Second Brain 서비스 초기 기획안
https://github.com/StandOut-0/Private-Pjt_Sbrain/blob/main/%EA%B8%B0%ED%9A%8D/1.%20%EC%B4%88%EA%B8%B0%20%EA%B8%B0%ED%9A%8D%EC%95%88.txt
1. 프로젝트 개요
프로젝트명: Second Brain
한 줄 소개:또 다른 나를 만드는 개인 AI 업무 파트너 Agent 플랫폼
핵심 컨셉:
사용자가 하나의 AI와 대화하면, Second Brain의 Supervisor Agent가 사용자의 요청을 분석하고 필요한 전문 Agent를 조율한다.
전문 Agent들은 역할에 따라 기획, 자료조사, 데이터 처리, 디자인, Frontend/Backend 개발, AI 모델링, 결과 검증 등의 작업을 수행하며, 작업 과정에서 생성된 문서·코드·데이터·지식·결과물을 프로젝트 단위로 관리한다.
"사용자는 하나의 AI와 대화하지만, 내부에서는 여러 전문 Agent가 협업하여 프로젝트를 수행하는 개인 AI 업무 파트너"
2. 해결하고 싶은 문제
현재 생성형 AI를 활용하여 하나의 프로젝트를 수행하려면 사용자가 직접 여러 작업을 나누고, 각 작업에 적합한 도구와 AI를 선택해야 하는 경우가 많다.
예를 들어 사용자가 하나의 서비스를 만들기 위해서는 다음과 같은 과정을 직접 수행해야 한다.
아이디어 정리 - 요구사항 작성 - 자료 조사 - 데이터 수집 / 분석 - UI / 디자인 제작 - Frontend / Backend 개발 - AI 모델 적용 - 테스트 / 검증 - 문서화
이 과정에서 사용자는 작업마다 적절한 AI와 도구를 선택하고, 이전 작업의 결과를 다음 작업에 전달하며, 전체 결과를 직접 통합해야 한다.
Second Brain은 이러한 프로젝트 수행 과정을 하나의 서비스 안에서 연결한다.
사용자가 원하는 결과를 자연어로 입력하면 Supervisor Agent가 요청을 분석하고 필요한 작업으로 분해한 뒤, 각 작업에 적합한 전문 Agent를 선택하고 실행한다.
사용자 "신규 서비스를 기획하고 랜딩페이지까지 만들어줘."
↓
Supervisor Agent
↓
작업 분석 / 분해
↓
┌───────────────────────┐
│ Planning │ → 요구사항 / PRD
│ Creative │ → UI / 디자인 / 이미지
│ Data │ → 자료 수집 / 분석
│ Engineering │ → Frontend / Backend
│ AI │ → ML / DL / LLM
│ Reflection │ → 검증 / 개선
└───────────────────────┘
↓
결과 통합 / 검증
↓
사용자에게 결과 제공
핵심 문제 → 해결 방식으로
작업을 직접 분해해야 함 → Supervisor가 작업 분해
어떤 AI를 사용할지 직접 선택 → 전문 Agent가 역할별 작업 수행
작업 결과를 직접 전달 → Agent 간 결과 공유
여러 도구를 오가야 함 → 하나의 Workspace에서 수행
결과물을 따로 관리 → Project / Artifact로 관리
과거 문서를 다시 찾아야 함 → Knowledge / Memory / RAG 활용
결과를 직접 검토해야 함 → Reflection Agent를 통한 검증
프로젝트 진행 과정을 확인하기 어려움 → Task / Agent Activity로 확인
중요한점.
Second Brain이 "사용자를 완전히 대체하는 AI"로 절대 정의하지않는다.
범위가 커져 커트라인 2달을 오바할 가능성이 커지기 때문.
사용자는 목표를 제시하고, Supervisor와 전문 Agent가 작업을 수행하며, 사용자는 과정과 결과를 확인하고 필요한 부분을 다시 지시하는 정도로 끝내야한다.
(다시 지시시에 작업량이 더 커짐으로 '이렇게할까요' 등의 되묻는 구조를 꼭 필수로 넣기로 한다. )
3. 핵심 사용자
Primary User: 혼자서 프로젝트를 기획하고 개발하는 개인 사용자
예:개발자, 기획자, 취업 준비생, 1인 창업자, 프리랜서
초기 버전에서는 혼자 프로젝트를 수행하는 개발자 / 기획자를 핵심 사용자로 설정한다.
사용자는 Second Brain을 통해 프로젝트의 아이디어를 입력하고, AI Agent와 함께 기획 → 설계 → 개발 → 검증 과정을 수행한다.
4. 핵심 사용자 시나리오
Scenario A. 서비스 기획
사용자 "반려동물 용품 쇼핑몰 서비스를 만들고 싶어."
Second Brain
Supervisor
↓
Planning Agent
├─ 요구사항 정리
├─ Target User 정의
├─ Feature List
├─ User Flow
└─ PRD 작성
결과
서비스 컨셉, 요구사항, Target User, Feature List, User Flow, PRD, 기획 관련 문서,
Scenario B. 서비스 제작
사용자 "위 기획을 기반으로 웹서비스까지 만들어줘."
Second Brain
Supervisor
├─ Planning Agent
│ ↓
│ 상세 요구사항
│
├─ Creative Agent
│ ↓
│ UI / 이미지 / 디자인
│
├─ Engineering Agent
│ ├─ Frontend Agent
│ └─ Backend Agent
│
└─ Reflection Agent
↓
결과 검증 / 개선
결과
PRD, UI 설계, 디자인 / 이미지, Frontend, Backend, API, DB / ERD, 테스트 결과, 검증 및 개선 결과
Scenario C. 프로젝트 지식 및 결과물 관리
프로젝트를 진행하면서 생성된 다양한 결과물을 Second Brain에서 관리한다.
사용자 "지난번 쇼핑몰 프로젝트에서 만든 DB 설계 보여줘."
Second Brain
Project
↓
Artifact / Knowledge
├─ PRD
├─ 요구사항
├─ DB / ERD
├─ API
├─ Source Code
└─ Test Report
결과
프로젝트별 폴더 구조, 문서 및 파일 관리, 파일 미리보기, Knowledge / Memory, RAG 기반 검색, 프로젝트 결과물 재활용
→ 이 시나리오가 현재 구현한 Results + Knowledge/RAG 구조와도 연결됨.
5. MVP 이후 확장 시나리오 (MVP 이후 확장 기능)
Scenario D. 개인 브리핑
사용자 "오늘 내가 알아야 할 AI 뉴스랑 날씨 정리해줘."
Second Brain
Supervisor
↓
Data Agent
├─ Web Crawling
└─ External API
↓
정보 수집
↓
AI Agent
↓
요약 / 중요도 판단
↓
Reflection Agent
↓
Daily Briefing
결과
AI 뉴스 요약, 날씨 정보, 주요 이슈, 개인 맞춤 Daily Briefing
해당 기능은 MVP 범위에서 제외하고, Coming Soon / 확장 아이디어로 관리한다.
6. 서비스 핵심 가치
기존 AI: 질문에 답변하는 AI
AI Assistant: 사용자의 작업을 보조하는 AI
Second Brain: 사용자의 목표를 이해하고, 필요한 작업을 스스로 분해하여 Agent와 함께 수행하는 AI 업무 파트너
사용자가 "신규 쇼핑몰 서비스를 만들어줘"와 같이 목표를 전달하면, Supervisor Agent가 작업을 분석하고 필요한 Agent를 조율한다.
사용자 목표
↓
Supervisor Agent
↓
┌──────────────┐
│ Planning │ → 기획 / 요구사항
│ Creative │ → 디자인 / 이미지
│ Data │ → 자료수집 / 분석
│ Engineering │ → Frontend / Backend
│ AI │ → ML / DL / LLM
│ Reflection │ → 검증 / 개선
└──────────────┘
↓
결과물 생성
↓
사용자에게 제공
핵심 가치는 "답변"이 아니라 "업무 수행과 결과물 생성"에 있다.
서비스의 정체성은 계속 "개인 AI 업무 파트너 Agent 플랫폼"
정리.
Second Brain = 서비스
개인 AI 업무 파트너 = 핵심 가치
Supervisor + 6개 Worker Agent = 서비스 구조
Chatbot → Assistant → Worker = AI 서비스의 발전 방향
7. Agent 구조
초기 버전은 Supervisor Agent 1개 + Worker Agent 6개의 구조로 구성한다.
조율 Supervisor Agent 전체 작업 분석, 작업 분해, Agent 선택 및 실행 순서 조율, 결과 통합
전략 Planning Agent 사용자 요구사항 분석, 서비스 기획, PRD 및 User Flow 작성
창의 Creative Agent UI/UX 설계, 디자인, 이미지 생성 및 시각 자료 제작
구현 Engineering Agent 서비스 구현, Frontend / Backend / API / DB 개발
분석 Data Agent 데이터 수집, Web Crawling, 전처리, 분석 및 시각화
지능 AI Agent ML / DL / NLP / LLM 기반 모델 개발 및 AI 기능 구현
성찰 Reflection Agent 결과 검증, 품질 평가, 오류 탐지, 개선안 도출
사용자
│
▼
┌─────────────────┐
│ Supervisor │
│ Agent │
│ 작업 분석 / 조율 │
└────────┬────────┘
│
┌────────────────┼────────────────┐
▼ ▼ ▼
Planning Creative Engineering
기획/요구사항 디자인/이미지 구현
│
┌──────┴──────┐
▼ ▼
Frontend Backend
│ │ │
└────────────────┼────────────────┘
▼
Data
수집 / 분석
│
▼
AI
ML / DL / LLM
│
▼
Reflection
검증 / 개선
│
▼
Supervisor
결과 통합
│
▼
사용자
8. Second Brain 기술 구조
USER
│
▼
┌─────────────────┐
│ Supervisor │
│ Agent │
│ 작업 분석 / 분해 │
│ Agent 선택 / 조율│
└────────┬────────┘
│
┌─────────────┼─────────────┐
│ │ │
▼ ▼ ▼
Planning Creative Data
Agent Agent Agent
기획/PRD 디자인/이미지 수집/분석
│ │ │
└─────────────┼─────────────┘
│
▼
┌─────────────────┐
│ Engineering │
│ Agent │
│ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ Frontend │ │
│ │ Backend │ │
│ └─────────────┘ │
└────────┬────────┘
│
▼
AI Agent
ML / DL / NLP
/ LLM
│
▼
┌─────────────────┐
│ Reflection │
│ Agent │
│ 평가 / 검증 / 개선│
└────────┬────────┘
│
▼
┌─────────────────┐
│ Supervisor │
│ 결과 통합 │
└────────┬────────┘
│
▼
FINAL ARTIFACT
│
┌────────────────┼────────────────┐
▼ ▼ ▼
Planning Design Code
PRD Image Front / Back
│ │ │
└────────────────┼────────────────┘
▼
Data / Report
8. Agent별 역할
① Supervisor Agent — 조율
역할: 사용자 요청 분석, Task Decomposition, Agent 선택, Agent 실행 순서 관리, Agent 간 작업 조율, 결과 통합, 최종 결과 검토
기술: LLM, Prompt Engineering, LangGraph, ReAct, A2A, MCP
② Planning Agent — 기획
역할: 서비스 기획, 요구사항 정의, User Flow, 기능 명세, 일정/우선순위, PRD 및 기획서 생성
기술: LLM, Prompt Engineering, NLP, RAG, LangChain, T5
③ Creative Agent — 디자인
역할: UX/UI 설계, Wireframe, 디자인 방향, 이미지 생성, 디자인 개선, 브랜드 및 콘텐츠 생성
기술: Multimodal AI, Image Generation, Image Captioning, CNN, GAN, DALL·E
④ Engineering Agent — 개발
역할: 서비스 구조 설계, Frontend 개발, Backend 개발, API 설계 및 구현, Database 연동, 파일 처리, 기능 수정 및 개선
하위 역할: Frontend, Backend
기술: Python, Django, Django ORM, REST API, MySQL, HTML, CSS, JavaScript, Bootstrap, Frontend Architecture
⑤ Data Agent — 데이터
역할: Web Crawling, 데이터 수집, 데이터 전처리, SQL, ETL, 데이터 분석, 데이터 시각화
기술: Python, Web Crawling, SQL, MySQL, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn
⑥ AI Agent — AI 연구/개발
역할: ML 모델, DL 모델, NLP, LLM, Fine-tuning, 모델 학습, 모델 검증 및 평가, AI 기능 구현
기술: Machine Learning, Deep Learning, NLP, LLM, PyTorch, TensorFlow, Qwen, T5, PEFT, LoRA, QLoRA, Model Evaluation
⑦ Reflection Agent — 검증/개선
역할: AI가 만든 결과를 다시 평가, 결과 검증, 품질 평가, 오류 탐지, 요구사항 충족 여부 확인, 개선안 생성, 재작업 요청, 실행 결과 및 Report 생성
기술: LLM Judge, Evaluation Framework, RAG, Vector DB, Data Analysis, Report Generation
9. 필수 화면 (사이트맵)
│
├── Login
│ ├── Google Login
│ ├── Demo Login
│ └── 관리자 Face Authentication
├── 사용자 영역
│ │
│ │── Dashboard
│ │
│ │── Projects
│ │ ├── Project List
│ │ │ └── Project Create
│ │ │
│ │ └── Project Detail
│ │ ├── Project Overview
│ │ │ └── Document Viewer
│ │ └── Chatbot
│ │ └── Agent 실행
│ │ └── 결과물 생성
│ │ └── Project Detail에 반영
│ │── Coming Soon
│ │ └── Feature Preview
│ │
│ └── Settings
│ └── Settings Popup
│
└── 관리자 영역
│
├── Dashboard
│
├── Projects
│ ├── Project List
│ └── Project Detail
│
├── Task Management
│
├── Agent Management
│ └── Agent Detail
│ ├── Supervisor
│ ├── Planning
│ ├── Creative
│ ├── Engineering
│ │ ├── Frontend
│ │ └── Backend
│ ├── Data
│ ├── AI
│ └── Reflection
│
├── Results Management
│ └── Document Upload
│
├── Coming Soon Management
│ ├── Coming Soon List
│ └── Coming Soon Detail /Editor
│
└── Settings
└── Settings Popup
10. 화면 스토리보드
권한별 메뉴
Dashboard
Projects + Chat
Results
Tasks 관리 사용자 x
Agents 관리 사용자 x
Results 관리 사용자 x
10-1. 로그인 / 인증
화면명: Login — Second Brain
와이어프레임:
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ SECOND BRAIN │
│ │
│ 또 다른 나를 만드는 │
│ 개인 AI 업무 파트너 │
│ │
│ ┌─────────────────────────┐ │
│ │ G Google로 로그인 │ │
│ └─────────────────────────┘ │
│ │
│ ─────────── 또는 ─────────── │
│ │
│ [ 체험 로그인 ] │
│ │
│ 프로젝트를 직접 체험해보세요. │
│ │
└─────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ DEMO LOGIN │
│ │
│ 체험용 인증 코드를 입력해주세요. │
│ │
│ ┌─────────────────────────┐ │
│ │ 인증 코드 입력 │ │
│ └─────────────────────────┘ │
│ │
│ [ 체험 시작하기 ] │
│ │
│ ※ 체험 계정은 일부 기능이 │
│ 제한될 수 있습니다. │
│ │
└─────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ 관리자 인증 │
│ │
│ 얼굴 인증을 진행해주세요 │
│ │
│ ┌───────────────────┐ │
│ │ │ │
│ │ CAMERA │ │
│ │ │ │
│ │ ◯ 얼굴 위치 │ │
│ │ │ │
│ └───────────────────┘ │
│ │
│ 얼굴을 카메라 중앙에 맞춰주세요 │
│ │
│ ┌─────────────────────────┐ │
│ │ 얼굴 인증 │ │
│ └─────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
화면 Description:
Google OAuth를 이용한 Second Brain 사용자 로그인 화면.
별도의 회원가입 없이 Google 계정으로 로그인하며,
로그인 후 사용자의 Role에 따라 일반 사용자와 관리자를 구분한다.
일반 사용자는 Google 인증 완료 후 Dashboard로 이동하고,
관리자는 추가적인 Face Authentication을 수행한 후 Dashboard로 이동한다.
서비스 공개 및 시연 환경에서는 별도의 회원가입 없이
임시 인증 코드를 입력하여 Demo User로 로그인할 수 있다.
체험 계정은 서비스의 주요 기능을 제한적으로 사용할 수 있으며,
관리자 기능에는 접근할 수 없다.
주요 동작:
- Google 로그인
- 사용자 조회 및 신규 사용자 생성
- 사용자 Role 확인
- 일반 사용자 → Dashboard 이동
- 관리자 → Face Authentication
- 얼굴 인증 성공 → Dashboard
- 얼굴 인증 실패 → 재인증
- 체험 로그인 → 임시 인증 코드 입력
- 임시 인증 코드 검증 성공 → Demo User로 Dashboard 이동
- 임시 인증 코드 검증 실패 → 재입력
- 관리자 전용 메뉴 → 관리자만 노출
연결 DB:
USER, FACE_PROFILE
적용 기술:
HTML / CSS / Bootstrap / JavaScript
Django / REST API
MySQL / ORM
Google OAuth
Face Recognition / CNN
임시 인증 코드 기반 Demo Login
┌──────────────┐
│ Login │
└──────┬───────┘
│
┌───────────┴───────────┐
│ │
▼ ▼
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ Google OAuth │ │ Demo Login │
│ Login │ │ 임시 인증 코드 │
└────────┬────────┘ └────────┬────────┘
│ │
▼ ▼
Google 인증 성공 코드 인증 성공
│ │
▼ ▼
USER 조회 DEMO USER
│ │
▼ │
Role 확인 │
│ │
┌─────────┴─────────┐ │
│ │ │
▼ ▼ │
USER ADMIN │
│ │ │
│ ▼ │
│ Face Authentication │
│ │ │
│ ┌────┴────┐ │
│ │ │ │
│ 성공 실패 │
│ │ │ │
│ │ ▼ │
│ │ 재인증 ─────┘
│ │
└───────┬──────┘
│
▼
┌───────────┐
│ Dashboard │
└─────┬─────┘
│
┌────────┴─────────┐
│ │
▼ ▼
일반 사용자 ADMIN인 경우
│ │
│ ▼
│ 관리자 전용 메뉴
│ │
│ ▼
│ Coming Soon
│
└──────────────────┘
※ DEMO USER는 관리자 권한이 없으며
Dashboard / Chat / Results 등
공개 시연에 필요한 기능만 이용
10-2. Dashboard
화면명: Dashboard — Second Brain
와이어프레임:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SECOND BRAIN 👤 사용자 🔔 │
├──────────────┬──────────────────────────────────────────────┤
│ │ │
│ Dashboard │ 최근 프로젝트 │
│ │ │
│ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ Projects ▼ │ │ Project 1│ │ Project 2│ │ Project 3│ ... │
│ Project │ │ 진행 중● │ │ 완료 ● │ │ 진행 중 ● │ │
│ Project │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ Project │ │
│ │ 진행 중인 Task │
│ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ (Tasks) │ │ 진행 중 ●│ │ 완료 ● │ │ 진행 중 ● │ ... │
│ (Agents) │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ (Results) │ │
│ │ Agent 실행 현황 최근 결과물 │
│ │ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │
│ │ │ PM Agent ● 2 │ │ 기획서.pdf │ │
│ │ │ Data Agent ● 1 │ │ 분석보고서.pdf │ │
│ │ │ AI Agent ● 1 │ │ 디자인.png │ │
│ │ └─────────────────┘ └─────────────────┘ │
│ │ │
└──────────────┴──────────────────────────────────────────────┘
화면명: Dashboard — Second Brain
화면 Description:
로그인 후 사용자가 자신의 프로젝트 진행 현황과 최근 작업 결과물을 한눈에 확인할 수 있는 Second Brain의 메인 화면이다.
최근 프로젝트와 진행 중인 Task를 중심으로 현재 업무 상태를 확인할 수 있으며, 최근 결과물을 선택하여 상세 내용을 확인할 수 있다.
일반 사용자는 Dashboard와 Results를 이용할 수 있으며, 관리자는 추가적으로 Tasks, Agents, Results 관리 영역에 접근할 수 있다.
관리자의 경우 Dashboard에서 Agent별 실행 현황을 확인할 수 있으며, 이를 통해 현재 AI Agent의 작업 상태와 실행 횟수를 모니터링할 수 있다.
실제 업무 요청 및 AI Agent와의 대화는 프로젝트 상세 화면에서 제공되는 Chat Popup을 통해 수행한다.
주요 동작:
최근 프로젝트 조회
프로젝트별 진행 상태 확인
진행 중인 Task 조회
최근 결과물 조회
프로젝트 상세 화면 이동
결과물 상세 화면 이동
관리자 → Tasks 관리
관리자 → Agents 관리
관리자 → Results 관리
관리자 → Agent 실행 현황 확인
연결 DB:
USER, PROJECT, TASK, AGENT, AGENT_EXECUTION, ARTIFACT
적용 기술:
HTML / CSS / Bootstrap / JavaScript
Django / REST API
MySQL / ORM
10-3. Project
10-3-1. Project List
화면명: Project List
와이어프레임:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SECOND BRAIN 👤 사용자 🔔 ⚙ │
├──────────────┬──────────────────────────────────────────────┤
│ │ │
│ Dashboard │ │
│ │ 아직 프로젝트가 없습니다. │
│ │ │
│ Projects ▼ │ AI와 함께 첫 프로젝트를 시작해보세요. │
│ Project │ │
│ Project │ ┌──────────────────┐ │
│ Project │ │ + 프로젝트 생성 │ │
│ │ └──────────────────┘ │
│ │ │
│ (Tasks) │ │
│ (Agents) │ │
│ (Results) │ │
│ │ │
└──────────────┴──────────────────────────────────────────────┘
와이어프레임:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SECOND BRAIN 👤 사용자 🔔 ⚙ │
├──────────────┬──────────────────────────────────────────────┤
│ │ │
│ Dashboard │ My Projects [+ 새 프로젝트] │
│ │ │
│ Projects ▼ │ ┌────────────────┐ ┌────────────────┐ │
│ Project │ │ Project 01 │ │ Project 02 │ │
│ Project │ │ 쇼핑몰 서비스 │ │ AI 분석 서비스 │ │
│ Project │ │ │ │ │ │
│ │ │ ● 진행 중 │ │ ✓ 완료 │ │
│ │ │ 70% │ │ 100% │ │
│ │ └────────────────┘ └────────────────┘ │
│ │ │
│ │ ┌────────────────┐ │
│ │ │ Project 03 │ │
│ │ │ 신규 프로젝트 │ │
│ │ │ │ │
│ │ │ ● 준비 중 │ │
│ │ └────────────────┘ │
│ │ │
└──────────────┴──────────────────────────────────────────────┘
화면 Description:
사용자가 생성한 프로젝트를 조회하고 관리하는 화면이다.
프로젝트가 없는 경우 프로젝트 생성을 유도하는 Empty State를 표시하며, 프로젝트가 존재하는 경우 프로젝트별 상태와 진행률을 카드 형태로 제공한다. 프로젝트를 선택하면 해당 프로젝트의 상세 화면으로 이동하며, 새 프로젝트 생성 버튼을 통해 새로운 프로젝트를 생성할 수 있다.
좌측 Navigation의 Projects는 프로젝트 목록을 Accordion 형태로 표시하며, 생성된 프로젝트를 빠르게 이동할 수 있다.
주요 동작:
프로젝트 목록 조회
프로젝트 생성
프로젝트 선택 → Project Detail 이동
프로젝트 상태 및 진행률 확인
프로젝트 수정 / 삭제
좌측 Projects Accordion 프로젝트 목록 갱신
연결 DB:
USER, PROJECT
적용 기술:
HTML / CSS / Bootstrap / JavaScript, Django / REST API, MySQL, ORM
10-3-2. Project detail
화면명: Project detail
와이어프레임:
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SECOND BRAIN 👤 사용자 🔔 ⚙ │
├──────────────┬─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │ │
│ Dashboard │ Project 1: 쇼핑몰 서비스 ████████████░░░░ 70% │
│ │ Planning ✓ Data ✓ Design │
│ Projects ▼ │ ┌───────────────────────┬────────────────────────────────┐ │
│ Project │ │ 📁 쇼핑몰 서비스 │ 📄 PRD.pdf │ │
│ Project │ │ ├─ 📁 Planning │ │ │
│ Project │ │ │ ├─ 📄 PRD.pdf ● │ ┌──────────────────────────┐ │ │
│ │ │ │ └─ 📄 요구사항.md│ │ │ │ │
│ │ │ ├─ 📁 Data │ │ DOCUMENT VIEWER │ │ │
│ │ │ │ └─ 📊 분석.xlsx ●│ │ │ │ │
│ (Tasks) │ │ ├─ 📁 Design │ │ 기획서.pdf │ │ │
│ (Agents) │ │ │ ├─ 🖼 디자인.png│ │ │ │ │
│ (Results) │ │ │ └─ 🖼 로고.png │ └──────────────────────────┘ │ │
│ │ │ └─ 📁 Development │ │ │
│ │ │ ├─ 📄 API.md │ [↗ 공유] [↓ 다운로드] │ │
│ │ │ └─ 📄 DB.pdf │ [ ZIP으로 다운로드 ] │ │
│ │ └───────────────────────┴────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ │ ┌──────────┐ │
│ │ │ 💬 AI │ │
│ │ └──────────┘ │
└──────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────┘
화면 Description:
선택한 프로젝트의 전체 작업 현황과 프로젝트에서 생성된 결과물을 확인하는 화면이다.
프로젝트의 전체 진행률과 Planning, Data, Design, Development 등의 작업 진행 상태를 상단에서 확인할 수 있으며, 프로젝트별 폴더 구조를 통해 Agent가 생성한 결과물을 관리한다.
파일을 선택하면 우측 Viewer에서 PDF, 이미지, 문서 등의 결과물을 확인할 수 있으며, 결과물 공유 및 다운로드 기능을 제공한다. 여러 결과물은 ZIP 파일로 묶어 한 번에 다운로드할 수 있다.
프로젝트의 실제 업무 요청과 Agent와의 대화는 우측 하단의 Chatbot을 통해 수행한다. Chatbot은 프로젝트 상세 화면 위에 Popup 형태로 표시되며, 사용자의 요청에 따라 필요한 정보를 추가로 질문하고 Agent 작업을 실행한다.
주요 동작:
프로젝트 진행률 및 작업 단계 확인
프로젝트별 결과물 폴더 구조 조회
결과물 선택 및 Viewer 출력
결과물 공유
개별 결과물 다운로드
프로젝트 결과물 ZIP 다운로드
Chatbot Popup 실행
프로젝트 작업 요청 및 Agent 실행
생성된 결과물 실시간 반영
결과물 수정 기능 → Coming Soon
연결 DB:
USER, PROJECT, TASK, AGENT, AGENT_EXECUTION, ARTIFACT
적용 기술:
HTML / CSS / Bootstrap / JavaScript, Django / REST API, MySQL, ORM, File Storage, ZIP
10-3-3. Project detail - chatbot
화면명: Project detail - chatbot
와이어프레임:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Second Brain ─ □ ×│
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ AI │
│ 안녕하세요! 👋 │
│ 프로젝트를 빠르게 구현할 수 있도록 아래 내용을 작성해주세요. │
│ 내용을 한 번에 보내주시면 됩니다. │
│ │
│ ┌───────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ [프로젝트 구현 가이드] │ │
│ │ │ │
│ │ 1. 주요 상품 / 서비스: │ │
│ │ 2. 주요 고객층: │ │
│ │ 3. 만들고 싶은 서비스: │ │
│ │ 4. 필요한 주요 기능: │ │
│ │ 5. 참고 서비스 / 디자인: │ │
│ │ │ │
│ │ ※ 모르는 항목은 비워두셔도 됩니다. │ │
│ └───────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ 사용자 │
│ 주요 상품 / 서비스: 반려동물 용품 │
│ 주요 고객층: 20~40대 반려인 │
│ 만들고 싶은 서비스: 반려동물 용품 쇼핑몰 │
│ 필요한 주요 기능: 상품조회, 장바구니, 결제, 회원관리 │
│ 참고 서비스 / 디자인: 쿠팡처럼 깔끔한 형태 │
│ │
│ AI │
│ 확인했습니다! │
│ 입력하신 내용을 바탕으로 프로젝트 요구사항을 정리하고 │
│ 작업을 시작하겠습니다. │
│ │
│ (사용자가 요청 form을 무시했을 경우) │
│ │
│ AI │
│ 무엇을 도와드릴까요? │
│ │
│ 사용자 │
│ 쇼핑몰 서비스를 기획해줘. │
│ │
│ AI │
│ 쇼핑몰의 주요 상품은 무엇인가요? │
│ │
│ 사용자 │
│ 반려동물 용품이야. │
│ │
│ AI │
│ 주요 고객층은 어떻게 설정할까요? │
│ │
│ 사용자 │
│ 20~40대 반려인으로 해줘. │
│ │
│ AI │
│ 확인했습니다. │
│ 기획 에이전트를 통해 요구사항을 정리하겠습니다. │
│ │
│ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 메시지 입력... 🎤 ➤ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
화면 Description:
프로젝트 작업을 AI Agent에게 요청하고 대화형으로 업무를 수행하는 Chatbot 화면이다.
Chatbot이 최초 실행되면 프로젝트 구현에 필요한 주요 정보를 사용자가 한 번에 입력할 수 있도록 간단한 프로젝트 구현 가이드를 제공한다. 사용자는 별도의 Form을 하나씩 입력하지 않고 안내된 항목을 텍스트 형태로 작성하여 전송할 수 있다.
사용자가 가이드 형식을 사용하지 않고 자유롭게 요청하는 경우에도 AI가 대화를 통해 부족한 정보를 확인하고 필요한 내용을 추가로 질문한다.
수집된 요구사항은 Supervisor Agent가 분석하여 적절한 Agent에게 작업을 전달하며, 작업 진행에 따라 기획서, 분석자료, 디자인, 개발 문서 등의 결과물이 Project Detail에 생성된다.
주요 동작:
프로젝트 구현 가이드 제공
자유 형식 사용자 요청 입력
텍스트 기반 요구사항 수집
부족한 정보 자동 확인 및 추가 질문
사용자 요구사항 정리
Supervisor Agent 작업 요청
적절한 Agent 선택 및 작업 실행
Agent 실행 상태 확인
작업 결과 및 생성 결과물 안내
Project Detail 결과물 영역과 연동
음성 입력을 통한 사용자 요청
대화 내용 저장 및 프로젝트 Context 유지
연결 DB:
USER, PROJECT, TASK, AGENT, AGENT_EXECUTION, ARTIFACT, MEMORY, PROMPT_HISTORY
적용 기술:
HTML / CSS / Bootstrap / JavaScript, Django / REST API, MySQL, ORM, LLM, Prompt Engineering, ReAct, LangGraph, MCP, A2A, Speech Recognition
10-4. Tasks 관리
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SECOND BRAIN 👤 관리자 🔔 ⚙ │
├──────────────┬─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │ │
│ Dashboard │ Task Management │
│ │ │
│ │ ┌───────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ Projects ▼ │ │ Task 검색 🔍 Project ▼ Status ▼ │ │
│ Project │ └───────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ Project │ │
│ Project │ ┌──────────┬────────┬────────┬────────┬───────────────┐ │
│ │ │ Task │ Project│ Status │ Agent │ 실행시간 │ │
│ (Tasks) ◀ │ ├──────────┼────────┼────────┼────────┼───────────────┤ │
│ (Agents) │ │ 기획서 │ 쇼핑몰 │ 완료 │ PM │ 32.4 sec │ │
│ (Results) │ │ 데이터 │ 쇼핑몰 │ 진행중 │ Data │ 18.2 sec │ │
│ │ │ 분석 │ AI │ 실패 │ AI │ 51.7 sec │ │
│ │ └──────────┴────────┴────────┴────────┴───────────────┘ │
│ │ │
│ │ Task Performance │
│ │ ┌────────────────┐ ┌────────────────┐ ┌────────────────┐ │
│ │ │ 성공률 │ │ 평균 실행시간 │ │ 오류율 │ │
│ │ │ 94.2% │ │ 32.8 sec │ │ 5.8% │ │
│ │ └────────────────┘ └────────────────┘ └────────────────┘ │
│ │ │
│ │ ┌───────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ │ Task 실행 추이 [일간][주간] │ │
│ │ │ │ │
│ │ │ ╱╲ ╱╲ │ │
│ │ │ ╱───╯ ╲────╯ ╲── │ │
│ │ │ │ │
│ │ └───────────────────────────────────────────────────────┘ │
└──────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────┘
화면 Description:
관리자가 프로젝트에서 생성된 Task의 실행 상태와 처리 성능을 모니터링하는 관리자 화면이다. Task별 실행 상태, 담당 Agent, 실행 시간, 성공 여부 및 오류 정보를 확인할 수 있으며 전체 Task의 성공률, 오류율, 평균 실행시간 등을 통계로 제공한다.
Task 실행 데이터를 기반으로 Agent 및 LLM 처리 성능을 분석하고, 실행 결과와 오류 발생 원인을 확인하여 시스템 성능을 개선할 수 있다.
주요 동작
Task 목록 조회
Project별 Task 필터링
Task 상태 조회
Task 실행 이력 조회
Task 성공 / 실패 확인
평균 실행시간 조회
성공률 / 실패율 / 오류율 조회
Task 실행 상세 정보 확인
Task 재실행
Task 실행 결과 확인
기간별 성능 통계 조회
연결 DB:
USER, PROJECT, TASK, AGENT, AGENT_EXECUTION, ARTIFACT
적용 기술
Django / REST API
MySQL / ORM
HTML / CSS / Bootstrap / JavaScript
Python: 예외 처리 / 파일 처리 / 클래스 / 모듈화
데이터 분석: Matplotlib / Seaborn 통계 분석 / 데이터 시각화
모델 검증 및 평가: 성능 지표, 성공률 / 오류율 / 평균 실행시간
10-5. Agents 관리
공통화면
Agent Management > [Agent] > [세부 영역]
① Agent 역할
② 현재 수행 중인 Project / Task
③ Task 진행 단계
④ 사용 기술
⑤ Agent Configuration
- Model
- Prompt
- Framework
- Tool
- RAG
⑥ 실행 상태
⑦ 성능
- 성공률
- 평균 실행시간
- 오류율
- Agent별 추가 평가 지표
⑧ 실행 이력
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SECOND BRAIN 👤 관리자 🔔 ⚙ │
├──────────────┬─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │ Agent Management │
│ Dashboard │ │
│ │ 전체 Agent 실행 중 2 / 7 │
│ │ │
│ Projects ▼ │ ┌───────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ Project │ │ Supervisor Agent ● 실행 중 │ │
│ Project │ │ 전체 작업 조율 / Agent 분배 │ │
│ Project │ └───────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ (Tasks) │ Worker Agents │
│ (Agents) ▼ │ │
│ (Results) │ ┌────────────────┐ ┌────────────────┐ ┌────────────────┐ │
│ Supervisor │ │ Planning │ │ Creative │ │ Engineering │ │
│ Planning │ │ ● 대기 │ │ ● 실행 중 │ │ ● 실행 중 │ │
│ Creative │ │ 기획 / 요구사항 │ │ 디자인 / 이미지 │ │ Front / Back │ │
│ Engineering│ └────────────────┘ └────────────────┘ └────────────────┘ │
│ Frontend │ │
│ Backend │ ┌────────────────┐ ┌────────────────┐ ┌────────────────┐ │
│ Data │ │ Data │ │ AI │ │ Reflection │ │
│ AI │ │ ● 대기 │ │ ● 실행 중 │ │ ● 대기 │ │
│ Reflection │ │ 수집 / 분석 │ │ ML / DL / LLM │ │ 검증 / 개선 │ │
│ │ └────────────────┘ └────────────────┘ └────────────────┘ │
│ (Results) │ │
└──────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────┘
화면 Description:
관리자만 접근할 수 있는 Agent 관리 화면이다.
Second Brain에서 사용되는 Supervisor Agent와 Worker Agent의 전체 구성 및 현재 실행 상태를 확인할 수 있다. 각 Agent는 담당 역할에 따라 Planning, Creative, Engineering, Data, AI, Reflection으로 구분하며, Engineering Agent는 Frontend와 Backend 작업 영역으로 세분화한다.
Agent를 선택하면 해당 Agent가 수행 중인 프로젝트와 Task, 사용 기술 및 실행 성능을 확인할 수 있는 상세 화면으로 이동한다.
주요 동작:
전체 Agent 목록 조회
Supervisor / Worker Agent 구분
Agent별 역할 및 담당 영역 확인
Agent 실행 상태 확인
Engineering Agent → Frontend / Backend 세부 영역 확인
Agent 선택 → Agent 상세 화면 이동
현재 실행 중인 Agent 수 확인
연결 DB:
AGENT, AGENT_EXECUTION, PROJECT, TASK
적용 기술:
Python, Django / REST API, MySQL / ORM, LLM, LangGraph, ReAct, A2A, MCP
10-6. Agent
10-6-1. Agent Detail — Supervisor
화면명: Agent Detail — Supervisor
와이어프레임:
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SECOND BRAIN 👤 관리자 🔔 ⚙ │
├──────────────┬─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │ Agent Management > Supervisor │
│ Dashboard │ │
│ │ Supervisor Agent │
│ Projects ▼ │ │
│ Project │ 역할 │
│ Project │ 전체 프로젝트 작업을 분석하고 Worker Agent에 작업을 분배한다. │
│ │ │
│ (Tasks) │ 현재 작업 │
│ (Agents) ▼ │ Project 01 / 쇼핑몰 서비스 │
│ Supervisor │ │
│ Planning │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ Creative │ │ Task │ │
│ Engineering │ │ 프로젝트 요구사항 분석 및 Agent 작업 분배 ● 실행 중 │ │
│ Frontend │ │ │ │
│ Backend │ │ 요구사항 분석 ✓ │ │
│ Data │ │ Planning Agent 호출 ✓ │ │
│ AI │ │ Data Agent 대기 ● │ │
│ Reflection │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ │ Agent Flow │
│ │ Supervisor → Planning → Data → Engineering → Reflection │
│ │ │
│ │ 사용 기술 │
│ │ LangGraph / ReAct / A2A / MCP │
│ │ │
│ │ 성능 │
│ │ 성공률 96.8% 평균 실행시간 10.2s 오류율 3.2% │
└──────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────┘
화면 Description:
전체 프로젝트의 작업을 분석하고 적절한 Worker Agent를 선택하여 작업을 분배하는 Supervisor Agent의 실행 상태와 성능을 관리하는 관리자 화면이다. Agent 간 실행 순서와 협업 흐름을 확인하고 전체 Agent orchestration 성능을 평가할 수 있다.
주요 동작:
Supervisor 역할 확인
프로젝트 작업 분석 상태 확인
Worker Agent 작업 분배 상태 확인
Agent 실행 흐름 확인
Agent 간 협업 상태 확인
실행 성공률 / 평균 실행시간 / 오류율 확인
연결 DB:
AGENT, AGENT_EXECUTION, PROJECT, TASK, AGENT_RESULT, EVALUATION
적용 기술:
Python, Django / REST API, MySQL / ORM, LangGraph, ReAct, A2A, MCP, LLM, 모델 검증 및 평가
10-6-2. Agent Detail — Planning
화면명: Agent Detail — Planning
와이어프레임:
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SECOND BRAIN 👤 관리자 🔔 ⚙ │
├──────────────┬─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │ Agent Management > Planning │
│ Dashboard │ │
│ │ Planning Agent │
│ Projects ▼ │ │
│ Project │ 역할 │
│ Project │ 프로젝트 요구사항을 분석하고 기획 문서와 작업 계획을 생성한다. │
│ │ │
│ (Tasks) │ 현재 작업 │
│ (Agents) ▼ │ Project 01 / 쇼핑몰 서비스 │
│ Supervisor │ │
│ Planning │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ Creative │ │ Task │ │
│ Engineering │ │ 요구사항 분석 및 PRD 작성 ● 실행 중 │ │
│ Frontend │ │ 요구사항 정리 ✓ │ │
│ Backend │ │ 기능 정의 ● │ │
│ Data │ │ PRD 생성 │ │
│ AI │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ Reflection │ │
│ │ 사용 기술 │
│ │ LLM / Prompt Engineering / RAG / LangChain │
│ │ │
│ │ 성능 │
│ │ 성공률 95.4% 평균 실행시간 7.8s 요구사항 적중률 93.1% │
└──────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────┘
화면 Description:
프로젝트의 요구사항을 분석하고 서비스 기획 및 작업 계획을 수립하는 Planning Agent의 실행 상태와 성능을 관리하는 화면이다. 사용자 입력을 기반으로 요구사항을 구조화하고 PRD, 기능 목록 및 작업 계획을 생성하는 과정을 확인할 수 있다.
주요 동작:
요구사항 분석 상태 확인
PRD 생성 작업 확인
기능 및 작업 계획 확인
Prompt 및 RAG 사용 여부 확인
Agent 실행 이력 조회
요구사항 분석 성능 평가
연결 DB:
AGENT, AGENT_EXECUTION, PROJECT, TASK, PROMPT, AGENT_RESULT, EVALUATION
적용 기술:
Python, LLM, Prompt Engineering, LangChain, RAG, Vector DB, Embedding, Reranking
10-6-3. Agent Detail — Creative
화면명: Agent Detail — Creative
와이어프레임:
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SECOND BRAIN 👤 관리자 🔔 ⚙ │
├──────────────┬─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │ Agent Management > Creative │
│ Dashboard │ │
│ │ Creative Agent │
│ Projects ▼ │ │
│ Project │ 역할 │
│ Project │ 디자인, 이미지 및 시각 콘텐츠를 생성한다. │
│ │ │
│ (Tasks) │ 현재 작업 │
│ (Agents) ▼ │ Project 01 / 쇼핑몰 서비스 │
│ Supervisor │ │
│ Planning │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ Creative │ │ Task │ │
│ Engineering │ │ 쇼핑몰 UI 및 이미지 생성 ● 실행 중 │ │
│ Frontend │ │ 디자인 요구사항 분석 ✓ │ │
│ Backend │ │ UI 시안 생성 ✓ │ │
│ Data │ │ 이미지 생성 ● │ │
│ AI │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ Reflection │ │
│ │ 사용 기술 │
│ │ Multimodal / CNN / GAN / Image Generation │
│ │ │
│ │ 성능 │
│ │ 성공률 91.8% 평균 생성시간 18.4s 평가 점수 89.6% │
└──────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────┘
화면 Description:
프로젝트에 필요한 UI 디자인, 이미지 및 시각 콘텐츠를 생성하는 Creative Agent의 작업 상태와 생성 결과를 관리하는 화면이다. 텍스트와 이미지 정보를 함께 처리하고 생성 결과의 품질을 평가할 수 있다.
주요 동작:
디자인 작업 상태 확인
이미지 생성 작업 확인
생성 결과 확인
Multimodal 처리 결과 확인
생성 결과 품질 평가
실행 성능 확인
연결 DB:
AGENT, AGENT_EXECUTION, PROJECT, TASK, AGENT_RESULT, ARTIFACT, EVALUATION
적용 기술:
Python, Multimodal, CNN, GAN, Image Captioning, Text-to-Image, 딥러닝, 모델 평가
10-6-4. Agent Detail — Engineering
화면명: Agent Detail — Engineering
와이어프레임:
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SECOND BRAIN 👤 관리자 🔔 ⚙ │
├──────────────┬─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │ Agent Management > Engineering │
│ Dashboard │ │
│ │ Engineering Agent │
│ Projects ▼ │ │
│ Project │ 역할 │
│ Project │ 프로젝트의 Frontend / Backend 개발을 담당한다. │
│ │ │
│ (Tasks) │ 현재 작업 │
│ (Agents) ▼ │ Project 01 / Project Detail │
│ Supervisor │ │
│ Planning │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ Creative │ │ Frontend ● 완료 │ │
│ Engineering │ │ 화면 구현 / Bootstrap / JavaScript │ │
│ Frontend │ │ │ │
│ Backend │ │ Backend ● 실행 중 │ │
│ Data │ │ API / Django / DB 연동 │ │
│ AI │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ Reflection │ │
│ │ 사용 기술 │
│ │ Django / HTML / CSS / Bootstrap / JavaScript / REST API │
│ │ │
│ │ 성능 │
│ │ 성공률 94.8% 평균 실행시간 8.2s 오류율 5.2% │
└──────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────┘
화면 Description:
프로젝트의 Frontend와 Backend 개발 작업을 담당하는 Engineering Agent의 실행 상태와 개발 작업을 관리하는 화면이다. Frontend와 Backend를 독립적인 작업 영역으로 구분하여 UI 구현, API 개발 및 데이터베이스 연동 등의 진행 상태를 확인할 수 있다.
주요 동작:
Frontend / Backend 작업 상태 확인
UI 구현 진행 상태 확인
API 개발 및 연동 상태 확인
DB 연동 상태 확인
개발 작업 실행 이력 확인
개발 작업 성공률 및 오류율 확인
연결 DB:
AGENT, AGENT_EXECUTION, PROJECT, TASK, AGENT_RESULT, ARTIFACT, EVALUATION
적용 기술:
Python, Django, HTML / CSS, Bootstrap, JavaScript, REST API, MySQL, ORM, Git / GitHub
10-6-4-1. Agent Detail — Backend
화면명: Agent Detail — Backend
와이어프레임:
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SECOND BRAIN 👤 관리자 🔔 ⚙ │
├──────────────┬─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │ Agent Management > Engineering > Backend │
│ Dashboard │ │
│ │ Backend Worker │
│ Projects ▼ │ │
│ Project │ 역할 │
│ Project │ API, 비즈니스 로직 및 데이터베이스 연동을 구현한다. │
│ │ │
│ (Tasks) │ 현재 작업 │
│ (Agents) ▼ │ Project 01 / Project API │
│ Supervisor │ │
│ Planning │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ Creative │ │ Task │ │
│ Engineering │ │ Project API 구현 ● 실행 중 │ │
│ Frontend │ │ Model 생성 ✓ │ │
│ Backend │ │ API 구현 ✓ │ │
│ Data │ │ DB 연동 ● │ │
│ AI │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ Reflection │ │
│ │ 사용 기술 │
│ │ Django / REST API / MySQL / ORM / Python │
│ │ │
│ │ 성능 │
│ │ 성공률 97.1% 평균 응답시간 1.8s 오류율 2.9% │
└──────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────┘
화면 Description:
Engineering Agent의 Backend 작업을 담당하는 Worker Agent의 개발 상태와 API 및 데이터베이스 연동 성능을 관리하는 화면이다. Django 기반 Model과 API를 구현하고 MySQL 데이터베이스와 연동하는 작업 과정을 확인할 수 있다.
주요 동작:
Backend Task 조회
Model 구현 상태 확인
API 구현 및 테스트 상태 확인
DB 연동 상태 확인
API 응답시간 및 오류율 확인
Backend 실행 이력 조회
연결 DB:
AGENT, AGENT_EXECUTION, TASK, PROJECT, AGENT_RESULT, EVALUATION
적용 기술:
Python, Django, REST API, MySQL, ORM, SQL, Git / GitHub
10-6-4-2. Agent Detail — Frontend
화면명: Agent Detail — Frontend
와이어프레임:
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SECOND BRAIN 👤 관리자 🔔 ⚙ │
├──────────────┬─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │ Agent Management > Engineering > Frontend │
│ Dashboard │ │
│ │ Frontend Worker │
│ Projects ▼ │ │
│ Project │ 역할 │
│ Project │ 사용자 화면 및 UI Component를 구현한다. │
│ │ │
│ (Tasks) │ 현재 작업 │
│ (Agents) ▼ │ Project 01 / Project Detail │
│ Supervisor │ │
│ Planning │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ Creative │ │ Task │ │
│ Engineering │ │ Project Detail UI 구현 ● 실행 중 │ │
│ Frontend │ │ 화면 분석 ✓ │ │
│ Backend │ │ Component 생성 ✓ │ │
│ Data │ │ Bootstrap 적용 ✓ │ │
│ AI │ │ API 연동 ● │ │
│ Reflection │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ │ 사용 기술 │
│ │ Django / Bootstrap / JavaScript / REST API │
│ │ │
│ │ 성능 │
│ │ 성공률 96.2% 평균 실행시간 12.4s 오류율 3.8% │
└──────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────┘
화면 Description:
Engineering Agent의 Frontend 작업을 담당하는 Worker Agent의 실행 상태와 성능을 관리하는 화면이다. 프로젝트 화면을 분석하고 UI Component를 생성하며 Bootstrap 및 JavaScript를 적용하고 Backend API와 연동하는 과정을 단계별로 확인할 수 있다.
주요 동작:
Frontend Task 조회
UI 구현 단계 확인
Component 생성 상태 확인
API 연동 상태 확인
실행 결과 확인
성공률 / 오류율 / 평균 실행시간 확인
연결 DB:
AGENT, AGENT_EXECUTION, TASK, PROJECT, AGENT_RESULT, EVALUATION
적용 기술:
HTML / CSS, Bootstrap, JavaScript, Django, REST API, Git / GitHub
10-6-5. Agent Detail — Data
화면명: Agent Detail — Data
와이어프레임:
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SECOND BRAIN 👤 관리자 🔔 ⚙ │
├──────────────┬─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │ Agent Management > Data │
│ Dashboard │ │
│ │ Data Agent │
│ Projects ▼ │ │
│ Project │ 역할 │
│ Project │ 데이터 수집, 전처리 및 분석을 담당한다. │
│ │ │
│ (Tasks) │ 현재 작업 │
│ (Agents) ▼ │ Project 01 / 경쟁사 데이터 분석 │
│ Supervisor │ │
│ Planning │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ Creative │ │ Task │ │
│ Engineering │ │ 경쟁사 데이터 수집 및 분석 ● 실행 중 │ │
│ Frontend │ │ Crawling ✓ │ │
│ Backend │ │ 데이터 전처리 ✓ │ │
│ Data │ │ 분석 ● │ │
│ AI │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ Reflection │ │
│ │ 사용 기술 │
│ │ Python / SQL / Crawling / Pandas / Matplotlib / Seaborn │
│ │ │
│ │ 성능 │
│ │ 수집 성공률 98.4% 처리시간 14.2s 데이터 오류율 1.6% │
└──────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────┘
화면 Description:
외부 데이터를 수집하고 전처리 및 분석을 수행하는 Data Agent의 작업 상태와 데이터 처리 성능을 관리하는 화면이다. Web Crawling을 통한 데이터 수집부터 결측값 및 이상값 처리, 데이터 분석 및 시각화까지의 과정을 확인할 수 있다.
주요 동작:
데이터 수집 상태 확인
Crawling 실행 이력 확인
데이터 전처리 상태 확인
SQL 조회 및 분석 확인
데이터 분석 결과 확인
데이터 수집 성공률 및 처리 오류율 확인
연결 DB:
AGENT, AGENT_EXECUTION, PROJECT, TASK, DATASET, AGENT_RESULT, EVALUATION
적용 기술:
Python, SQL, MySQL, Web Crawling, HTML Parsing, Pandas, Matplotlib, Seaborn, 데이터 전처리
10-6-6. Agent Detail — AI
화면명: Agent Detail — AI
와이어프레임:
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SECOND BRAIN 👤 관리자 🔔 ⚙ │
├──────────────┬─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │ Agent Management > AI │
│ Dashboard │ │
│ │ AI Agent │
│ Projects ▼ │ │
│ Project │ 역할 │
│ Project │ ML / DL / NLP / LLM 모델을 활용한 AI 기능을 담당한다. │
│ │ │
│ (Tasks) │ 현재 작업 │
│ (Agents) ▼ │ Project 01 / 사용자 데이터 분석 │
│ Supervisor │ │
│ Planning │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ Creative │ │ Task │ │
│ Engineering │ │ 사용자 이탈 예측 모델 생성 ● 실행 중 │ │
│ Frontend │ │ 데이터 전처리 ✓ │ │
│ Backend │ │ 모델 학습 ✓ │ │
│ Data │ │ 모델 평가 ● │ │
│ AI │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ Reflection │ │
│ │ 사용 기술 │
│ │ Machine Learning / Deep Learning / NLP / LLM / Fine-tuning │
│ │ │
│ │ 성능 │
│ │ Accuracy 96.2% F1 94.8% AUC 98.7% 평균 추론 0.8s │
└──────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────┘
화면 Description:
머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 및 LLM을 활용한 AI 기능을 수행하는 AI Agent의 모델 학습과 평가 상태를 관리하는 화면이다. 데이터 전처리부터 모델 학습, Fine-tuning 및 성능 평가까지의 과정을 확인할 수 있다.
주요 동작:
모델 학습 상태 확인
ML / DL / NLP / LLM 작업 확인
Fine-tuning 작업 확인
모델 평가 결과 조회
모델별 성능 비교
Accuracy / Precision / Recall / F1 / AUC 등 평가 지표 확인
추론시간 확인
연결 DB:
AGENT, AGENT_EXECUTION, PROJECT, TASK, MODEL, TRAINING, EVALUATION, AGENT_RESULT
적용 기술:
Python, Machine Learning, Deep Learning, NLP, LLM, Fine-tuning, PEFT, 모델 검증 및 평가
10-6-7. Detail — Reflection
Agent Detail — Reflection
와이어프레임:
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SECOND BRAIN 👤 관리자 🔔 ⚙ │
├──────────────┬─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │ Agent Management > Reflection │
│ Dashboard │ │
│ │ Reflection Agent │
│ Projects ▼ │ │
│ Project │ 역할 │
│ Project │ Agent 실행 결과를 검증하고 오류 및 개선점을 분석한다. │
│ │ │
│ (Tasks) │ 현재 작업 │
│ (Agents) ▼ │ Project 01 / 프로젝트 결과 검증 │
│ Supervisor │ │
│ Planning │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ Creative │ │ Task │ │
│ Engineering │ │ 생성 결과 검증 및 개선안 도출 ● 실행 중 │ │
│ Frontend │ │ 결과 검증 ✓ │ │
│ Backend │ │ 오류 분석 ✓ │ │
│ Data │ │ 개선안 생성 ● │ │
│ AI │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ Reflection │ │
│ │ 사용 기술 │
│ │ LLM / RAG / Evaluation / Prompt Engineering │
│ │ │
│ │ 성능 │
│ │ 검증 성공률 95.7% 오류 탐지율 93.4% 개선 반영률 91.2% │
└──────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────┘
화면 Description:
각 Agent가 생성한 작업 결과를 검증하고 오류를 분석하여 개선안을 도출하는 Reflection Agent의 실행 상태와 평가 결과를 관리하는 화면이다. 생성 결과의 품질을 검증하고 Prompt, RAG 및 Agent 실행 결과를 분석하여 반복적인 개선이 이루어지는 과정을 확인할 수 있다.
주요 동작:
Agent 결과 검증
오류 및 문제점 분석
생성 결과 품질 평가
개선안 생성 및 반영 상태 확인
Prompt 변경 전후 성능 비교
RAG 검색 결과 평가
Agent 결과 검증률 및 오류 탐지율 확인
연결 DB:
AGENT, AGENT_EXECUTION, PROJECT, TASK, AGENT_RESULT, PROMPT, EVALUATION, RAG_SEARCH_LOG
적용 기술:
Python, LLM, Prompt Engineering, RAG, Vector DB, Embedding, Reranking, LangChain, 모델 검증 및 평가
Supervisor Agent
│
├── Planning Agent
│ └── 요구사항 / PRD / 기획
│
├── Creative Agent
│ └── UI / UX / 이미지 / 디자인
│
├── Engineering Agent
│ ├── Frontend
│ └── Backend
│
├── Data Agent
│ └── Crawling / 전처리 / 분석
│
├── AI Agent
│ └── ML / DL / LLM / RAG
│
└── Reflection Agent
└── 결과 검증 / 평가 / 개선
10-7. Results Management
화면명: Results Management
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SECOND BRAIN 👤 관리자 🔔 ⚙ │
├──────────────┬─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │ │
│ Dashboard │ Results Management │
│ │ │
│ Results ◀ │ │
│ │ │
│ Projects ▼ │ Project ▼ [ 전체 프로젝트 ▼ ] 🔍 검색 │
│ Project │ │
│ Project │ ┌───────────────────────┬────────────────────────────────┐ │
│ Project │ │ 📁 전체 프로젝트 │ 📄 PRD.pdf │ │
│ │ │ │ │ │
│ (Tasks) │ │ 📁 쇼핑몰 서비스 A │ ┌──────────────────────────┐ │ │
│ (Agents) │ │ ├─ 📁 Planning │ │ │ │ │
│ (Results) ◀ │ │ │ ├─ 📄 PRD.pdf ● │ │ DOCUMENT VIEWER │ │ │
│ │ │ │ └─ 📄 요구사항.md│ │ │ │ │
│ │ │ ├─ 📁 Data │ │ 기획서.pdf │ │ │
│ │ │ │ └─ 📊 분석.xlsx │ │ │ │ │
│ │ │ └─ 📁 Design │ └──────────────────────────┘ │ │
│ │ │ └─ 🖼 디자인.png│ │ │
│ │ │ │ [↗ 공유] [↓ 다운로드] │ │
│ │ │ 📁 쇼핑몰 서비스 B │ [ ZIP 다운로드 ] │ │
│ │ │ ├─ 📁 Planning │ │ │
│ │ │ └─ 📁 Development │ │ │
│ │ │ │ │ │
│ │ │ 📁 AI 분석 서비스 │ │ │
│ │ │ ├─ 📁 Data │ │ │
│ │ │ └─ 📁 AI │ │ │
│ │ └───────────────────────┴────────────────────────────────┘ │
│ │
│ │ Knowledge / RAG 관리 │
│ │ │
│ │ ┌────────────┬────────────┬────────────┬────────────┐ │
│ │ │ Knowledge │ Memory │ Document │ Template │ │
│ │ │ 124 │ 86 │ 42 │ 18 │ │
│ │ └────────────┴────────────┴────────────┴────────────┘ │
│ │ │
│ │ Vector DB / RAG │
│ │ │
│ │ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ │ Project Document Chunks Status │ │
│ │ │ 쇼핑몰 서비스 A PRD.pdf 24 Indexed ● │ │
│ │ │ 쇼핑몰 서비스 A 요구사항.md 12 Indexed ● │ │
│ │ │ 쇼핑몰 서비스 B 요구사항.md 18 Indexed ● │ │
│ │ │ AI 분석 서비스 분석보고서.pdf 31 Indexed ● │ │
│ │ └──────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ │ Search Evaluation │
│ │ │
│ │ ┌────────────────┐ ┌────────────────┐ ┌────────────────┐ │
│ │ │ 검색 성공률 │ │ 평균 검색시간 │ │ RAG 적중률 │ │
│ │ │ 93.4% │ │ 0.42 sec │ │ 91.8% │ │
│ │ └────────────────┘ └────────────────┘ └────────────────┘ │
│ │ │
│ │ [+ 문서 업로드] │
│ │
└──────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────┘┌──────────────────────────────────────────────┐
│ 문서 업로드 ✕ │
├──────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 프로젝트 │
│ ┌────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 쇼핑몰 서비스 A ▼ │ │
│ └────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ 업로드 파일 │
│ ┌────────────────────────────────────────┐ │
│ │ │ │
│ │ 📄 파일을 선택해주세요 │ │
│ │ │ │
│ │ PDF / DOCX / TXT / MD / XLSX │ │
│ │ │ │
│ └────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ 선택된 파일 │
│ 📄 요구사항.md ✕ │
│ │
│ [취소] [업로드] │
│ │
└──────────────────────────────────────────────┘
화면 Description:
관리자가 전체 프로젝트에서 생성된 결과물과 프로젝트별 Knowledge, Memory, Document, Template 및 Vector DB / RAG 상태를 통합적으로 관리하는 화면이다.
프로젝트를 선택하지 않은 경우 전체 프로젝트의 결과물과 Knowledge / RAG 현황 및 검색 성능 통계를 조회할 수 있으며, 특정 프로젝트를 선택하면 해당 프로젝트의 파일 구조와 Knowledge / RAG 데이터 및 성능 지표를 기준으로 화면이 전환된다.
결과물은 프로젝트별 폴더 구조로 탐색할 수 있으며, 파일을 선택하면 우측 Document Viewer에서 내용을 확인할 수 있다. 결과물은 공유 및 개별 다운로드가 가능하며, 프로젝트 단위의 결과물은 ZIP 파일로 다운로드할 수 있다.
문서 업로드는 현재 화면을 유지한 상태에서 업로드 모달(Popup) 을 통해 수행하며, 업로드된 문서는 선택된 프로젝트에 등록되고 이후 시스템에서 Chunking, Embedding 및 Vector DB Indexing 과정을 자동으로 수행한다.
주요 동작:
전체 프로젝트 결과물 조회
프로젝트별 결과물 조회
프로젝트 선택에 따른 데이터 필터링
프로젝트별 폴더 / 파일 구조 조회
결과물 파일 선택
문서 / 이미지 / PDF Viewer 조회
결과물 공유
개별 결과물 다운로드
프로젝트 결과물 ZIP 다운로드
Knowledge 현황 조회
Memory 현황 조회
Document 현황 조회
Template 현황 조회
Vector DB Indexing 상태 조회
문서별 Chunk 수 조회
문서 Indexing 상태 조회
검색 성공률 조회
평균 검색 시간 조회
RAG 적중률 조회
문서 업로드 모달 호출
프로젝트 지정 후 문서 업로드
업로드 문서 자동 Chunking / Embedding / Indexing
연결 DB:
PROJECT, ARTIFACT, DOCUMENT, KNOWLEDGE, MEMORY, TEMPLATE, VECTOR_DOCUMENT, VECTOR_CHUNK, RAG_EVALUATION
적용 기술:
Backend
Python
Django / REST API
MySQL / ORM
파일 업로드 및 다운로드
ZIP 압축 처리
Cache
Frontend
HTML / CSS
Bootstrap
JavaScript
Modal / Popup UI
File Tree UI
Document Viewer
LLM / RAG
LangChain
Embedding
Vector DB
Chunking
RAG
검색 / Reranking
성능 및 평가
Vector DB Indexing 상태 관리
Chunk 생성 및 처리시간 측정
검색 성공률
평균 검색시간
RAG 적중률
프로젝트별 / 전체 검색 성능 비교
10-8. ETC
외
┌──────────────────────────────────┐
│ 설정 ✕ │
├──────────────────────────────────┤
│ 화면 │
│ │
│ 다크 모드 [ ○──● ] │
│ │
│ 이미지 생성 품질 │
│ ○ 낮음 ● 중간 ○ 높음 │
│ │
│ 알림 │
│ 프로젝트 작업 완료 [●] │
│ Agent 작업 완료 [●] │
│ 오류 발생 [●] │
│ │
│ ※ 알림은 화면 내 Toast로 │
│ 표시됩니다. │
│ │
│ [닫기] │
└──────────────────────────────────┘
알림
프로젝트/Agent 작업 완료 + 링크
Agent 실행 오류 + 링크
파일 생성 완료 + 링크
11. 기술 적용 전략
11-1. 학원에서 배운 기술을 전부 넣는 것을 목표로 하면 프로젝트가 산으로 갈 가능성이 높으니 필수, 선택, 연구실험으로 나눠 작업한다.
면접에서 “배운 기술을 모두 넣었습니다.”가 아닌 “프로젝트 요구사항에 따라 필요한 기술을 선택했고, 일부 기술은 별도의 실험으로 검증했습니다.”로 답하는 프로젝트.
필수:
Python
MySQL
Django 또는 FastAPI
HTML/CSS/JavaScript
Bootstrap
LLM
Prompt Engineering
LangGraph
RAG
MCP
Agent
Web Crawling
Cloud
선택: (프로젝트 완성도에 따라)
T5
Qwen
A2A
Vector DB
LLM Judge
Fine-tuning
LoRA / QLoRA
Multimodal
Image Generation
발전: (연구/실험 영역)
RLHF
RFT
CNN
GAN
전통 ML
DL
11-2.
중요한 건 전부 구현하려고 하지 않는 것.
발전시키고싶으나 2달내에 구현이 위험한것들은 가벼운 가이드와 마인드맵 등 생각을 기록해 comming soon 화면에 띄워도 충분하다. 마감기한 2달 이상의 굳이 일을 크게벌리지않되, 작업하면서 생각난 아이디어들은 소중히 간직하길 바란다.
각 항목에 왜 필요한지 → 어떻게 구현할지 → 어떤 기술을 사용할지 정도만 기록해두어도 교육과정 복습이라는 프로젝트 목적에 부합하다.
이 comming soon은 완벽한 선택이며 필요할때만 작업하기로한다.
만약 구현시 굳이 db가 아닌 file기반으로 추가, 수정, 삭제(delete파일로 들어감)를 하도록한다.
파일의 메타데이터들은 공통 form을 만들어 관리해 가져다 쓴다 .
---
title: MCP 기반 외부 Tool 확장
status: 연구 예정
category: Agent
technologies:
- MCP
- Tool Calling
- API
related_agents:
- Supervisor
- Engineering
- AI
created_at: 2026-08-11
updated_at: 2026-08-11
---
# MCP 기반 외부 Tool 확장
## 목적
~~ 입력
화면명: Coming Soon
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SECOND BRAIN 👤 사용자 🔔 ⚙ │
├──────────────┬─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │ │
│ Dashboard │ │
│ │ Coming Soon │
│ Projects ▼ │ │
│ Project │ 아직 준비 중인 기능입니다. │
│ Project │ SECOND BRAIN은 고객 만족도를 위해 끊임없이 도전합니다. │
│ │ │
│ │ │
│ │
│ │ [ 기능 미리보기 ] │
│ │ ← Dashboard로 돌아가기 │
│ │ │
└──────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────┘
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 기능 미리보기 - MCP 기반 외부 도구확장(예시) │
├────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 목적 │
│ Agent가 외부 시스템의 기능을 Tool 형태로 사용할 수 있도록 확장한다. │
│ │
│ 현재 상태 │
│ ○ 연구 예정 │
│ │
│ 관련 학습 내용 │
│ MCP / Agent / Tool Calling / API │
│ │
│ 예상 구조 │
│ │
│ Supervisor │
│ │ │
│ ▼ │
│ Agent │
│ │ │
│ ▼ │
│ MCP Client │
│ │ │
│ ┌─────┼─────┐ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ Search DB External API │
│ │
│ 적용 계획 │
│ 1. MCP Server 구성 │
│ 2. Tool 정의 │
│ 3. Agent Tool Calling 연결 │
│ 4. 실행 결과 검증 │
│ │
│ 관련 Agent │
│ Engineering Agent / AI Agent / Supervisor │
│ │
│ [ 닫기 ] [개발자 연락처] │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
화면 Description
현재 프로젝트에서 구현되지 않았거나 향후 확장할 기능을 사용자에게 안내하는 화면이다. 단순히 미구현 기능을 표시하는 것이 아니라, 향후 구현 목적과 예상 구조, 관련 기술 및 적용 계획 등을 함께 제공하여 프로젝트의 확장 방향과 학습 내용을 기록한다.
기능 구현에 필요한 기간이나 우선순위를 고려하여 실제 개발은 진행하지 않더라도, 아이디어와 기술 적용 방향을 문서화할 수 있도록 구성한다.
주요 동작
Coming Soon 기능 목록 조회
기능 미리보기 조회
기능별 상세 내용 확인
기능 목적 및 필요성 확인
관련 학습 기술 확인
예상 시스템 구조 확인
향후 적용 계획 확인
관련 Agent 확인
Dashboard로 이동
화면명: Coming Soon Management
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SECOND BRAIN 👤 관리자 🔔 ⚙ │
├──────────────┬─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │ │
│ Dashboard │ Coming Soon Management [+ 아이디어 추가] │
│ Results │ │
│ │ 🔍 검색 상태 ▼ 분야 ▼ │
│ Projects ▼ │ │
│ Project │ ┌───────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ Project │ │ MCP 기반 외부 Tool 확장 연구 예정 │ │
│ │ │ Agent가 외부 시스템과 연동할 수 있도록 확장 │ │
│ (Tasks) │ │ 관련 기술: MCP / Tool Calling / API │ │
│ (Agents) │ │ [보기] [수정] │ │
│ (Results) │ ├───────────────────────────────────────────────────────┤ │
│ │ │ A2A Agent 협업 아이디어 │ │
│ │ │ 여러 Agent 간 작업 위임 및 결과 전달 │ │
│ │ │ 관련 기술: A2A / LangGraph │ │
│ │ │ [보기] [수정] │ │
│ │ ├───────────────────────────────────────────────────────┤ │
│ │ │ Fine-tuning Pipeline 연구 예정 │ │
│ │ │ PEFT 기반 모델 성능 개선 │ │
│ │ │ 관련 기술: PEFT / Fine-tuning │ │
│ │ │ [보기] [수정] │ │
│ │ └───────────────────────────────────────────────────────┘ │
└──────────────┴─────────────────────────────────────────────────────────────┘
화면 Description
관리자가 향후 개발하거나 연구할 기능 및 아이디어를 등록하고 관리하는 관리자 화면이다.
각 아이디어에 대해 기능명, 설명, 현재 상태, 관련 기술 및 상세 내용을 관리하며, Markdown 기반 Editor를 통해 구현 목적과 예상 구조, 적용 계획 등을 문서화할 수 있다.
이를 통해 프로젝트 진행 중 발생한 아이디어를 즉시 구현하지 않더라도 별도로 기록하고 향후 개발 방향으로 관리할 수 있다.
주요 동작
Coming Soon 목록 조회
Coming Soon 검색
상태별 필터링
분야별 필터링
Coming Soon 등록
Coming Soon 상세 조회
Coming Soon 수정
Coming Soon 삭제
Markdown 기반 문서 작성
Markdown Preview
이미지 업로드
이미지 붙여넣기
관련 기술 및 Agent 기록
관리 상태 예시
아이디어
연구 예정
개발 예정
보류
완료
화면명: Coming Soon Editor
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Coming Soon > MCP 기반 외부 Tool 확장 [저장] [삭제] │
├───────────────────────────────┬────────────────────────────────────────────┤
│ Markdown Editor │ Preview │
│ │ │
│ # MCP 기반 외부 Tool 확장 │ MCP 기반 외부 Tool 확장 │
│ │ │
│ ## 목적 │ 목적 │
│ Agent가 외부 시스템의 기능을 │ Agent가 외부 시스템의 기능을 │
│ Tool 형태로 사용할 수 있도록 │ Tool 형태로 사용할 수 있도록 확장한다. │
│ 확장한다. │ │
│ │ │
│ ## 예상 구조 │ 예상 구조 │
│ │ │
│ Supervisor │ Supervisor │
│ ↓ │ ↓ │
│ Agent │ Agent │
│ ↓ │ ↓ │
│ MCP Client │ MCP Client │
│ │ │
│ [이미지 붙여넣기 / 업로드] │ │
│ │ │
│ │ │
└───────────────────────────────┴────────────────────────────────────────────┘
화면 Description
Coming Soon 기능의 상세 내용을 Markdown 형식으로 작성하고 실시간 Preview를 통해 결과를 확인하는 관리자용 편집 화면이다.
기능의 목적, 필요한 이유, 예상 구조, 적용 기술, 구현 계획 등을 자유롭게 기록할 수 있으며 이미지 업로드 및 클립보드 붙여넣기를 지원하여 아키텍처 다이어그램이나 참고 이미지를 함께 관리할 수 있다.
주요 동작
제목 입력
기능 설명 작성
상태 설정
분야 설정
관련 기술 입력
관련 Agent 입력
Markdown 문서 작성
Markdown Preview
이미지 업로드
이미지 Drag & Drop
이미지 Clipboard Paste
문서 저장
문서 수정
문서 삭제
12. 유저플로우 Userflow
┌─────────────────┐
│ Login │
│ / 인증 │
└────────┬────────┘
│
▼
┌──────────────────────────┐
│ Dashboard / Home │
└────────┬─────────────────┘
│
┌──────────────────────────┼──────────────────────────┐
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ Projects │ │ Coming Soon │ │ Settings │
│ List │ │ List │ │ (Popup) │
└──────┬──────┘ └──────┬──────┘ └─────────────┘
│ │
│ 프로젝트 선택 │ Coming Soon 선택
▼ ▼
┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ Project │ │ Coming Soon │
│ Detail │ │ Detail │
└──────┬──────┘ └─────────────┘
│
▼
┌─────────────┐
│ Chatbot │
└──────┬──────┘
│
▼
┌─────────────┐
│ Chat │
│ 질문 / 응답 │
└──────┬──────┘
│
┌─────┴─────┐
│ │
▼ ▼
추가 질문 대화 종료
│
└──────────► Chat
┌─────────────────────────┐
│ Login │
│ / 인증 + 페이스인증│
└────────────┬────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────┐
│ Dashboard / Home │
└────────────┬────────────┘
│
┌───────────────────────┬───────────┼───────────┬─────────────┐
│ │ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼ ▼
┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐
│ Projects │ │ Tasks │ │ Agents │ │ Results │ │ Coming Soon │
│ List │ │ 관리 │ │ 관리 │ │ 관리 │ │ List │
└───────┬───────┘ └───────────────┘ └───────┬───────┘ └───────────────┘ └───────┬───────┘
│ │ │
│ 프로젝트 선택 │ Agent 선택 │ Coming Soon 선택
▼ ▼ ▼
┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌────────────────────┐
│ Project Detail│ │ Agent Detail │ │ Coming Soon Detail │
└───────┬───────┘ └───────┬───────┘ └─────────┬──────────┘
│ │
│ ▼
│ ┌────────────────────┐
│ │ Coming Soon Editor │
│ └────────────────────┘
│
├───────────────────┬───────────────────┬───────────────────┐ ...
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ Supervisor │ │ Planning │ │ Creative │
└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘
┌───────────────────┬───────────────────┬───────────────────┐
│ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ Engineering │ │ Data │ │ AI │ │ Reflection │
└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘
13. 유의사항
작업하며
배운것들을 하나하나 복습하는 재미,
사용한것들을 하나하나 기록하는 재미,
를 최우선으로.
공고지원과 병행할수있도록 주말이나 공휴일에 작업하지 않는다.
굳이 재미있거나 열정이 불타오를때만 접속하도록 하자.
프로젝트의 시작이 복습겸 면접자료겸, 취업 전 모든것을 내맘대로 결정할 수 있는 평화로운 마지막 작업을 위했음을 잃지않고 자유롭게 더 좋은 방안이 나올경우, 일정내에 수행가능한 경우라면 초기기획안을 엎고 새 파일을 게속해 생성하도록한다. (2. 수정 기획안_ v0.1)
8월 26일 이전 대략적인 frontend를 끝내도록한다.
8월 26일 이후에는 이 순서가 좋다.
Frontend
↓
Backend API
↓
MySQL
↓
Supervisor Agent
↓
Planning Agent
↓
Engineering Agent
↓
Reflection Agent
↓
RAG / Memory
↓
Data Agent
↓
Creative Agent
↓
AI Agent
↓
Evaluation
↓
Cloud Deploy
특히 모든 Agent를 동시에 만들지 않는 것이 중요하다.
첫 MVP는 이 정도로 자른다. “나 대신 서비스를 기획해주는 AI 주니어”
첫 번째로: Supervisor → Planning → Reflection 이 세 개만 연결해도
사용자 요청 → Supervisor → Planning → 결과 생성 → Reflection → 최종 결과
라는 진짜 Multi-Agent 서비스가 된다.
예를 들어 사용자가: “반려동물 산책 기록 서비스를 만들어줘.” 라고 입력하면,
Supervisor → Planning Agent → PRD → Reflection Agent → 기획서 완성 까지 자동으로 만들어주는것을 우선적으로 구현하고,
그 다음 Creative / Engineering / Data / AI를 붙이면 된다.
그 다음 버전: PRD → Creative → UI
그 다음: UI → Engineering → Code
그 다음: Data, AI, RAG, Memory
이런 식으로 Agent를 하나씩 추가하자.
=====================================================================
26.08.10 ~ 26.08.11
기획안 완료.
즐프.
Private-Pjt_Sbrain/기획/1. 초기 기획안.txt at main · StandOut-0/Private-Pjt_Sbrain
Contribute to StandOut-0/Private-Pjt_Sbrain development by creating an account on GitHub.
github.com
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