1. 과제 개요 - 프로젝트 기획 배경 및 핵심 내용

• 이 프로젝트를 기획한 이유
  • AI Bootcamp에서 배운 기술들을 활용해서 AI Agent를 개발하고 비지니스 적용이 가능하면 좋다는 가이드라인에 맞는 주제라고 생각해서 기획하게 되었음
  • 평소 관심을 갖고 있었지만 잘 알지 못했던 투자에 관련된 나만의 서비스를 구현해보고 싶었음
• AI Agent의 핵심 기능
  • 본인의 자본금과 투자 위험 성향을 기반으로 질문한 주제에 대해서 시장 동향과 분석을 제공합니다.

2. 기술 구성 - 프로젝트에 포함된 주요 기술 스택

1) Prompt Engineering

• 역할 기반 Muti-Agent Prompt
  • Market Data → Retriever → Analysis → Portfolio 5단계 역할 고정
  • Analysis Agent는 앞선 Agent들의 답을 참고하여 결과를 낼 수 있는 CoT(Chain-of-Thought) Prompt 적용

2) Azure OpenAI 활용

• AzureChatOpenAI로 Agent 대화 수행
• AzureOpenAIEmbeddings를 활용한 문서 벡터화 및 FAISS 저장
• Langfuse Callback 연동으로 토큰 사용량 확인 및 실시간 모니터링

3) RAG (Retrieval-Augmented Generation)

• 주제, 자본금, 투자 위험 성향을 기반으로 한 검색 쿼리 도출
• DuckDuckGo → FAISS: 최신 뉴스/리포트 수집 후 인-메모리 벡터 스토어 구축

4) Streamlit

• Sidetab UI + Main View
  • “내 정보” / “새 대화” / “대화 내역” + 메인 화면으로 구성된 화면
• SQLite + SQLAlchemy
  • 사용자 정보, 대화 이력, 참고 문서 로컬 DB 저장

3. 주요 기능 및 동작 시나리오 - AI Agent 사용자 흐름

사용자가 어떤 입력을 하면, AI가 어떤 방식으로 데이터를 처리하는가, 최종적으로 어떤 결과를 제공하는가 등

• 사용자 플로우(Flow) 다이어그램을 첨부해주세요