플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 직원 교육은 강사 1인이 관리할 수 있는 학습자 수가 제한되어 확장이 어려움 - 직무·평가 데이터에 맞춘 개인화 코칭이 사람 손으로는 사실상 불가능 - 사내 인사 데이터는 외부 클라우드로 보낼 수 없는 보안 정책이 적용됨 2) 프로젝트 목표 - AI 캐릭터와 시나리오로 대화하며 직무 응대를 익히는 인터랙티브 학습 구축 - HR·평가 데이터 기반으로 학습자별 부족 영역을 자동 진단
프로젝트 성과
강사 1인 관리 학습자 수 10배, 데이터 외부 송신 0건
강사 1인이 동시 관리하는 학습자 수가 10배로 늘고, 폐쇄망 운영으로 인사 데이터 외부 송신 0건, 교육 만족도가 향상됐습니다.
핵심 기능
캐릭터 인터랙티브 학습과 개인화 코칭
직무 시나리오에 맞춰 AI 캐릭터와 대화하며 응대를 익히고, HR 평가 기반 부족 영역 진단과 맞춤 시나리오 추천을 제공합니다.
진행 단계
폐쇄망 멀티 에이전트 + HR 평가 RAG
2025.10.
DeepAgents·LangGraph로 시나리오 분기를 관리하고, pgvector RAG와 FastAPI·React를 On-prem 폐쇄망에 배포했습니다.
프로젝트 상세
[프로젝트 개요] 대기업 인재개발원 직원 교육을 캐릭터 인터랙티브 학습으로 자동화하는 AI 코칭 시스템. 학습자가 AI 캐릭터(Persona)와 시나리오를 주고받으며 직무·평가·HR 데이터 기반으로 개인화된 코칭을 받음. 폐쇄망(On-prem) 배포로 사내 인사 데이터 보안 정책 충족. [기술 스택] - 멀티 에이전트: DeepAgents + LangChain Orchestrator (sub-agen
