD 기반 모듈 분리
- Planner -> Researcher -> Writer 핸드오프 로직
- 이미지/PDF 레이아웃 분석 모듈 연동
- 사용자 행동 패턴 감지기 구현
- 일관된 UX 피드백(Toast, Thinking Bar) 적용