Agent Collaboration
에이전트가 협업하는 방식
SLCP 이벤트 버스 위에서 에이전트끼리 이벤트를 주고받으며 업무를 자율 이어받습니다. 장애 유형에 따라 현장 파견 경로 또는 자가 치유 경로로 분기합니다.
LSTM Autoencoder로 텔레메트리를 실시간 분석. 이상 징후 감지 시 anomaly.detected 이벤트를 SLCP에 발행.
LLM으로 진단 결과를 추론하고 과거 유사 장애 패턴을 참조. 원격 복구·현장 파견·자가 치유 중 최선을 결정.
H3 공간 인덱싱으로 최적 기술자 선발·배정·추적.
기술자에게 수리 가이드·진단·보고서 자동 생성.
What → Analyze → Do 3단계 진단 후 수정 계획 수립.
detect → isolate → recover → verify 사이클로 자율 처리.
샌드박스에서 테스트 후 배포 승인.
APEX — H3 공간 인덱싱으로 자산 배치 최적화. 독립 실행되며 위 플로우와 병렬로 운영됩니다.
Real-World Scenario
장애가 발생하면 무슨 일이 벌어질까?
첫 신호부터 수리 완료까지 — 전부 AI가 담당합니다. 아무도 깨우지 않습니다.
자산 오프라인 감지
고속도로 휴게소의 에너지 자산이 응답을 멈췄습니다. 신고한 사용자도 없고 관제센터 직원도 퇴근한 상태. DERA가 텔레메트리 이상을 감지합니다.
AI 진단
DERA가 LSTM 모델로 7개 오류 신호를 교차 분석. 결과: '모듈 #3 하드웨어 결함, 신뢰도 94%.' 진단 리포트가 ATLAS로 전달됩니다.
자율 의사결정
ATLAS가 3개월 전 유사 장애의 성공 해결책(성공률 91%)을 찾아냄. 원격 재설정 시도 → 복구 실패 → 현장 파견 결정.
기술자 배정
Field Master가 8km 거리, 최고 자격증, 최고 해결률을 가진 기술자를 H3 공간 인덱싱으로 선발하여 작업을 배정합니다.
현장 수리
기술자가 Field Buddy를 열고 손상 모듈 사진을 올리자 정확한 교체 절차 안내. 35분 만에 완료. 작업 보고서 자동 생성.
시스템 전체 학습
ATLAS는 성공 전략 기록, DERA는 결함 패턴 정교화, Field Master는 기술자 점수 갱신. 다음번엔 더 빠르게 처리합니다.
Self-Healing
스스로 고쳐지는 플랫폼
코드에서 문제가 생기면 AI가 탐지하고, 수정 코드를 작성하고, 테스트한 뒤 배포합니다. 중요 변경은 사람의 승인을 거칩니다.
신호를 읽고 문제를 파악. 수정 계획 수립.
계획에 따라 코드를 자율 작성 및 검증.
샌드박스에서 테스트 후 배포 승인.
* 중요 변경은 배포 전 사람의 승인 필요
Foundation
에이전트를 움직이는 기반
모든 에이전트는 공통 기반 위에서 실행됩니다. 일관성, 안전, 비용 효율을 자동으로 보장합니다.
플랫폼의 관제실. 모든 에이전트는 시작 시 BOB에 체크인해 설정·지식 베이스·안전 규칙·비용 한도를 수신합니다. BOB 없이는 에이전트가 시작하지 않습니다.
모든 AI 에이전트의 공통 골격. 생명주기 관리·LLM 호출·가드레일 검증·모델 라우팅·비용 추적·플랫폼 SDK를 하나의 프레임워크로 통합합니다. 에이전트 개발자는 비즈니스 로직에만 집중합니다.
Claude AI + Tier Routing
SAR이 작업 난이도에 따라 Light·Medium·High 모델을 자동 선택. 불필요한 LLM 호출을 줄여 비용 최적화.
Shared Knowledge
PostgreSQL + Qdrant 벡터 검색으로 지식 공유. 한 에이전트가 쌓은 경험을 전체 에이전트가 즉시 활용.
SLCP Event Bus
Mosquitto 기반 단일 이벤트 버스. DERA 감지 → ATLAS 수신까지 5ms 미만. gRPC 없음.
SAR Guardrails
PII 감지, 프롬프트 인젝션 차단, 출력 모순 탐지, 영향 범위 검사. 모든 에이전트에 자동 적용.
Semantic Cache
유사 질의를 벡터 검색으로 캐싱. 반복 LLM 호출을 줄여 AI 비용 30~40% 절감.
Platform SDK
에너지 자산·세션 등 플랫폼 전체 데이터 통합 접근. 서킷 브레이커와 자동 재시도로 안정적 동작.