한양대 X 현대엔지비 산업체 제조 환경 기반 문제해결 AI Agent 해커톤

https://github.com/ll3i/ai_agent_h 
github에 코드를 올려놓았습니다. 
<멀티모달 LLM 기반 제조 불량 탐지 Agent>
우리의 서비스는 기존의 단순 육안 검사를 넘어, 보고(Vision), 생각하고(Reasoning), 판단하는(Decision) AI Agent 시스템입니다.
우리 시스템은 단일 모델이 아닌, 역할이 분담된 전문 Agent들의 협업으로 동작합니다.
1. Vision Analyst (시각 분석가)
역할: 이미지를 보고 1차적인 시각 정보를 추출합니다.
기능: "리드가 3개인가?", "몸체가 검은색인가?", "기울어짐이 45도 이상인가?" 같은 객관적 사실만 수집합니다. 주관적 판단을 배제하여 데이터의 신뢰성을 확보합니다.
2. Reasoning Engine (추론 전문가)
역할: 수집된 시각 정보를 바탕으로 논리적 추론을 수행합니다.
기능:"리드가 2개뿐이다" → "부품이 파손되었거나 불량이다.", "리드가 끊어져 보이지만 그림자처럼 이어진다" → "조명에 의한 허상일 가능성이 높으니 Normal로 간주하자."
이처럼 맥락(Context)을 고려하여 단순 현상을 의미 있는 정보로 변환합니다.
3. Decision Maker (최종 판사)
역할: Vision과 Reasoning 결과를 종합하여 최종 결함 여부(Normal/Defect)를 판결합니다.
기능: V4(Baseline)와 V8(Targeted Check)의 의견을 종합합니다. 만약 두 Agent의 의견이 충돌할 경우, 더 보수적이거나 더 안전한 쪽으로(Safety First) 최종 결정을 내립니다. 즉, "놓치는 불량(FN) 제로"를 최우선 목표로 삼습니다.