TinkerBell
솔로프리너를 위한 LLM 기반 지능형 자동화 에이전트
LangGraphMulti-AgentRAGFastAPIReactMCP
프로젝트 정체성
기획 의도
사업 기획, 마케팅, 일정 관리, 심리적 케어까지 1인 창업자의 모든 업무 흐름을 LLM으로 자동화하여 업무 부담을 혁신적으로 줄이는 시스템 구축
핵심 아키텍처
단일 챗봇이 아닌, LangGraph 기반의 멀티 에이전트 워크플로우와 도메인 특화 고성능 RAG 파이프라인의 결합
핵심 역량 1: 고도화된 RAG 및 Agent 설계
Deep RAG Pipeline
- • 단순 검색을 넘어 의미 기반 청킹(Semantic Chunking) 및 불필요 문장 제거 전처리를 직접 수행하여 검색 품질 최적화
- • QDrant 벡터 DB를 활용하여 도메인별(사업/마케팅 등) 지식 문서를 체계적으로 적재하고, 사용자 질문에 최적화된 컨텍스트 추출
LangGraph 기반 통합 에이전트
- • Router Agent가 사용자 의도를 분석하여 사업기획/마케팅/고객응대/멘탈코칭 에이전트로 정밀 라우팅하는 다단계 멀티턴 구조 설계
- • 에이전트 간 상태(State) 공유 및 컨텍스트 유지를 위해 LangGraph의 통합 스키마를 정의하고 메모리 구조 최적화
핵심 역량 2: AI 툴 기반의 지능형 대시보드 구축
업무 관리 대시보드 (Admin/User UI)
v0 및 AI 코딩 툴을 활용하여 복잡한 업무 프로세스를 시각화한 대시보드 구현
마케팅 콘텐츠 조회업무 일정 캘린더자동화 업무 추적
주요 기능: 마케팅/사업기획 콘텐츠의 실시간 조회 및 수정, 업무 일정 스케줄링(캘린더 뷰), 자동화 업무 등록 및 추적 관리
분석 데이터 API 통계 페이지 (Manager UI)
챗봇 관리자를 위한 통계 분석 페이지 구축
사용자 분석구독 현황AI 피드백 통계
주요 기능: DB에서 직접 데이터를 호출하여 사용자 분석, 구독 현황, AI 피드백 통계 등 서비스 운영의 핵심 지표를 대시보드 형태로 제공
시스템 연결
FastAPI와 MCP(Model Context Protocol)를 연동하여, 대시보드의 버튼 클릭 한 번으로 외부 API(Google, SNS 등) 액션이 즉시 실행되도록 구현
서비스 화면 (일부)
