멀티 에이전트

이번 주 목표 — 의견 분리

W4의 3D Verdict는 한 LLM이 3가지 데이터를 동시에 받아 판단했습니다. W7에서는 각 차원을 별도의 전문 에이전트에게 맡기고, Orchestrator가 종합합니다.

• 분리의 이점 — 각 에이전트가 자기 분야만 깊게 분석
• 오류 격리 — 한 에이전트의 환각이 전체 답을 오염시키지 않음
• 병렬화 — 3개 동시 실행으로 응답 시간 단축

아키텍처

          ┌──────────────────────┐
Question  │   Orchestrator       │  최종 의견
   ──────▶│   (Claude Sonnet)    │ ─────────▶
          └──┬──────┬──────┬─────┘
             │      │      │      messages on bus
        ┌────▼─┐  ┌─▼──┐  ┌▼────┐
        │PRICE │  │NEWS│  │CHART│  3 Sub-Agents
        │Agent │  │Agent│  │Agent│  (Claude Haiku)
        └──┬───┘  └─┬──┘  └─┬───┘
           ▼        ▼       ▼
       W2 지표   W3 뉴스  W4 차트
       (Sheets) (Sheets) (Vision)

각 Sub-Agent는 자기 분야 데이터로만 (-1 ~ +1) 점수와 1문장 근거 반환. Orchestrator는 3개 의견을 받아 일관성 검증 후 최종 verdict.

n8n 구현

Sub-Agent 프롬프트 (예: Price Agent)

너는 가격·기술적 지표 전문 분석가다.
다른 관점(뉴스, 차트)은 무시하고 오직 숫자 데이터만 본다.

종목: {{ticker}}
질문: {{question}}

데이터:
- 현재가: {{price}}
- MA20/60/120: {{ma20}} / {{ma60}} / {{ma120}}
- RSI(14): {{rsi}}
- MACD/Signal/Hist: {{macd}} / {{sig}} / {{hist}}
- 볼린저: upper {{up}} / lower {{lo}}
- 1주 수익률: {{pct1w}}%

응답 (JSON only):
{
  "score": -1.0 ~ 1.0,           // 가격 관점 매수/매도 강도
  "key_signals": ["MA20 돌파", "RSI 65 (중립)"],
  "reason": "한 문장 근거",
  "confidence": 0.0 ~ 1.0
}

News Agent / Chart Agent도 동일 패턴 — 자기 분야 데이터만 노출, 다른 차원은 모름.

Orchestrator 프롬프트

너는 투자 의견 종합자다. 3명의 전문가 의견을 받아 최종 판단을 내린다.

종목: {{ticker}}
원 질문: {{question}}

[가격 분석가]
score: {{p.score}} | key: {{p.signals}} | 근거: {{p.reason}}

[뉴스 분석가]
score: {{n.score}} | key: {{n.signals}} | 근거: {{n.reason}}

[차트 분석가]
score: {{c.score}} | key: {{c.signals}} | 근거: {{c.reason}}

판단 규칙:
1. 3개 모두 같은 방향(+/-/0)이면 strong, 2개 일치는 medium, 분열이면 weak
2. 한 에이전트의 confidence가 0.4 미만이면 그 의견 가중치 ½
3. 답변에 각 분석가 의견을 명시적으로 인용

응답 (JSON):
{
  "verdict": "BUY_STRONG|BUY_WEAK|HOLD|SELL_WEAK|SELL_STRONG",
  "agreement": "all_agree|2of3|disagree",
  "summary": "3명 의견을 종합한 2~3문장 답변",
  "warning": "한 에이전트라도 위험 신호를 냈다면 명시"
}

🟢 과제 5개

NotebookLM 8차원 분석 → 종합 투자 보고서 → Gmail+Slack 발송

본편 W7은 Price/News/Chart 3 Sub-Agent였습니다. 보너스에서는 타민더마켓의 NotebookLM 전용 주식 분석 프롬프트를 n8n 워크플로우로 옮겨, 8개 분석 차원의 Sub-Agent를 병렬 실행해 한 종목에 대한 종합 투자 보고서를 자동 생성하고 이메일·슬랙으로 발송합니다.

1. 타민더마켓 3단계 프로세스 → 우리 워크플로우 매핑

2. 8개 분석 차원 (Sub-Agent)

각 Sub-Agent는 W6 HybridRAG에 자기 분야 프롬프트를 던져 출처 인용 답변을 받습니다. 모두 Claude Haiku로 저비용·병렬 실행.

3. n8n 워크플로우 흐름

4. 종합 보고서 구조 (1페이지 인포그래픽)

Orchestrator가 8 Sub-Agent 결과를 받아 다음 8섹션 HTML 보고서를 생성합니다:

1. Company Snapshot — 한 줄 설명 + 돈 버는 방식 3줄
2. 핵심 KPI 카드 8개 — 매출, YoY, GM, OM, FCF, FCF마진, 순차입/현금, 자사주
3. 트렌드 하이라이트 — 좋아진 것 3 / 나빠진 것 3 (Agent 1)
4. 해자 요약 — Top 2~3 + Moat Grade (Agent 3)
5. 리스크 Top 5 — 트리거 지표 포함 (Agent 4)
6. 경영진 신뢰도 — 약속 적중률 + 말바뀜 패턴 (Agent 5+6)
7. Bear Case — 가장 치명적 반대 논리 Top 3 (Agent 7)
8. 다음 분기 체크리스트 — 선행지표 8개 + 질문 5개 + 누락 소스 (Agent 8)

각 섹션의 모든 주장에는 [출처: 문서명/페이지] 형식으로 인용. 할루시네이션 차단.

5. Gmail HTML 본문 예시

제목: [Daily Research] AAPL 종합 분석 — 2026-04-29

<h1>Apple Inc. (AAPL) — 주간 종합 분석</h1>
<p>⏰ 분석일: 2026-04-29 · 데이터 기준: 10-K 2024 + 10-Q 24Q4 + 어닝콜 12분기</p>

<h2>⚡ 한 줄 결론</h2>
<p>서비스 부문 +15% YoY로 마진 방어, 그러나 중국 매출 -8% 지속 [출처: 10-Q 24Q4 p.12]</p>

<h2>📊 KPI 8개 카드</h2>
... (인포그래픽 형식 표)

<h2>🛡️ 해자 (Moat Grade: A-)</h2>
- 생태계 락인 (강) [출처: 10-K Business p.5]
- 브랜드/가격결정력 (강)

<h2>⚠️ Bear Case Top 3</h2>
1. iPhone 의존도 (매출 50%) — 신제품 사이클 둔화 시 직격
... (반대의견 분석가 결과)

<h2>✅ 다음 분기 체크리스트</h2>
- 서비스 ARPU
- 중국 채널 인벤토리
- Vision Pro 출하량
...

<hr>
<small>프롬프트 출처: 타민더마켓 © 2025 · 자동 생성: n8n + Claude</small>

6. Slack 메시지 예시 (#research-daily)

📊 *AAPL 일일 종합 분석 발행*  (2026-04-29)

*결론*: 서비스 +15% YoY 강세, 중국 -8% 우려
*Moat*: A- (생태계 락인 + 브랜드)
*Bear Top 1*: iPhone 의존도 (매출 50%)
*다음 체크*: 서비스 ARPU, 중국 채널 인벤토리

📎 <Drive 링크|전체 보고서> · 📧 메일 발송 완료

💎 보너스 과제 5개