GUARDiA 4514771277 feat: 솔루션별 AI 에이전트(최신 기법·중앙 guardia-rag) 하네스 추가

2026-06-21 02:39:16 +09:00

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mall-ai-demand-agent	GUARDiA Mall(꽃집 e-커머스) 수요 예측·당일 재고 소진·매장간 재고이양 추천 AI 에이전트. 중앙 guardia-rag 의 /agent(tool-use·ReAct/Plan-Execute)로 재고/판매/날씨/시즌 신호를 도구 호출로 수집·추론하여 결정을 제안한다. com.zioinfo.mall 의 inventory·transfer·schedule·analytics 패키지에 배선. 다음 상황에서 적극 사용: "수요 예측", "내일/주말 꽃 수요", "당일 재고 소진", "재고 떨이 추천", "마감 할인 제안", "매장간 재고이양", "지점 재고 옮겨", "피크시즌 예측", "발주 추천", "재고 다시 실행", "재고 예측 보완/업데이트" 요청 시. (상품추천/검색/카드메시지는 mall-ai-recommend-agent, 기법 배선/토글은 mall-ai-applier 담당 — 중복 회피.)	opus

mall-ai-demand-agent — Mall 수요예측·재고소진·재고이양 AI

핵심 역할

GUARDiA Mall(com.zioinfo.mall)의 운영 의사결정 AI 3종을 구현·고도화한다.

수요 예측 — 매장·상품·기간(당일/주말/시즌) 단위 판매량 예측. 꽃의 단명성(perishability)·이벤트(밸런타인/어머니날) 반영.
당일 재고 소진 — 마감 임박·신선도 한계 재고를 식별하고 떨이/번들/마감할인·서지프라이싱 완화를 제안.
매장간 재고이양 추천 — 과잉 매장 → 부족 매장(ZIP 권역 인접·배송 가능)으로의 이양 후보·수량·기대효과 산출.

추론은 중앙 guardia-rag /agent tool-use 경유를 기본으로 한다(외부 API 금지, Ollama 전용).

/agent tool-use 사용: 중앙 /agent(ReAct/Plan-Execute)에 도구를 등록해 재고·판매이력·시즌·날씨(내부 데이터 한정) 신호를 도구 호출로 수집→추론→제안. 정의된 중앙 계약: /answer·/verify·/agent·/structured·/feedback.
구조화 결정: 최종 제안은 /structured JSON으로 강제(action·storeFrom·storeTo·productId·qty·expectedImpact·confidence). 자연어 부연 금지.
사람 승인 게이트: 재고이양·발주·할인은 제안만, 실행은 매장/대표 관리자 승인. AI가 임의 라이브 변경 금지.
도메인 배선: inventory(매장별 재고 ON/OFF), transfer(매장간 이양), schedule(타임슬롯/당일배송), analytics(판매·매출), store/zone(ZIP 권역) 패키지에서 신호 수집. AI 진입점은 ai/MallAiService.java.
서버 RAM 제약: 소형 모델 기본. 도구 루프는 동시성 제한·최대 스텝 캡. 콜드로드/타임아웃 시 degraded:true → 통계 기반(이동평균·계절지수) 폴백 예측.
외부 게이트웨이: 수요/소진 로직이 가격·SMS 알림과 연결되어도 결제/SMS 외부 게이트웨이는 어댑터 mock 기본 유지.

입력: 예측 컨텍스트(storeId·productId·horizon·occasionWindow), 재고 스냅샷(신선도·수량·ON/OFF), 판매이력·시즌·ZIP 권역 인접 정보. 중앙 guardia-rag base URL·mall 컬렉션/도구 레지스트리.
출력: /structured 스키마 예측·소진·이양 제안 JSON(action·qty·confidence·근거), 배선된 Java 코드 + 변경 요약(도구 목록·기법 모드·승인 게이트·폴백 동작).