버전: v4.0 확정 | 아키텍처: TIER 기반 듀얼모드 파이프라인 | 프로젝트: LMS (Leader's Mind Security)
핵심 설계 원칙
- Orchestrator 없음: 에이전트들이 메시지 프로토콜 v2.0을 통해 직접 통신
- TIER 기반 파이프라인: 병렬 처리(Fan-out)와 순차 처리(Fan-in)를 효율적으로 조합
- CRISIS 선점: Safety Agent의 위기 신호가 일반 메시지보다 먼저 처리됨
- 듀얼모드: 대화모드(13개) + 팟캐스트모드(7개) + 공용 에이전트
- Zero Trust 기반 보안: Privacy by Design, ISO 27001 기준
대화모드 아키텍처 (실시간 스트리밍)
사용자 입력
│
▼
TIER 0: Intent Classifier
│ 의도 분류 + risk_flag + 모드 감지
▼
TIER 1 (병렬 Fan-out):
├─ Safety Agent ─── CRISIS 시 → 모든 병렬 취소 → 직접 응답
├─ Emotion Agent ─── 감정 벡터 + 시계열 분석
├─ Context Agent ─── 문맥 분석 + 주제 연속성
└─ Reasoning Agent ─── GoT/ToT/CoT 추론
├─ Memory Agent (독립, 조건부 호출)
└─ Knowledge Agent (독립, 조건부 호출)
│ Fan-in
▼
TIER 2: Synthesis Agent
│ 4개 TIER 1 결과 종합 → 응답 내용 생성
▼
TIER 3: Validator Agent
│ 품질 검증 (실패 시 TIER 2 재시도, 최대 2회)
▼
TIER 4: Personalization Agent
│ 톤/스타일 조정 + Safety warning 톤 강화
▼
최종 응답 출력
│
비동기: Visualization(11) + Telemetry(12) + Learning(13)
팟캐스트모드 아키텍처 (그린룸 콘텐츠 생성)
그린룸 입장권 (상황/생각/행동/반응)
│
▼
TIER 0: Intent Classifier
│ 모드 감지 + 의도 분류
▼
TIER 1 (병렬 Fan-out):
├─ Safety Agent (공용)
├─ Emotion Agent (공용)
├─ Content Analyzer ─── 입장권 내용 분석
└─ Podcast Reasoning ─── 세그먼트 기획
├─ Episode Memory (독립, 조건부 호출)
└─ Knowledge Agent (공용, 조건부 호출)
│ Fan-in
▼
TIER 2 (병렬):
├─ Script Generator ─── 3~5분 팟캐스트 스크립트 생성
└─ Visualization Agent ─── 만평 형식 이미지 생성
│
▼
TIER 3: Batch Validator
│ 스크립트 검증 (실패 시 피드백 포함 TIER 2 재생성)
▼
TIER 4: Script Personalizer
│ 스크립트 개인화
▼
팟캐스트 에피소드 출력
│
비동기: Telemetry + Learning
에이전트 목록 (20개)
대화모드 (13개)
| # |
에이전트 |
TIER |
역할 |
01 |
Intent Classifier |
TIER 0 |
의도 분류, 1차 위기 감지(risk_flag), 모드 감지 |
| 02 |
Safety Agent |
TIER 1 (병렬) |
정밀 안전검사, CRISIS 선점 메커니즘 |
03 |
Emotion Agent |
TIER 1 (병렬) |
감정 벡터, Circumplex 모델, 시계열 분석 |
| 04 |
Context Agent |
TIER 1 (병렬) |
문맥 분석, 주제 연속성, 참여도 |
05 |
Memory Agent |
독립 |
개인 기억 검색/저장 (Reasoning이 조건부 호출) |
| 06 |
Knowledge Agent |
독립 |
전문 지식 RAG 검색 (리더십/심리학) |
07 |
Reasoning Agent |
TIER 1 (병렬) |
GoT/ToT/CoT 추론, Memory/Knowledge 조건부 호출 |
| 08 |
Synthesis Agent |
TIER 2 |
4개 TIER 1 결과 종합, 응답 내용 생성 |
09 |
Validator Agent |
TIER 3 |
응답 검증, 실패 시 Synthesis 피드백 |
| 10 |
Personalization Agent |
TIER 4 |
톤/스타일 조정, Safety warning 시 톤 강화 |
11 |
Visualization Agent |
비동기 |
감정 시각화, 만평 이미지 생성 |
| 12 |
Telemetry Agent |
비동기 |
파이프라인 메트릭, 이상 탐지 |
13 |
Learning Agent |
비동기 |
사용자 프로필 학습, 트래킹 |
팟캐스트모드 (7개)
| # |
에이전트 |
TIER |
역할 |
01 |
Content Analyzer |
TIER 1 (병렬) |
그린룸 입장권 내용 분석, 주제/감정/구조 추출 |
| 02 |
Episode Memory |
독립 |
에피소드 기억 관리 (Podcast Reasoning이 조건부 호출) |
03 |
Podcast Reasoning |
TIER 1 (병렬) |
세그먼트 구조 기획, 시간 배분 |
| 04 |
Script Generator |
TIER 2 |
3~5분 팟캐스트 스크립트 생성 |
05 |
Batch Validator |
TIER 3 |
스크립트 검증, 실패 시 피드백 포함 재생성 |
| 06 |
Script Personalizer |
TIER 4 |
스크립트 개인화 (톤/말투 조정) |
07 |
Visualization |
TIER 2 (병렬) |
에피소드 커버 이미지 (만평) 생성 |
공용 에이전트
- Intent Classifier, Safety Agent, Emotion Agent, Knowledge Agent
- Visualization Agent, Telemetry Agent, Learning Agent
Safety CRISIS 선점 메커니즘