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AI Agent 업무관리 시스템

Main
LangGraphLangChainNext.jsNest.jsPythonPostgreSQLRedisSocket.IO
Description

LangGraph 기반 4-Step 멀티 에이전트 워크플로우와 실시간 음성 인터랙션을 결합한 AI 업무관리 SaaS. 멀티 테넌시 아키텍처로 기업별 격리된 환경을 제공한다.

Key Metrics
29개 (메모 7·일정 6·업무 9·공통 7)
에이전트 도구
4개 + 자동 폴백
LLM 프로바이더
STT 2모드·TTS 3엔진
음성 엔진
3계층 (Session·Short-Term·Long-Term)
메모리 계층
4레벨 (데이터·인증·타임존·스케줄러)
멀티 테넌시 격리
Architecture
Client
REST API / SSE
WebSocket (Voice)
Nest.js Backend
Voice Pipeline (VAD → STT → TTS)
LangGraph Workflow
Memory (3-Tier)
Scheduler (TZ-aware Cron)
Data Layer
PostgreSQL (pgvector)
Redis
LLM APIs (4 providers)
Highlights
  • LangGraph 4-Step 순환 그래프 + 29개 도구 동적 디스패치
  • WebSocket 기반 실시간 음성 에이전트 (STT→Agent→TTS 양방향 파이프라인)
  • 멀티 테넌시 4레벨 격리 — comId 기반 데이터·인증·타임존·스케줄러 분리
  • 3계층 메모리 시스템 — Session·Short-Term·Long-Term + LLM 장기 기억 추출
  • 멀티 LLM 4개 엔진 (OpenAI·Gemini·Grok·Claude) + 자동 폴백
Tech Decisions

LangGraph?

조건부 엣지·재시도 루프가 필요한 멀티스텝 워크플로우에 Chain이나 AutoGen보다 정밀한 흐름 제어 가능

Router/Responder 모델 분리?

라우팅은 GPT-4o-mini(저비용), 응답은 GPT-4o(고품질)로 비용 대비 품질 최적화

자체 VAD(900ms 무음 감지)?

외부 VAD 라이브러리 없이 경량 턴테이킹 구현, Realtime/Batch 두 모드 전환 가능

comId 기반 Row-Level 멀티 테넌시?

DB-per-tenant는 소규모 테넌트에서 운영 오버헤드 과도, 단일 DB+JWT comId로 통합 관리

Challenges

Problem: LLM Hallucination (도구 미실행 거짓 응답)

Solution: toolResults[] 검증 Guardrail + pendingDeletion 2-Step 강제

Problem: 음성 턴테이킹 충돌

Solution: 4단계 Voice State Machine, PROCESSING/SPEAKING 중 입력 차단

Problem: 멀티 테넌트 타임존 불일치

Solution: DB UTC 저장 + 그래프에 회사별 타임존 콜백 주입

Problem: 멀티 인스턴스 크론잡 중복

Solution: Redis 분산 락(TTL 5min) + daily-sent 키 중복 방지

Impact

자연어 한 마디로 메모·일정·업무·이메일을 통합 처리하는 AI 비서를 SaaS로 제공. 음성 모드로 핸즈프리 업무 관리, 장기 기억으로 개인화된 경험 제공.