다음에 진행할 예정인 개인 프로젝트: LLM미니프로젝트x2, 게임프로젝트, 멀티에이전트 도구
다음으로 진행할 방향은 네 갈래입니다.
모두 자체 비공개 미니 프로젝트로 만들 예정입니다.
한편, 최근 ERP에 대해 더욱 관심이 생겼습니다.
왜냐하면 ERP는 많은 회사에서 LLM을 사용하는 좋은 적용 지점이며 비즈니스에 임팩트가 있고, 해결하며 배울 문제들이 많이 있다고 보기 때문입니다.
정형과 비정형을 같이 사용하는 RAG와 이상탐지
정형 ERP 데이터에 비정형 외부 데이터를 섞어서, 둘을 한 RAG 안에 어떻게 같이 연결할지가 첫 도전과제입니다.
일단 실제 회사의 데이터를 사용할 수는 없으니, claude의 도움을 받거나 오픈 데이터를 찾아 mockup dummy 데이터 db를 구축해야 할 것 같습니다.
그 안에서 이상 거래 사례를 만들어 넣고, 이를 탐지하는 방법을 고민해봐야 합니다. 이 과정에서 논문, 기존 연구들, 그리고 오픈소스 코드도 찾아보아야 합니다.
로컬 LLM 페르소나 챗봇 온톨로지 강화
로컬 LLM으로 작동하는 페르소나 챗봇을 만들고, 그 위에 도메인 온톨로지를 강화해 응답이 ERP 개념 구조를 깔고 나가도록 하는 게 다음 단계입니다.
페르소나 결을 살리려면 모델이 가벼워야 하고, 도메인 정확도를 살리려면 온톨로지로 잡아줘야 한다는 두 요구를 한 시스템 안에서 맞춰야 합니다.
성능을 개선하고 손에 익은 챗봇을 만드는 사이클을 반복할 것 같습니다. 이쪽도 오픈소스와 기존 연구논문을 먼저 찾아보려 합니다.
게임, 동료가 기존 게임을 역설계하고 저는 AI로 구현과 피드백
게임 쪽은 동료와 역할 분담을 해서 부담을 덜었습니다. 협업하는 동료가 설계, 제가 구현과 설계 피드백입니다.
동료는 기존 게임 한 편을 play해서 똑같은 클론 설계 문서를 만듭니다. 저는 그 설계를 AI 코딩으로 구현하고 함께 피드백합니다.
이전 Save the Penguin 작업 때보다 설계가 앞에서 단단히 되고, 개발은 완전히 AI에게 맡기려는 계획입니다.
지난 번에 설계와 개발을 같이 하다보니 게임 개발이 산으로 가고 게임 결과물에 재미가 없어서, 이번에는 확실히 검증된(출시되어 좋은 평가를 받은) 다른 게임을 역설계해서 클론하고,
구현 쪽에서 AI를 사용해 최대한의 개발 자동화를 이루는 것을 목표로 할 것 같습니다.
그렇게 일단 역설계한 설계에서 나오는 개발을 하고 나면, 그 다음에 설계 문서를 저희 입맛대로 수정해서 저희만의 게임을 만들자는 구상입니다.
멀티에이전트, 이번엔 표준적인 도구를 사용
system-agents 운영 경험은 따로 가져가되, 다음 트랙에선 의식적으로 다른 사람들이 쓰는 유명한 도구와 방식을 써보려고 합니다. workmux, codex-plugin-cc, Anthropic Agent Teams, CrewAI, LangGraph 같은 것들입니다. 자체 도구만 굴리면 비교 기준이 자기 자신밖에 없어서, 외부 표준이 어디서 더 편하고 어디서 답답한지 손으로 한 번 겪어볼 필요가 있습니다. 위 본업 미니프로젝트와 게임 트랙을 작업할 때 도구 레이어로 같이 깔고 가야 합니다.
본업 미니 프로젝트 글이 가장 먼저 올라올 것 같고, 게임 쪽은 동료의 설계가 나오는 시점부터, 멀티에이전트는 도구별 체감이 어느 정도 쌓이면 글을 올릴 것 같습니다.
감사합니다.