KT 에이블스쿨 AI 트랙의 미니프로젝트에서 화장품 리뷰에 담긴 보습·가격·향·포장 언급과 속성별 감성을 검수 가능한 흐름으로 추출하는 Multi-Agent 구조를 만들었다.
배경
리뷰의 여러 속성과 감성을 한 번에 다룰 때는, 분석 결과를 다음 단계가 다시 확인하고 필요하면 사람이 보정할 수 있어야 했다. 이 프로젝트는 분석 단계를 분리하고 결과를 공유 상태로 이어, 검수 가능한 Batch 분석 흐름을 구성하는 데 초점을 뒀다.
기간과 역할
- 구분: KT 에이블스쿨 AI 트랙 미니프로젝트 3차(2026년 5월, 8인 팀)
- 담당: Shared State 구조, State 정의서, Workflow·Decision Policy 명세, 타임키핑
과정
팀 흐름은 Analyzer_AE → Analyzer_L → Supervisor → Critic/HITL → SQLite Batch → Streamlit 순서로 구성했다. 나는 단계 사이에서 전달할 Shared State의 구조와 상태
정의서를 정리하고, Workflow와 Decision Policy를 문서화했다. 이로써 분석·분기·검수
단계가 어떤 입력과 상태를 기준으로 이어지는지 확인할 수 있게 했다.
결과와 한계
- 200개 샘플 리뷰를 대상으로 한 Batch 분석과 대시보드, 수동 보정 시연을 만들었다.
- 이 결과는 샘플 기반 시연 범위이며, 예측 분포를 정확도나 성능 지표로 표현하지 않는다.
- 원본 노트북과 내부 자료는 공개하지 않는다. 이후 검증 가능한 근거가 생길 때만 결과를 보강한다.