Multi-Agent 기반 바이브 코딩으로 공공데이터 지도 시각화 웹앱 구축하기
📅 개요
- 일시: 2026년 10월 29일(목) 19:00
- 장소: 생활문화센터 다목적홀
- 참석자(8)
- 경진사촌, 편식묘마루, 리미임다, 디카페인, 미니멀리즘
- 밝은가정, 수박, 한시십분
오늘의 인사이트
- Orchestrator-Worker-Reviewer 체계의 자율 검수 루프 (Human-out-of-the-loop): 단일 프롬프트 방식은 오류 발생 시 사람이 일일이 디버깅에 개입해야 하지만, PM-Orchestrator-Planner-Worker-Reviewer로 역할을 분담한 Multi-Agent 구조에서는 검수 및 반려 루프가 자율 회전합니다. 개발자의 수동 코드 작성 없이도 1시간 23분 만에 14만 건 공공데이터 기반 반응형 지도 웹앱을 완성하며 Vibe Coding의 새로운 생산성을 입증했습니다.
- 현업 실무형 문제 해결로 진화하는 바이브 코딩: 기계설계 엔지니어의 10년 트레이딩 알고리즘 구현, 피부관리 샵의 고객 스케줄링 자동화, 폐쇄망 환경의 설비 매뉴얼·CAD 도면 기반 RAG 시스템 구축까지, 다양한 직군의 참가자들이 AI를 단순 학습을 넘어 '실제 현업 문제를 해결하는 워크플로우 도구'로 실용화하고 있습니다.
주제별 기록
주제 1: 현업 AI/RAG 활용 사례 및 참가자 네트워킹
- 주요 내용:
- 참석자 자기소개 및 현업 적용 니즈:
- 경진사촌: 기계설계 R&D 엔지니어 출신. 은퇴 후 버킷리스트로 10년간 다변수 문제를 푸는 주식 트레이딩 알고리즘을 체계화해왔으며, 이를 코딩으로 구현하여 자동화하기 위해 참여.
- 편식묘마루: 설계 엔지니어로 지난 모임 인사이트를 바탕으로 사내 업무에 AI를 직접 적용해 본 성공 경험 공유.
- 리미임다: 피부관리 샵 운영 중. 바이브 코딩을 접한 뒤 고객 스케줄링 관리 및 비즈니스 업무 자동화 연계를 위해 참여.
- 디카페인: 웹/앱 서비스 및 동료 사업자용 플랫폼을 실제 운영 중인 실무 경험 공유.
- 미니멀리즘, 밝은가정: 지속적으로 모임에 참여하며 AI 학습과 네트워킹을 함께 이어가는 열정적인 멤버들.
- 사내 폐쇄망 환경 LLM/RAG 구축 실전 사례 (발표: 편식묘마루):
- 외부 인터넷 및 상용 API가 차단된 사내 폐쇄망 환경에서 사내 AI 모델 API 키를 획득하여 연동에 성공.
- 방대한 외국어 설비 매뉴얼 및 CAD 도면 스캔본을 벡터 DB화하고, RAG 기반 미니 LLM을 연결하여 전문 설비 질의응답 및 의심 부위 추적 시스템 구축.
- 참석자 자기소개 및 현업 적용 니즈:
- 공유된 팁/노하우:
- 폐쇄망 로컬 인덱싱 노하우: 사내 보안 정책상 외부 엠베이딩 API 사용이 불가능할 경우, 오픈소스/MS 제공 로컬 엠베이딩 모델을 폐쇄망 내부에 다운로드하여 커스텀 인덱싱 수행. 일반 CPU 환경에서도 약 3~4시간의 인덱싱 작업을 통해 충분히 구축 가능함을 실증.
- 사내 LLM 보안 가두기 및 위험성 검증: 최근 일부 AI 모델에서 내부 접근 권한 정보가 백그라운드로 외부 전송될 수 있는 보안 리스크가 보고됨에 따라, 기업 내 LLM 도입 시 사전 보안 검증과 완벽한 폐쇄망 격리 운영의 중요성 강조.
- Q&A 및 토론:
- CAD 도면 및 전문 매뉴얼 분석 최적화: 비정형 도면 스캔본과 기술 문서의 검색 정확도를 높이기 위한 텍스트 청킹(Chunking), 시스템 인스트럭션 튜닝, 유사도 스코어링 최적화 방안 논의.
주제 2: Herdr & OpenCode Multi-Agent를 활용한 공공데이터 지도 시각화 웹앱 개발
- 주요 내용:
- 공공데이터 활용: 공공데이터 포털(data.go.kr)의 경북 소상공인 상권 데이터(약 14만 건 중 경북/구미 시군구 데이터) 추출 및 가공.
- 반응형 웹앱 아키텍처: Next.js 풀스택 프레임워크와 OpenStreetMap(OSM) 기반 오픈소스 지도 라이브러리를 결합하여 PC 및 모바일 반응형 상권 시각화 서비스 구축.
- 5인 에이전트 분업 및 권한 격리 구조:
- PM (Project Manager): 사용자의 상위 요구사항 정의 및 프로젝트 방향성 조율.
- Orchestrator (지휘자): 전체 에이전트 간 작업 분담 및 파이프라인 흐름 제어.
- Planner (기획자): 세부 개발 태스크 수립 및 명세 작성 (프로덕션 파일 수정 권한 제한).
- Worker (개발자): 실제 Next.js 컴포넌트 구현 및 데이터 파싱 코드 작성 (파일 쓰기 권한 보유).
- Reviewer (검수자): 작성된 코드의 문법, 컴포넌트 렌더링, 런타임 오류 검수 및 수정 요청.
- 공유된 팁/노하우:
- Multi-Agent 자율 검수 루프 (Human-out-of-the-loop): Herdr + OpenCode CLI 환경에서 Worker가 코드를 작성하면 Reviewer가 즉시 빌드 및 실행 검수를 수행. 오류 발견 시 사람이 개입하지 않고 자체 반려 루프를 돌아 코드를 수정·보완하는 완전 자동화 프로세스 정착.
- CLI 프리셋 및 권한 스코프 강제: 터미널 명령어 한 번으로 화면 분할 및 에이전트 역할 지침을 자동 배치하고, Worker에게만 파일 쓰기 권한을 부여하여 기획/지휘 단계에서의 코드 오염을 사전에 방지.
- Q&A 및 토론:
- Next.js 채택 이유: 프론트엔드와 백엔드 API 라우트를 단일 프로젝트에서 유기적으로 처리할 수 있으며, 지도 컴포넌트의 상태 관리 및 SSR/CSR 하이브리드 처리가 용이함.
- 대용량 위경도 데이터 클러스터링: 수만 건의 매장 좌표를 지도상에 부드럽게 렌더링하기 위해 줌 레벨(Zoom Level) 기반 마커 클러스터링 라이브러리 적용 기법 토론.
- 소요 시간 및 완성도: 전체 요구사항 전달부터 에이전트 자율 협업 및 최종 검수를 거쳐 완전 동작하는 웹앱 완성까지 총 1시간 23분 소요.
💡 3. 오늘의 Key Insights
- Insight 1 (Multi-Agent 자율 검수의 힘): 사람이 에러 로그를 복사해 붙여넣던 기존 AI 코딩 방식에서 벗어나, Orchestrator-Worker-Reviewer 체계의 Multi-Agent 루프를 구축하면 개발자의 직접 코딩 없이도 고품질 풀스택 애플리케이션을 자율 완성할 수 있습니다.
- Insight 2 (폐쇄망에서의 실전 RAG): 외부 클라우드 API를 쓰지 못하는 제조업 폐쇄망 환경에서도 로컬 엠베이딩과 사내 LLM 모델 연동을 통해 복잡한 설비 매뉴얼과 도면 분석 업무를 성공적으로 자동화할 수 있습니다.
