코오롱인더스트리 제조 DX 담당은 AX 전략 기반 AI Agent 서비스를 기획·프로토타이핑하고, 운영관리·과제관리 같은 제조 도메인 관리시스템을 그 Agent 에 도구로 연동하며, Agent Harness 로 계획·실행·검증 루프를 구성합니다. 현업 요청을 대장 매핑과 허용 규칙으로 검사해 도구를 부르거나 되묻거나 막는 이 콘솔은 그 핵심(요건도출·프로토타이핑·관리시스템 연동·Agent Harness)을 정면으로 입증합니다. 제조 라인·설비·과제라는 대상이 대장에 정의돼 있어야 요청이 허용 작업으로 매핑되는 이 사슬은, 대장 없이 일반 챗봇으로는 그대로 만들 수 없습니다. 실제 제조 설비 코드 체계나 사내 MES 연동 같은 실무 깊이는 포트폴리오로 증명되지 않으므로 합성 대장으로 라우팅 구조만 보이고, 그 깊이는 면접에서 솔직히 다룹니다.
AX 전략을 기반으로 제조 현업이 쓸 AI Agent 서비스를 기획하고 요건을 도출해 프로토타이핑하고 검증합니다. 요청 라우팅 콘솔이 그 프로토타입으로 정렬됩니다.
운영관리·과제관리 같은 제조 도메인 관리시스템을 기획하고 AI Agent 가 그 데이터를 도구로 조회·등록하게 잇습니다. 운영 대장 라우팅이 정렬됩니다.
Agent Harness 로 도구를 정의하고 계획·실행·검증 루프를 구성해 요청을 안전하게 도구 호출로 바꿉니다. 권한 밖 차단과 미매핑 되묻기가 정렬됩니다.
제조 현업의 자연어 요청을 받아 Claude 가 요청 의도를 분류하고 어떤 도구(품질조회·설비이력조회·과제등록·상태변경·담당자알림)를 어떤 값으로 부를지 계획하되, 요청이 가리키는 라인·설비·과제가 운영 대장에 매핑되는지, 요청한 작업이 그 대상의 허용 목록 안인지, 요청이 한 대상으로 특정되는지 규칙으로 검사해 실행할지·되물을지·막을지 정합니다. 무엇을 실행할지는 대장 매핑과 허용 규칙이 결정하고, LLM 은 의도 분류와 도구 계획 초안만 맡습니다. 지식 판정이 아니라 요청과 대장의 정합성 게이트입니다.
코오롱인더스트리 제조 DX 담당자(AI Agent 서비스 기획 겸 FDE). 생산·품질 현업이 채팅으로 던지는 요청을 AI Agent 가 알아서 도구로 처리하게 만들 때, 대장에 없는 설비를 지어내 조회하거나 권한 밖 작업을 실행하지 않는지 요청마다 일일이 확인하던 일을, 한 콘솔에서 계획·실행·되묻기·차단 결과를 함께 보고 싶은 사람입니다.
현업 요청과 운영 대장을 한 스키마로 묶고 매핑·허용 규칙을 붙이면, (a) 대장에 없는 대상·권한 밖 작업·모호한 요청을 규칙으로 걸러 되묻거나 막고, (b) 왜 그 도구를 그 값으로 부르는지 대장 레코드 인용으로 풀며, (c) 여러 요청 유형을 끊김 없이 도구 계획으로 잇습니다.
현업 자연어 요청을 받아 Claude 가 의도를 분류하고 도구 호출 계획을 세우되, 대상이 운영 대장에 없거나 요청이 모호하거나 작업이 권한 밖이면 멈추고 되묻거나 담당자에게 넘기는 동작하는 채팅 콘솔입니다. 운영 대장과 요청은 합성 더미로 시작하고 도구는 조회 결과를 흉내내는 모의 함수로 로컬 구동합니다.
라우팅 판정을 심은 정답 결정·검수자 2명 라벨과 비교해 라우팅 정확도, 되묻기·차단 정밀도와 재현율, 일치도를 보여주는 화면입니다.
과제 등록·상태 변경 도구를 실제로 실행해 대장에 반영하고, 두 번째 도메인(설비 이력 조회)을 붙이며, 누가 언제 어떤 요청으로 무엇을 실행했는지 감사 로그로 남기는 화면입니다.
요청 시나리오 14종(정상 조회·과제 등록·모호 요청·미등록 설비·권한 밖 작업)을 넣으면, 세운 도구 계획과 인용한 대장 레코드, 실행/되묻기/차단 결과가 몇 초 안에 나오는 걸 시연합니다
일부러 만든 악성·결측 입력 30종(대장에 없는 설비 코드·표기 흔들린 라인명·담당자 없는 과제·빈 요청문)을 넣어도 출력 형식(스키마)이 한 번도 안 깨집니다
더미에 심은 정답 결정 45건 중 라우팅 판정(실행/되묻기/차단)이 일치한 게 39건(약 87%)이고 부른 도구·값이 규칙과 맞는 걸 보여줍니다. 단, 정답·데이터를 모두 작성자가 만든 합성 기준이라 '성능 검증'이 아니라 '데모 조건에서의 동작'임을 명시합니다
진짜 성능 검증은 여기서 멈춥니다. 위 수치는 전부 작성자가 만든 더미데이터 자가채점이며, 실제 라우팅 정확도와 되묻기·차단 정밀도는 코오롱인더스트리 실 운영 대장과 실 현업 요청, 실 검수자가 있어야 측정 가능합니다. 이 콘솔은 그 검증을 바로 돌릴 수 있는 상태까지 만듭니다
이건 고객·실데이터 없이 혼자 만든 포트폴리오입니다. 모든 수치는 합성 데이터 자가채점이라 성능 증명이 아닙니다. 면접에서는 데모 동작과 실검증 준비 상태로 솔직히 설명하는 게 오히려 신뢰를 줍니다
이 포트폴리오가 입증하는 것은 AI Agent 요건도출·프로토타이핑, Agent Harness 계획·실행·검증 루프, 관리시스템 연동 라우팅 게이트 기술입니다. 실제 제조 설비 코드 체계·사내 MES 연동·현장 안전 규정 같은 실무 깊이는 포트폴리오로 증명되지 않으므로 주장하지 않으며, 그 부분은 면접에서 모르면 모른다고 말하는 편이 낫습니다. 데모는 합성 운영 대장으로 라우팅 구조만 입증합니다
정답을 작성자가 만들었으니 잘 맞는 게 당연합니다. 그래서 대장에 없는 설비 코드·표기 흔들린 라인명·권한 밖 작업·복수 후보로 모호한 요청 같은 경계 케이스를 더미에 일부러 섞어, 쉬운 요청만 통과시키는 게 아님을 보여줍니다
LLM 이 세운 계획은 그럴듯해도 대장에 없는 대상을 조회하려 하거나 권한 밖 작업을 부를 수 있습니다. 대상이 대장에 매핑되는지·작업이 허용 목록 안인지 규칙으로 검사하고, 매핑이 안 되면 실행하지 않고 되묻거나 차단합니다
라인·설비 표기가 제각각입니다. 정규화로 같은 대상으로 묶고, 못 묶은 건 추측하지 말고 미매핑으로 알립니다. 실제 도입 시 사내 코드 체계·요청 분포가 더미와 다르므로 매핑 규칙과 허용 목록을 다시 맞춰야 합니다(도입 단계 과제로 분리)
① 인라인 샘플 · ② seed.json 다운로드 · ③ 증강 프롬프트. 세 층 모두 동일한 schema 에서 파생.
라인·설비·과제 운영 대장. AI Agent 가 요청 대상을 조회하고 허용 작업을 확인하는 마스터입니다. 같은 대상의 표기 별칭·담당자 결측·허용 작업 빈 값을 일부러 섞어, 대장에 없거나 권한 밖인 요청을 실행하지 않는지 자가채점합니다.
| entity_id | entity_type | name_raw | name_id | owner | status | allowed_actions |
|---|---|---|---|---|---|---|
| line_A1 | line | A1 생산라인 | line_a1 | 김생산 | 가동 | ["query_quality","query_equipment_history","notify_owner"] |
| line_A2 | line | A2라인 | line_a2 | 박라인 | 가동 | ["query_quality","notify_owner"] |
| eq_press_07 | equipment | 프레스 7호기 | eq_press_07 | 이설비 | 가동 | ["query_equipment_history","notify_owner"] |
| eq_dryer_03 | equipment | 건조기 3호 | eq_dryer_03 | — | 점검중 | ["query_equipment_history"] |
| task_1042 | task | A1라인 불량률 개선 과제 | task_1042 | 김생산 | 진행중 | ["update_task_status","notify_owner"] |
아래 JSON Schema 에 맞는 라인·설비·과제 운영 대장 30건을 JSON 배열로 생성합니다. line·equipment·task 를 고르게 섞고 allowed_actions 는 entity_type 에 맞게 둡니다.
{"type":"object","properties":{"entity_id":{"type":"string"},"entity_type":{"type":"string","enum":["line","equipment","task"]},"name_raw":{"type":"string"},"name_id":{"type":["string","null"]},"owner":{"type":["string","null"]},"status":{"type":"string"},"allowed_actions":{"type":"array","items":{"type":"string","enum":["query_quality","query_equipment_history","create_task","update_task_status","notify_owner"]}}},"required":["entity_id","entity_type","name_raw","status","allowed_actions"]}
쉬운 데이터만 만들지 말 것. 다음 하드 케이스를 의도적으로 섞어라(대장에 없거나 권한 밖인 요청을 실행하는 함정 회피): (1) 같은 대상의 표기 별칭(같은 name_id 를 가리키는 'A1 생산라인'/'에이원 라인'처럼 정규화돼야 함) 2건 이상, (2) 결측: owner 가 null 이거나 name_id 가 null 인 미매핑 레코드 2건, (3) 경계값: allowed_actions 가 빈 배열(허용 작업 없음)이거나 status='정지'/'점검중'인 극단 1~2건, (4) 도메인 혼동을 부르는 유사 명칭(프레스 7호기/프레스 8호기) 2건. JSON 배열만.{"type":"object","properties":{"entity_id":{"type":"string"},"entity_type":{"type":"string","enum":["line","equipment","task"]},"name_raw":{"type":"string"},"name_id":{"type":["string","null"]},"owner":{"type":["string","null"]},"status":{"type":"string"},"allowed_actions":{"type":"array","items":{"type":"string","enum":["query_quality","query_equipment_history","create_task","update_task_status","notify_owner"]}}},"required":["entity_id","entity_type","name_raw","status","allowed_actions"]}현업 자연어 요청 로그. AI Agent 가 가장 먼저 받는 입력입니다. 대장에 없는 대상·권한 밖 작업·복수 후보로 모호한 요청을 일부러 섞고, gold_decision 과 gold_tool 로 정답을 심어 자가채점합니다.
| req_id | utterance | target_raw | target_id | requested_action | gold_decision | gold_tool |
|---|---|---|---|---|---|---|
| r_001 | A1 생산라인 최근 불량률 좀 보여줘 | A1 생산라인 | line_a1 | query_quality | route | query_quality |
| r_002 | 프레스 7호기 지난달 설비 이력 조회해줘 | 프레스 7호기 | eq_press_07 | query_equipment_history | route | query_equipment_history |
| r_003 | 에이원 라인 품질 데이터 확인 부탁해 | 에이원 라인 | line_a1 | query_quality | route | query_quality |
| r_004 | 9호기 설비 이력 좀 봐줘 | 9호기 | — | query_equipment_history | block | — |
| r_005 | 그 라인 상태 알려줘 | 그 라인 | — | query_quality | clarify | — |
아래 JSON Schema 에 맞는 현업 자연어 요청 로그 60행을 JSON 배열로 생성합니다. route 위주에 clarify·block 을 섞습니다.
{"type":"object","properties":{"req_id":{"type":"string"},"utterance":{"type":"string"},"target_raw":{"type":"string"},"target_id":{"type":["string","null"]},"requested_action":{"type":["string","null"],"enum":["query_quality","query_equipment_history","create_task","update_task_status","notify_owner",null]},"gold_decision":{"type":"string","enum":["route","clarify","block"]},"gold_tool":{"type":["string","null"]}},"required":["req_id","utterance","target_raw","gold_decision"]}
gold_decision 규칙: target_id 가 null 이고 대상 표기가 특정 불가·복수 후보(예: '그 라인', '프레스')면 clarify, target_id 가 null 이고 대장에 아예 없는 대상(예: '9호기')이면 block, target_id 는 매핑됐지만 requested_action 이 그 대상의 allowed_actions 밖(ops_registry 참조)이면 block, utterance 가 비었으면 clarify, 그 외(대상 매핑됨·작업 허용됨)면 route 이고 gold_tool=requested_action. route 가 아니면 gold_tool=null.
쉬운 데이터만 만들지 말 것. 다음 하드 케이스를 의도적으로 섞어라(쉬운 요청만 통과시키는 함정 회피): (1) 표기 별칭('A1 생산라인'/'에이원 라인'처럼 같은 target_id 로 정규화돼야 함) 3건 이상, (2) 대장에 없는 대상(target_id=null, block) 2건, (3) 모호한 지시대명사·복수 후보(target_id=null, clarify) 2건, (4) 결측: utterance 가 빈 문자열 1건, (5) 권한 밖 작업(대상은 매핑됐지만 requested_action 이 allowed_actions 밖, block) 3건. gold_decision 은 위 규칙대로 정직하게. JSON 배열만.{"type":"object","properties":{"req_id":{"type":"string"},"utterance":{"type":"string"},"target_raw":{"type":"string"},"target_id":{"type":["string","null"]},"requested_action":{"type":["string","null"],"enum":["query_quality","query_equipment_history","create_task","update_task_status","notify_owner",null]},"gold_decision":{"type":"string","enum":["route","clarify","block"]},"gold_tool":{"type":["string","null"]}},"required":["req_id","utterance","target_raw","gold_decision"]}| Python | 요청 분류·도구 계획·대장 검사 규칙·FastAPI 백엔드를 구현하는 언어입니다 |
| LLM | 현업 자연어 요청의 의도를 분류하고 도구 호출 계획 초안을 만드는 생성 엔진입니다 |
| Claude | 요청 의도 분류와 도구·파라미터 계획을 담당하는 구체 모델입니다 |
| Agent Harness | 도구를 정의하고 계획을 세워 실행하고 결과를 검증하는 계획·실행·검증 루프의 골조입니다 |
| Tool calling | 품질조회·설비이력·과제등록 같은 도구를 스키마로 정의해 LLM 이 구조화된 호출로 부르게 하는 방식입니다 |
| FastAPI | 요청 분류·계획·대장 검사 게이트를 묶는 백엔드 API 입니다 |
| PostgreSQL | 라인·설비·과제 운영 대장과 허용 작업 목록을 담는 저장소입니다 |
| Next.js | 현업 요청 입력과 계획·실행·되묻기·차단 결과를 보여주는 채팅 콘솔 화면입니다 |
✓ pass → 그대로 멈춰도 완결입니다. 더 키우려면 2주차(계획이 맞았는지 확인)로 진행합니다.
✓ pass → 여기서 멈춰도 완결입니다. 더 키우면 3주차(실제 도구 실행 연동과 감사 로그)로 진행합니다.
요청 1건에 대한 AI Agent 결정 카드. 세운 도구 계획·실행 여부·되묻기·차단 사유를 한 스키마로 담아 콘솔 카드에 씁니다. 지식 판정이 아니라 요청과 대장의 정합성 게이트입니다.
{"type":"object","properties":{"req_id":{"type":"string"},"decision":{"type":"string","enum":["route","clarify","block"]},"tool":{"type":["string","null"],"enum":["query_quality","query_equipment_history","create_task","update_task_status","notify_owner",null]},"params":{"type":"object","properties":{"target_id":{"type":["string","null"]}},"required":["target_id"]},"factors":{"type":"array","items":{"type":"string","enum":["ok","unmapped_target","ambiguous_target","action_not_allowed","missing_owner","empty_request"]}},"reason":{"type":"string","minLength":20},"evidence":{"type":"string","minLength":8},"hedge":{"type":["string","null"]}},"required":["req_id","decision","tool","params","factors","reason","evidence"]}[
{
"input_ref": "r_001 (정상 조회)",
"output": {
"req_id": "r_001",
"decision": "route",
"tool": "query_quality",
"params": {
"target_id": "line_a1"
},
"factors": [
"ok"
],
"reason": "A1 생산라인이 대장의 line_a1 로 매핑되고 query_quality 가 그 라인의 허용 작업 목록 안이라 품질조회 도구를 호출합니다.",
"evidence": "target_id=line_a1, allowed_actions 에 query_quality 포함",
"hedge": null
}
},
{
"input_ref": "r_004 (대장에 없는 설비)",
"output": {
"req_id": "r_004",
"decision": "block",
"tool": null,
"params": {
"target_id": null
},
"factors": [
"unmapped_target"
],
"reason": "요청이 가리키는 9호기가 운영 대장에 없어 어떤 설비인지 확인할 수 없습니다. 지어내 조회하지 않고 실행을 막습니다.",
"evidence": "target_raw=9호기, 대장 매핑 없음(target_id=null)",
"hedge": "대장에 없는 설비라 조회하지 않고 담당자 확인이 필요합니다"
}
},
{
"input_ref": "r_005 (모호한 요청)",
"output": {
"req_id": "r_005",
"decision": "clarify",
"tool": null,
"params": {
"target_id": null
},
"factors": [
"ambiguous_target"
],
"reason": "그 라인이라는 표현만으로는 어느 라인인지 특정되지 않아 후보가 여럿입니다. 실행 전에 어느 라인인지 되묻습니다.",
"evidence": "target_raw=그 라인, 특정 불가(복수 후보)",
"hedge": "대상 라인이 특정되지 않아 되묻습니다"
}
},
{
"input_ref": "r_006 (권한 밖 작업)",
"output": {
"req_id": "r_006",
"decision": "block",
"tool": null,
"params": {
"target_id": "line_a2"
},
"factors": [
"action_not_allowed"
],
"reason": "A2라인은 line_a2 로 매핑되지만 create_task 가 그 라인의 허용 작업 목록에 없어 과제 등록 권한이 없습니다. 실행을 막습니다.",
"evidence": "target_id=line_a2, allowed_actions 에 create_task 없음",
"hedge": "허용되지 않은 작업이라 실행하지 않습니다"
}
}
][자동 검증] 1. JSON Schema 로 출력 형식(필드·enum)이 통과하는지 확인해 필드 누락·잘못된 decision·tool 값을 거릅니다. 2. decision 이 매핑·허용 규칙(대장에 없음→block, 특정 불가·빈 요청→clarify, 허용 목록 밖→block, 통과→route)과 일치하는지 봅니다. 3. decision=route 면 tool 이 그 target_id 의 allowed_actions 에 실제로 들어 있는지(대장 대조) 확인하고, 허용 목록 밖이면 route 가 되지 않게 강제합니다. 4. decision 과 tool 을 심은 정답 gold_decision·gold_tool 과 비교해 라우팅 정확도와 되묻기·차단 정밀도·재현율을 계산합니다. [수동 검증] 1. 검수자 2명이 비동기로 실행/되묻기/차단을 라벨링해 정밀도·재현율과 bootstrap Cohen's κ(두 사람 판정 일치가 우연 이상인 정도, 0~1) 하한 0.6 이상을 봅니다. 2. 전체의 5% 를 사람이 직접 점검합니다.