Title

본 프로젝트는 미래 기술 트렌드 분석 에이전트를 설계하고 구현한 실습 프로젝트입니다.

Overview

• Objective : 최신 논문 및 뉴스 데이터를 바탕으로 미래 기술 트렌드를 자동으로 분석하고 예측하는 시스템 구축
• Methods : Multi-Agent Orchestration
• Tools : LangGraph, LangChain, OpenAI GPT-4o-mini, Tavily, 논문/특허 검색 API(Lens)

Features

• 사용자가 선택한 주제에 기반해 뉴스/논문 데이터 수집
• 핵심 기술 3가지를 자동 추출하고 요약
• 각 기술의 미래 발전 경로 및 산업 적용 가능성 예측
• 마크다운 형태의 분석 보고서를 자동 생성

Tech Stack

Category	Details
Framework	LangGraph, LangChain, Python
LLM	GPT-4o-mini via OpenAI API

Agents

• Agent 1: 최신 연구/뉴스 수집
• Agent 2: 기술 트렌드 요약
• Agent 3: 트렌드 예측
• Agent 4: 보고서 생성

State

• keyword : 사용자가 선택한 기술 주제 키워드 입력값
• patent : 특허 수집 결과
• scholarly : 논문 수집 결과
• tavily : 뉴스 수집 결과
• trend_summary : 현재 기술 트렌드 분석 및 요약 결과
• trend_prediction : 미래 기술 트렌드 예측 결과 (발전 경로, 활용 분야, 신뢰도)
• result : 마크다운 형식으로 출력된 트렌드 보고서
• retry_count : 예측 신뢰도 낮을 경우 Agent 3으로 루프한 횟수

💡 State Definition 요약

Agent	입력 설명	출력 설명
Agent 1 연구/뉴스 수집	사용자가 선택한 기술 분야 주제 키워드 (ex. "AI", "neuro science" 등 영어로 입력)	수집된 원문 문서 리스트 (최근 한 달 논문, 특허, 뉴스)
Agent 2 기술 요약	Agent 1의 결과를 기반으로 요약에 사용할 텍스트	핵심 기술 5가지와 각 기술의 요약 정보
Agent 3 트렌드 예측	Agent 2의 요약 결과를 바탕으로 예측에 사용할 텍스트	미래 기술 트렌드 5가지 예측, 활용 분야, 신뢰도 예측 결과
Agent 4 보고서 생성	Agent 3의 예측 결과를 바탕으로 보고서 구성용 텍스트	Markdown 형식의 최종 기술 트렌드 보고서

Architecture

Directory Structure

├── agents/                # 에이전트별 모듈 구현
├── outputs/               # 생성된 보고서 저장
├── prompts/               # 프롬프트 템플릿
├── app.py                 # 전체 실행 스크립트
├── .env                   # 깃에는 없음
├── .gitignore             # 깃 설정 파일
└── README.md

Setup & Installation

1. 가상환경 설정

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

2. API 키 설정

cp .env.example .env
# .env 파일에 필요한 API 키 입력

3. 실행

python app.py

Contributors

• 김세은 : Prompt Engineering, Agent Design