Engineer Cafe Navigator — 다국어 음성 AI로 안내를 지원하는 OSS 실적

과제

후쿠오카시의 엔지니어 카페에는 국내외에서 다양한 방문객이 찾아옵니다. 개관 시간이나 시설, 이벤트 정보 등 문의 내용이 광범위하며, 해외 방문객에 대한 대응 또한 일상적으로 이루어집니다. 직원이 문의 하나하나에 정성껏 답변하는 것도 중요하지만, 신규 방문객 응대에 따른 부담이 누적되면서 이용자가 원하는 정보에 즉시 접근하기 어렵다는 문제의식이 있었습니다.

접근 방식

Cor.는 먼저 단일 LLM에 질문을 그대로 전달하여 답변을 반환하는 구조로는 만들지 않기로 결정했습니다. 안내, 운영 시간, 이벤트, 대화 기억 등 역할별로 전문 에이전트를 나누고, 이들을 총괄하는 라우팅 역할을 배치하는 설계입니다. 답변 생성을 단순히 통째로 맡기지 않고, 어떤 에이전트가 어떻게 판단했는지를 추적할 수 있는 구조로 구성함으로써 다국어 대응과 안내의 정확성을 높여갈 수 있다고 판단했습니다. 아울러 실제 운영을 통해 다듬은 시스템을 사회에 환원한다는 의미를 담아, OSS(ISC 라이선스)로 공개하는 방침을 세웠습니다.

구현

프론트엔드는 Next.js 15로 구축하고, 3D VRM 캐릭터 기반의 키오스크형 UI를 마련했습니다. 백엔드는 LangGraph Supervisor 구성의 멀티 에이전트로, 라우팅·시설 안내·운영 시간·이벤트 안내·대화 기억 등의 전문 에이전트 그룹이 연계됩니다. 데이터베이스에는 Supabase(PostgreSQL + pgvector)를 채택하여, 일본어 지식 베이스를 다른 언어의 질문에도 그대로 활용할 수 있는 다국어 RAG(사내 문서 등을 AI가 참조하게 하는 구조)로 설계했습니다. 음성 인식 및 음성 합성에는 Google Cloud를 활용하고 있습니다. 품질 측면에서는 RAGAS(RAG 답변 품질 평가 프레임워크)를 통한 평가 게이트를 마련하고, ADR(아키텍처 결정 기록)을 남기며 개발을 진행했습니다. 단기 및 장기 대화 메모리 설계에도 집중했습니다.

• 리포지토리: github.com/terisuke/engineer-cafe-navigator
• 구성: Next.js 15 + LangGraph Supervisor + Supabase(pgvector) + Google Cloud STT/TTS
• 품질 보증: RAGAS 기반 평가 게이트, ADR 주도 개발

성과

Engineer Cafe Navigator는 현재 실제로 운영 중이며, 방문객은 다국어로 시설 안내와 운영 시간, 이벤트 정보를 문의할 수 있게 되었습니다. 규모는 182,368행, 1,506커밋, 기여자 8명(엔지니어 카페 공식 직원 포함, git 실측치·2026년 6월 기준)이며, 그중 Cor.의 기여율은 87.7%(git 실측치)입니다. OSS로 공개함으로써 커뮤니티와 함께 지속적으로 개선해 나갈 수 있는 체제가 구축되었습니다. 단순히 작동하는 결과물을 만드는 데서 그치지 않고, 라우팅·검색·평가까지 아우르는 프로덕션 구성을 갖춘 것이 현재의 안정적인 운영으로 이어지고 있다고 생각합니다.