스마트 공급망 AI 에이전트 개발 키트 해커톤: 구글 클라우드 활용

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps, 인공지능, 데이터 분석

대상자

• 소프트웨어 개발자 및 DevOps 엔지니어
• AI/LLM 기반 시스템 설계에 관심 있는 개발자
• 공급망 최적화 또는 다중 에이전트 시스템 구축을 목표로 하는 팀
• 난이도 수준: 중급 (구글 ADK, Python, DevOps 배포 경험 필요)

핵심 요약

• 다중 에이전트 시스템 (FetchAgent, RiskAgent, OptimizationAgent, ReportAgent)을 활용한 공급망 로지스틱스 자동화 플랫폼 개발
• 구글 ADK (Python)을 기반으로 LLM 기반의 에이전트 협업 구현
• Render 플랫폼을 활용한 CLI/Web UI 기반 배포 및 실시간 분석 도구 제공

섹션별 세부 요약

1. **프로젝트 목적 및 개요**

• 글로벌 공급망의 복잡성 (지리, 규제, 의존성)을 해결하기 위한 AI 기반 로지스틱스 플랫폼 개발
• LLM (Large Language Model) 기반의 다중 에이전트 시스템 설계
• 데이터 기반 의사결정, 실시간성, 안정성 강조

2. **에이전트 구성 및 기능**

• FetchAgent: 프롬프트 기반의 컨텍스트 데이터 수집
• RiskAgent: 로드/제품 위험 평가 (지연, 규제, 병목)
• OptimizationAgent: 비용/시간/위험 최적화 추천
• ReportAgent: 분석 결과의 구조화된 요약 (문서, 시각화 등)

3. **기술 스택 및 배포 환경**

• 구글 ADK (Python): SequentialAgent 파이프라인을 활용한 모듈형 에이전트 협업
• Render: CLI 및 웹 인터페이스 제공 (최소 지연 시간 보장)
• 구글 클라우드 스토리지 (GCS): PDF 내보내기 및 아티팩트 관리

4. **주요 기술적 도전 및 해결**

• 냉장 의약품 운송 (Cold Chain) 복잡성 처리
• 구글 API 키 및 서비스 계정 관리
• LLM 도구와 도메인 로직 통합 (Fine-tuning 없이)
• 다중 에이전트 작업 위임 및 결과 통합

5. **향후 개선 방향**

• 실제 로지스틱스 API (Freightos, Portcast) 연동
• 시각적 대시보드 (차트, 지도) 추가
• 탄소 배출 모델링 기능 확장

결론

• 구글 ADK를 활용한 다중 에이전트 시스템은 LLM 기반의 B2B 작업 자동화에 효과적
• Render 플랫폼과 GCS 연동을 통해 빠른 배포 및 확장성 달성
• PDF 내보내기, API 통합, 탄소 모델링 등 유연한 확장 가능
• 실제 공급망 데이터를 기반으로 한 에이전트 협업 테스트를 통해 실무 적용 가능성 검증

---

• *코드 및 도구 강조 예시**:

- FetchAgent, RiskAgent, OptimizationAgent, ReportAgent

- Google Agent Development Kit (ADK)

- Render, Google Cloud Storage (GCS)

- Python, GitHub (코드 저장소: jayaram9196/DemoAgent)