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AI 기반 공정 이상 감지 시스템

제조 공정의 이상 징후 분석을 React 화면, FastAPI Gateway, LangGraph Agent, WebSocket 이벤트 흐름으로 연결한 운영 시스템입니다.

Overview

AI Agent를 단순한 챗봇이 아니라 공정 데이터를 해석하는 제품 기능으로 다루며, 분석 흐름의 안정성과 운영자의 이해 가능성을 동시에 설계했습니다.

Problem

  • 운영자가 복잡한 공정 데이터를 빠르게 읽고 이상 징후를 판단하기 어려웠습니다.
  • Agent 실행이 반복되거나 도구 호출이 길어지면 사용자 경험과 시스템 안정성이 함께 흔들릴 수 있었습니다.
  • AI의 판단 결과만 표시하면 운영자가 분석 과정을 신뢰하기 어려웠습니다.

    • Architecture

    Realtime Agent Flow

    1. User
    2. React Chat UI
    3. WebSocket
    4. FastAPI Gateway
    5. Supervisor Agent
    6. General / Anomaly Agent
    7. Tools
    8. Database / Analysis Engine

    My Contribution

  • Frontend Lead
  • LangGraph Agent Integration
  • WebSocket Event Architecture
  • Agent State UI/UX
  • Technical Communication

    • Technical Challenges

    Agent 무한 루프와 Tool 실행 정책

    Supervisor가 General·Anomaly Agent와 도구 호출을 조정하도록 책임을 분리하고, 필요한 경우에만 다음 단계를 실행하도록 정책을 개선했습니다.

    추론 흐름을 운영자가 이해할 수 있는 UI로 변환

    Agent event 단위를 화면 상태로 모델링하고 WebSocket Streaming으로 분석 시작·진행·완료 상태와 근거를 순서대로 보여줬습니다.

    실시간 화면의 안정성

    이벤트 처리와 UI 렌더링 책임을 분리해 실시간 업데이트가 화면의 핵심 판단 흐름을 방해하지 않도록 구성했습니다.

    Outcome

    • 공정 분석 흐름을 운영자가 따라갈 수 있는 실시간 경험으로 만들었습니다.
    • Agent의 판단 단계와 도구 실행 흐름을 추적 가능한 UI로 정리했습니다.
    • AI 기능을 운영 제품에 연결할 때 필요한 실행 정책과 상태 설계 경험을 축적했습니다.

    Tech Stack

    React, FastAPI, LangGraph, WebSocket, PostgreSQL