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Why This System Looks the Way It Does — Recoverflow's 6-Day Design Journey
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AI/ML

9개 전문 Agent와 철저한 Design 중심 설계로 구현한 AI 미수금 회수 시스템

Why This System Looks the Way It Does — Recoverflow's 6-Day Design Journey

Judy2026년 6월 20일17intermediate

Context

기존 AI 미수금 회수 시스템은 단순 회수 금액 극대화에 집중하여 고객 관계 훼손 및 법적 리스크 발생 가능성이 높았음. 일반적인 Super-Agent 구조는 복잡한 도메인 제약 조건 하에서 환각 현상 및 신뢰성 결여라는 한계를 가짐.

Technical Solution

  • Specialist Agent 구조 채택을 통한 개별 작업의 Error Rate 최소화 및 신뢰성 확보
  • Gross Invoice 대신 Outstanding Balance를 핵심 지표로 설정하여 미수금 규모별 맞춤형 라우팅 로직 구현
  • Pre-flight, Reconciler, Diplomat 등 3개 레이어의 9개 Agent를 통한 단계적 검증 체계 구축
  • FDCPA 준수 및 988 복지 신호 탐지 등 'Iron Rules'를 하드코딩하여 LLM의 임의 판단 배제
  • 모든 Outbound 액션에 Human-in-the-loop 구조를 적용하여 최종 의사결정 권한을 인간에게 부여
  • 'What NOT to do' 중심의 설계 철학을 통해 불필요한 케이스 제외 및 리스크 사전 차단

1. Super-Agent 대신 단일 책임 원칙을 적용한 Specialist Agent 구조 검토

2. LLM의 가이드라인(Best Practice)이 아닌 강제적인 하드 룰(Iron Rules) 계층 설계

3. 비즈니스 핵심 지표(Metric)의 정의가 시스템 전체 라우팅 로직에 미치는 영향 분석

4. 설계 단계와 구현 단계의 비율을 최적화하여 불필요한 코드 수정을 방지하는 전략 수립

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