📘 AI-ManualOps: 차원 변환 기반 AI 업무 매뉴얼 대응 시스템

🎯 목표 (Objective)

실시간 업무 행동이 매뉴얼에 기반한 것인지, 또는 긴급 대응의 예외인지를 AI가 판단하고, 필요한 절차를 안내/검증할 수 있는 확장 가능한 Agentic AI 시스템을 구축한다.
이를 위해 MCP (Model Context Protocol), Agentic AI 패턴, Elixir 기반 분산처리, VectorDB 기반 문맥 관리, 그리고 컴퓨터 사이언스 기반 인프라 구조를 통합하여 실행 가능한 설계 및 구현 체계를 제공한다.

---

🧱 시스템 구조 핵심 축

✅ 1. 차원 변환: Domain Knowledge → 추론 가능한 구조화 표현

• 기능: 텍스트/표/이미지 등 비정형 매뉴얼 → 절차 DSL로 변환
• 기술:
  • LLM + Vision (Donut/MMGPT)
  • 벡터화 + 구조 태깅
  • DSL 자동 생성 + 문맥 정규화

✅ 2. AI 협력 시스템: Agentic 패턴 + MCP 기반 Tool 사용

• 기능: 판단 Agent, 긴급성 Agent, 피드백 Agent 분리 운영
• 기술:
  • LangGraph / AutoGen / CrewAI 등 Agent 프레임워크
  • MCP로 Tool 추상화 및 통신
  • Planner, ReAct, Reflection 등 실행 전략 조합

✅ 3. CS 기반 운영 인프라

• 검증: Self-eval, gold data, 평가 loop
• 동기화: 버전 관리 + 임베딩 자동 업데이트
• 관찰성: OpenTelemetry, LiveDashboard, log tracing
• 차원 매핑: FAISS/Weaviate + 메타데이터 기반 검색

---

⚙ 기술 스택 및 통합 전략

요소	기술/프레임워크 예시	설명
LLM	OpenAI GPT, Claude, HuggingFace Transformers	판단 및 추론
MCP 서버	modelcontextprotocol/servers	Tool abstraction
Agent Framework	LangGraph, AutoGen, CrewAI, lastmile-ai/mcp-agent	에이전트 분기 및 흐름 제어
Agent Host	Elixir/OTP 기반 GenServer 구조	병렬 실행/장애 복구
Vector DB	FAISS, Qdrant, Weaviate	의미 기반 검색
관찰/모니터링	OpenTelemetry, Phoenix LiveDashboard	성능 및 행위 모니터링
통합	JSON-RPC, STDIO/SSE(MCP), HTTP/Port	MCP 기반 연결

---

🛠 시스템 실행 로드맵

✅ 1단계: MCP 서버 통합 및 Agent Host PoC

• Elixir → MCP Client 구현
• MCP 공식 서버와 연결 테스트 (fetch, filesystem 등)

✅ 2단계: 차원변환 Agent 구현

• 매뉴얼 임베딩 + DSL 변환
• 사용자 행동 → 절차 매핑 판단 Agent 개발

✅ 3단계: 벡터 DB 통합 및 검색 연동

• 메타 기반 검색, 필터링, Context Retrieval 적용

✅ 4단계: Agent 통합 및 MCP 기반 Tool 호출

• Reflection/ReAct 패턴 적용, 다중 MCP 서버 호출 구조 구현

✅ 5단계: 모니터링 및 최적화

• 처리량, 병목점 분석 → Agent 병렬화, 캐시, 요약 도입

---

📈 확장성 포인트

• 처리량 확장: Elixir/OTP 병렬 구조 + MCP 서버 수평 확장
• 문제 확장: Agent 모듈화 → 새로운 절차/도메인 쉽게 추가
• Tool 확장: MCP 표준 기반 → 신규 Tool 서버 손쉽게 추가
• LLM 대체: 외부 API 또는 내부 LLM 교체 용이 (API abstraction)

---

📌 참고 오픈소스 / 리소스

• modelcontextprotocol/servers: https://github.com/modelcontextprotocol/servers
• lastmile-ai/mcp-agent: https://github.com/lastmile-ai/mcp-agent
• LangGraph: https://docs.langchain.com/langgraph/
• CrewAI: https://github.com/joaomdmoura/crewAI
• AutoGen: https://github.com/microsoft/autogen
• Jido (Elixir agents): https://github.com/jidobuilder/jido

---

👷 향후 계획

• CLI 기반 테스트 도구 제작
• 현장 실사용 테스트 → 피드백 반영
• 엘릭서 기반 Agent 오케스트레이터 오픈소스화 고려

High-Performance AI Agent System Design

Overview

이 프로젝트는 MCP(Model Context Protocol), Agentic AI 시스템, Elixir 기반 분산 아키텍처의 설계와 통합 가능성을 다룬 기술 문서입니다. 각 기술에 대한 심층 분석과 통합 시 고려사항, 아키텍처 설계를 제공합니다.

목차

1. MCP: Model Context Protocol and Open-Source Implementations

   • MCP의 개념 및 구조
   • 참조 서버 구현
   • 주요 MCP 구현체

2. Agentic AI Frameworks

   • LangGraph
   • CrewAI
   • AutoGen
   • 기타 주요 프레임워크

3. Elixir-Based Distributed Agent Architectures

   • Elixir가 AI 에이전트에 적합한 이유
   • Jido 프레임워크
   • Axon(Elixir) 프로젝트
   • 기타 Elixir 기반 접근법

4. Communication Patterns Between MCP and Agentic AI Systems

   • JSON-RPC 메시징
   • 도구 검색 메커니즘
   • 도구 호출 프로세스
   • 병렬 및 다단계 상호작용
   • MCP vs 직접 통합의 장단점

5. MCP Integration in an Elixir Environment

   • Elixir에서 JSON-RPC 활용
   • Elixir의 MCP 클라이언트 및 서버 구현
   • Elixir 에이전트 프레임워크와의 통합
   • 구현 가능성 및 선행 사례

6. System Architecture Design and Scalability Analysis

   • 통합 시스템 아키텍처 설계
   • 주요 컴포넌트 및 데이터 흐름
   • 병렬 처리 및 배포 고려사항
   • 확장성 및 병목 지점 분석
   • 잠재적 문제점 및 해결책

주요 기술 스택

• LLM(Large Language Model): 에이전트의 핵심 추론 엔진
• MCP(Model Context Protocol): 도구와 데이터 소스 연결을 위한 표준 프로토콜
• Agentic AI 프레임워크: 에이전트 오케스트레이션 및 작업 관리
• Elixir/OTP: 분산 처리 및 병렬성을 위한 기반 플랫폼
• Vector Database: 장기 메모리 및 검색 증강 생성을 위한 임베딩 저장소

사용 사례

이 아키텍처는 다음과 같은 사용 사례에 적합합니다:

• 도구를 활용하는 복잡한 AI 비서 시스템
• 다중 에이전트 협업이 필요한 워크플로우
• 대규모 동시 사용자를 처리해야 하는 AI 서비스
• 엔터프라이즈급 확장성과 내결함성이 필요한 AI 애플리케이션
• 보안 및 접근 제어가 중요한 도구 기반 AI 시스템

구현 고려사항

이 문서는 개념적 설계와 통합 가능성 분석을 제공합니다. 실제 구현 시 다음을 고려해야 합니다:

1. 적절한 에이전트 프레임워크 선택 (작업 특성에 따라)
2. MCP 서버의 컨테이너화 및 배포 전략
3. Elixir 환경에서의 MCP 클라이언트 구현 방식
4. 확장성을 고려한 LLM API 호출 전략
5. 벡터 데이터베이스 선택 및 임베딩 저장 정책

향후 연구 방향

• Elixir용 MCP SDK 개발
• 특정 도메인용 MCP 서버 구현 (예: 특화된 도구)
• 분산 에이전트 간 협업 패턴 최적화
• 실시간 스트리밍 응답을 위한 아키텍처 확장