머물러 · 청주 첨단산업 취업 에이전트
묻고 답하는 챗봇이 아니라, 취업 준비 업무를 대신 처리하는 에이전트입니다.
| 단계 | 사용자가 하는 일 | 에이전트가 하는 일 |
|---|
| ① 내 정보 | 학력·전공·경력·관심 직무·산업·자격증·경험 입력 | 입력값 검사, 브라우저에 저장 |
| ② 공고 매칭 | 버튼 한 번 | 청주 RISE 3대 산업 공고를 읽고 경력·학력·필수/우대 자격증·우대 전공·마감일을 구조화 → 적합도 점수, 맞는 점·부족한 점 → 지원 불가(학력·경력·필수 자격 미달)·마감 공고 제외 → 국민연금 회사 지표(인원 추이·퇴사율·추정연봉) 결합 → "어떤 자격증을 따면 공고가 가장 많이 늘어나는지" 분석 |
| ③ 지원서 | 공고 고르기, 초안 고치기 | 공고·회사 데이터·내 정보를 모아 이력서 요약·자기소개서 4문항 작성(LLM, 키가 없으면 빈칸 템플릿), 입력하지 않은 경험은 지어내지 않고 [직접 입력]으로 남김 → Word 파일, 마감일 캘린더(.ics, 3일 전 알림), 고용24 공고 링크 |
| 최종 제출 | 본인이 고용24 로그인 후 제출 | — (본인 명의 서류이고 로그인 정보를 에이전트에 맡기지 않도록 마지막 단계는 사람이 확인) |
공고 데이터: 고용24 공개 채용정보에서 청주시 근무, 반도체·이차전지·바이오 관련 공고만 수집해(업종별 최대 20건) 업종 관련성으로 거른 것입니다 (data/jobs_cheongju.json, 수집일 표시). 다시 수집하는 방법은 scripts/build_jobs.py 참고.
/chat에서는 기존처럼 질문형으로 회사 지표, 충북 vs 경기 실질 소득, 지원정책을 물어볼 수 있고, 저장한 프로필로 공고 매칭도 요청할 수 있습니다.
이전 버전 소개 (질문형 에이전트)
충북 반도체·이차전지·바이오 회사로 취업을 고민하는 청년에게, 공공데이터에서 가져온 숫자로 회사의 안정성,
충북과 경기의 실제로 남는 돈, 받을 수 있는 지원금, 충북 안의 다음 경력 단계를 알려주는 AI 에이전트입니다.
"에코프로비엠 다니면 이천에서 연봉 7천 받는 거랑 비교해서 어때?"
→ 회사 인원 추이·퇴사율 조회 → 세후 실수령 − 월세 + 지원금 계산 → 비교 카드
왜 만들었나 (데이터로 확인한 문제)
국민연금 사업장 공공데이터 12개월(2025.10~2026.9)을 분석한 결과입니다. 자세한 내용은 docs/01_brief.md에 있습니다.
- 충북 3개 업종 사업장 209곳은 1년에 6,181명이 들어오고 6,134명이 나갔습니다. 인원은 0.7% 늘어나는 데 그쳤고, 경기는 4.0% 늘었습니다.
- 세전 연봉은 충북이 경기의 99.7%로 비슷하고, 월세를 빼면 실질 소득은 충북이 101.8%입니다.
- 그런데도 임금·규모·업종을 맞춰 비교하면 충북 10~29명 사업장의 연간 퇴사율이 경기보다 8.9%p 높습니다.
돈만으로는 설명되지 않는 이탈입니다. 입사 전 정보 부족과 지역 안의 경력 경로 부재를 에이전트로 메웁니다.
Setup
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env # Groq 등 API 키 입력
Run
python -m src.web # 업무형 화면 http://127.0.0.1:5000 (질문형은 /chat)
python -m src.main # 터미널 채팅
python -m pytest tests # 테스트 55개 (LLM·API 키 없이 실행)
Windows 참고: 콘솔 인코딩이 cp949이면 한글 로그에서 오류가 날 수 있습니다.
set PYTHONUTF8=1 (cmd) 또는 $env:PYTHONUTF8=1 (PowerShell) 후 실행하세요.
배포 (Vercel)
- 이 저장소를 GitHub에 올립니다.
- Vercel에서 Add New → Project → 이 저장소 Import. 루트의
app.py가 Flask 앱으로 인식됩니다.
- Environment Variables에
API_KEY, BASE_URL, MODEL, SECRET_KEY를 넣고 Deploy 합니다.
.env는 절대 커밋하지 마세요 (.gitignore에 포함).
Tools (13개)
| Tool | 종류 | 하는 일 |
|---|
search_companies | 읽기 | 업종·시군구·규모로 사업장 탐색 (규모/퇴사율/연봉/성장순) |
get_company_signal | 읽기 | 회사 1곳의 12개월 인원 추이·퇴사율·추정 연봉, 같은 규모·업종과 비교 |
get_benchmark | 읽기 | 충북 vs 경기 전체/업종/규모별 퇴사율·연봉, 핵심 발견 |
get_rent | 읽기 | 시군구 소형(40㎡ 이하) 월세 대표값 |
compare_real_income | 계산 | 충북 vs 경기 실질 소득 (세후 − 월세 − 통근 + 근속 인센티브) |
plan_regional_career | 읽기(생성) | 충북 안에서 옮겨 갈 다음 회사 후보 |
find_policies | 읽기 | 나이·근무지에 맞는 청년 지원정책 |
get_tenure_milestones | 계산 | 입사일 기준 근속 6·12·18·24개월 도래일 |
get_profile / set_profile | 읽기/쓰기 | 사용자 프로필 (저장 전 확인) |
set_reminder / list_reminders | 쓰기/읽기 | 마감·신청일 알림 (저장 전 확인) |
calculate | 계산 | 사칙연산 |
구조
러닝 코치 에이전트의 공통 뼈대(agent.py 루프, llm_client.py, web.py, main.py)를 재사용하고,
도메인(도구·데이터·프롬프트)을 모두 새로 만들었습니다. 바뀐 점:
- 사용자별 데이터 분리: 프로필·알림을 세션마다
user_data/<세션>/에 저장 (러닝 에이전트의 '한 사람만 사용' 한계 해결)
- 공용 데이터 읽기 전용: 회사·월세·정책 데이터는
data/에서 읽기만 함
- API 키 없이 테스트: 키는 LLM을 실제로 부를 때만 확인, 가짜 LLM으로 에이전트 루프 테스트
데이터와 한계
- 출처: 국민연금공단 가입 사업장 내역(공공데이터포털), 국토교통부 실거래가 공개시스템, 2026년 청년일자리도약장려금 공고, 복지로 청년월세 안내
- 급여는 국민연금 고지금액 기반 추정치이고, 기준소득월액 상한(659만 원) 때문에 고연봉 회사는 낮게 나옵니다.
- 퇴사율에는 납부예외 등이 섞여 공식 이직률과 다릅니다.
- 본사가 다른 지역인 대기업 공장(SK하이닉스 청주, LG에너지솔루션 오창 등)은 빠져 있습니다.
- 데이터 다시 만들기: scripts/README.md
배포가 안 될 때
배포 주소 뒤에 /api/health를 붙여 열면 서버가 환경변수를 읽었는지 보여줍니다 (키 값은 표시하지 않음).
API_KEY_found: false → Vercel 프로젝트 Settings → Environment Variables에 API_KEY를 넣고 Production 체크 후 Redeployrelated_env_names에 이름이 이상하게 보이면 (예: API_KEY 공백, 소문자) 이름을 고쳐 다시 넣기GROQ_API_KEY로 넣어도 인식하며, Groq 키(gsk_)면 BASE_URL·MODEL이 없을 때 기본값을 씁니다.
