23.06.15
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PAA (Personal AI Assistant) 를 위한 AI Agent 설계하고, 빠르게 주요 내용을 구현해서 데모하기 위한 준비를 진행중입니다.
LangGraph, CrewAI 를 이용해서 Agentic Architecture 를 설계/구현하고 이 과정에서 여행 에이전트에 특화된 페르소나를 입히는 과정과
사용자와 상호작용을 통해 맞춥형 여행일정을 생성하는 과정을 고민했습니다.
LangGraph Studio를 통해 우리가 설계한 에이전트 워크플로우가 PAA 컨셉을 적용하기 위해 어떻게 설계했는지 기술적으로 보여줍니다.
MBTI-like한 여행 성향 분석 지표를 구성
활동 선호도 | 계획 성향 | 문화 관심도 | 여행 스타일 |
|---|---|---|---|
Adventurous (모험형) | Planner (계획형) | Culture-oriented (문화탐험형) | Independent (독립형) |
Relaxed (휴식형) | Spontaneous (즉흥형) | Nature-oriented (자연탐험형) | Gregarious (단체형) |
DB 구성시... 사전에 meta, tag등 추가 필요
ASCG 형은 조용한 호텔보다는 파티하우스, 게스트 하우스를 선호할 수 있음
RPNI 형은 깨끗한 침구 + 조용한 호텔을 좋을 수 있음
주변이 조용한지 환경에 대한 요소는 별점에서는 찾기 힘듦. 리뷰에서 찾아야 하나?
PAA
프로파일: 오사카 자전거 여행
MBTI: ASCG (모험형, 즉흥형, 문화형, 단체형)
여행 태그: 자전거여행, 힐링, 먹방, 축제
Agent
PAA 컨셉으로 동작하는 Agent 설정
User Requirements 수립
PAA 맞춤형 여행일정 생성
Milvus, GraphDB 기존 수집한 일본 여행 샘플데이터 임베딩
호텔의 경우 ESG 혜택 제공 가능한 호텔 샘플링하여 추가
GraphDB를 통해 T멤버십 혜외여행 혜택 제공
체크리스트
Grade: 사용자 여행 요구사항에 맞는 Relevant Context 여부 평가
Hallucination: Retriever 를 통해 가져온 Context 기반으로 LLM 이 생성한 답변인지 체크
Answer Question: 최종 생성된 답변 질문제 대한 정확한 답변인지 체크
Critique: 최종 생성된 답변에 대해 비판적인 사고로 다시 한번 점검하는 과정
체크리스트를 통해 최종 생성된 답변의 퀄리티에 대해 강조합니다.
HITL(Human In The Loop) 과정을 통해 이미 생성된 여행 일정을 수정 업데이트하는 과정을 보여줍니다.
## 대화 시나리오: 사용자의 여행 성향 반영하여 일정 업데이트
**사용자:** 안녕하세요, 제 여행 일정이 제 여행 스타일에 맞지 않는 것 같아요. 업데이트하고 싶습니다.
**AI:** 안녕하세요! 여행 스타일을 더 잘 반영할 수 있도록 도와드리겠습니다. 선호하시는 여행 스타일이나 활동을 말씀해 주시겠어요?
**사용자:** 저는 주로 현지 문화를 체험하고, 자연을 탐험하는 것을 좋아해요. 관광지보다는 숨겨진 명소를 찾고 싶습니다.
**AI:** 이해했습니다. 현재 일정에서 어떤 부분을 변경하고 싶으신가요?
**사용자:** 유명 관광지를 줄이고, 대신 현지 체험과 자연 탐험 활동을 추가하고 싶어요.
**AI:** 좋습니다. 기존 일정에서 [관광지 A]와 [관광지 B]를 빼고, 다음과 같은 활동을 추가해 보겠습니다:
- **현지 시장 투어**
- **자연 산책로 탐방**
- **지역 문화 워크숍**
이런 변경 사항이 괜찮으신가요?
**사용자:** 네, 아주 좋아요! 그런데 저녁에는 지역 음식점에서 식사도 하고 싶어요.
**AI:** 알겠습니다. 저녁 식사로 추천드릴 만한 지역 음식점 몇 곳을 찾아보겠습니다:
- **음식점 A:** [설명]
- **음식점 B:** [설명]
어느 곳이 마음에 드시나요?
**사용자:** 음식점 A로 예약하고 싶어요.
**AI:** 완료되었습니다! 일정에 음식점 A에서의 저녁 식사를 추가했습니다. 다른 변경 사항이 필요하신가요?
**사용자:** 아니요, 지금은 괜찮습니다. 감사합니다!
**AI:** 도움이 되어 기쁩니다. 즐거운 여행 되세요!LangGraph Studio 를 통해 Agent 의 Reasoning & Action (/w Tool) 과정 시각화 합니다.
ESG 호텔을 반영하기 위한 Human In The Loop 과정을 포함한 대화시나리오 생성
## 여행 일정 생성 및 호텔 변경 유도 대화 시나리오
**AI Agent:** 안녕하세요! 여행 일정을 도와드리겠습니다. 여행 목적지와 날짜를 알려주시면 일정을 생성해드릴게요.
**사용자:** 서울로 11월 10일부터 11월 15일까지 여행을 가고 싶어요.
**AI Agent:** 훌륭합니다! 서울 여행 일정을 생성하겠습니다. 주요 관광지와 추천 활동을 포함한 일정은 다음과 같습니다:
- **11월 10일:** 인천국제공항 도착, 호텔 체크인, 명동 거리 산책
- **11월 11일:** 경복궁 방문, 북촌 한옥마을 탐방
- **11월 12일:** 남산타워, 이태원 거리
- **11월 13일:** 홍대 거리, 트릭아이 뮤지엄
- **11월 14일:** 롯데월드, 잠실 롯데타워
- **11월 15일:** 자유 시간, 공항으로 이동
현재 예약된 호텔은 '서울 그랜드 호텔'입니다.
**AI Agent:** ESG 실천하는 호텔로 변경하시면 탄소 절감 효과로 지구를 보호할 수 있습니다. 반영하시겠습니까?
**사용자:** 네, ESG 실천 호텔로 변경하고 싶어요.
**AI Agent:** 알겠습니다. ESG 실천 호텔을 검색하여 추천드리겠습니다. 잠시만 기다려 주세요.
(잠시 후)
**AI Agent:** '서울 에코 호텔'과 '그린 서울 스테이'가 ESG 기준을 잘 실천하는 호텔로 평가받고 있습니다. 두 호텔 모두 친환경 정책과 지역 사회 기여 프로그램을 운영하고 있습니다. 어느 호텔로 변경하시겠습니까?
**사용자:** '서울 에코 호텔'로 변경해주세요.
**AI Agent:** 변경 완료되었습니다. '서울 에코 호텔'은 플라스틱 사용을 줄이고 재생 에너지를 사용하는 등 다양한 ESG 활동을 하고 있습니다. 다른 도움이 필요하신가요?
**사용자:** 아니요, 감사합니다!
**AI Agent:** 즐거운 여행 되세요! 추가 도움이 필요하면 언제든지 말씀해 주세요.
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