대학교, 기업, 공공기관을 대상으로 한 프로젝트 제안서 및 아이디어 문서의 평가 과정은 전통적으로 수동 검토에 의존해 왔습니다. 이로 인해 발생하는 주관성, 시간 소모성, 일관성 부족 문제를 해결하기 위해, 저희는 Upstage Solar Pro LLM을 활용한 멀티-에이전트 시스템 ISIA를 개발했습니다. ISIA는 제출된 프로젝트 설명을 실시간으로 분석하여 성공 지표, 등급, 실행 계획을 포함한 HTML 평가 보고서를 자동 생성하는 AI 솔루션입니다.
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🧐 문제 정의
1. 비일관적인 평가 기준: 평가자마다 주관적인 기준이 적용되어 객관성 저하.
2. 과도한 시간 소요: 수동 문서 검토로 인해 분석 프로세스가 비효율적.
3. 초기 리스크 식별 어려움: 성공 가능성과 잠재적 위험을 정량적으로 파악하기 어려움.
4. 비표준화된 프로세스: 해커톤, 공모전, 연구 제안서 검토 등에서 표준화된 AI 평가 도구 부재.
이러한 문제를 해결하기 위해 ISIA는 Upstage Solar Pro LLM 기반의 멀티-에이전트 아키텍처를 도입하여 빠르고 정확한 AI 평가 시스템을 구현했습니다.
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💡 문제 해결
ISIA는 n8n 워크플로우와 Upstage Solar Pro LLM API를 연동하여 다음과 같은 프로세스로 문제를 해결합니다.
1. 자동화된 입력 수집: 웹폼(Form Trigger)을 통해 프로젝트 정보를 수집하고, Process Input 노드에서 설명 텍스트를 정제 및 검증합니다.
2. 병렬 멀티-에이전트 분석:
- 기술 에이전트: 프로젝트 구현의 기술적 타당성 평가.
- 시장 에이전트: 시장 수요 및 경쟁력 분석.
- 리스크 에이전트: 잠재적 위험 요소 식별.
각 에이전트는 Solar Pro LLM을 활용해 분석을 수행하고, 결과를 JSON 형식으로 반환합니다.
3. 통합 분석 및 보고서 생성: Final Synthesis Agent가 세 에이전트의 결과를 종합하여 성공 지표(Success Index 0–100), 등급(Grade), ROI 예측, 실행 계획을 산출한 후, HTML 평가 보고서를 실시간 생성합니다.
이를 통해 수동 평가의 주관성을 제거하고 일관된 AI 기반 분석을 제공합니다.
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⚙️ 핵심 기능
1. 자동화된 입력 및 전처리
- 웹폼을 통한 프로젝트 정보 수집 및 텍스트 정제.
- 최소 글자 수 검증을 통한 입력 품질 관리.
2. Solar Pro LLM 기반 멀티-에이전트 병렬 분석
- 기술, 시장, 리스크 관점의 독립적 분석 수행.
- 각 에이전트는 Upstage Solar-Pro API를 호출해 JSON 형식의 정량적 결과 반환.
3. 최종 종합 분석 및 정량적 지표 산출
- 세 에이전트의 결과를 통합해 성공 지표(Success Index), 등급(Grade), ROI 예측, 추천 사항 생성.
