숙박 운영 로컬 AI 에이전트 «지휘탑»

소규모 숙박 사업자는 객실 예약, 정산, 여러 판매 채널의 재고, 손님 문의, 청소 배정, 가격 조정을 혼자 또는 소수 인원으로 처리합니다. 화면이 업무마다 흩어져 있고, 휴대폰으로 이동 중에 처리해야 하는 일도 많았습니다.

AI 에이전트에 맡기려면 «무엇이 바뀌는지 미리 보고 승인할 수 있는가», «같은 지시가 두 번 들어와도 문자가 두 번 가지 않는가», «중간에 멈추면 이어서 할 수 있는가»가 먼저 보장되어야 했습니다.

• 모든 업무를 이름과 파라미터가 고정된 액션 43개로 정의하고, 액션마다 조회/변경/외부 전송 위험도를 붙여 실행기가 위험도에 맞게 확인을 받도록 했습니다.
• 외부 효과는 outbox와 효과 키로 한 번만 일어나도록 보장하고, 재시도·부분 실패·프로세스 중단 뒤 재개를 실행기 수준에서 처리했습니다.
• 자연어 해석은 규칙 해석기를 기본으로 두고 LLM 해석은 선택으로 붙였으며, LLM이 실패하면 규칙으로 돌아가고 개인정보는 가린 뒤 보냈습니다.
• 데이터는 SQLite 파일 하나에 두는 로컬 구조로 만들고, 실제 채널·문자 연동은 어댑터 인터페이스 뒤에 모의 구현을 두어 외부 연동 없이도 전 흐름을 시험할 수 있게 했습니다.
• 현재 콘솔 진단과 글로벌 PMS·국내 숙박 서비스·AI 에이전트 UX 등 7편의 조사로 화면 문제를 진단하고, «계획 = 결과 미리보기», «위험만큼만 묻기» 같은 화면 원칙을 정리했습니다.

• 요구 9개 항목을 모두 구현했고, 자동 시험 958건이 실패 0으로 통과했습니다(시험 파일 21개, 9.81초).
• 시연 스크립트는 빈 폴더에서 초기화부터 지시, 중복 지시, 전체 검증까지 1.25초에 끝나며 검증 7종이 모두 통과합니다.
• 코드 리뷰에서 나온 결함 33건을 처리하고 회귀 시험 51건으로 고정했습니다.
• 요구사항정의서·설계서·사용설명서·운영가이드·시험결과서·교육자료·인계목록 7종 문서와 UX 조사, 로고·앱 아이콘 자산을 함께 만들었습니다. 실제 채널·문자 연동은 다음 단계 과제입니다.

업계 조사에서 «물어보기 → 준비 → 승인하면 실행» 구조는 이미 여러 제품에 있었지만, 단계별 위험도 표시와 실행 뒤 검증·실패 재개 화면은 공개 자료에서 찾지 못했습니다. 그래서 차별점을 화면보다 실행기 계약(확인·한 번 보장·재개·검증)에 두었습니다.

콘솔 진단에서 나온 치명 문제 세 가지(보낼 문장을 못 보고 보냄, 계획이 결과를 미리 보여 주지 않음, 문제가 있어도 «0»으로 표시)는 같은 뿌리였습니다. 화면은 실패를 숨기지 않아야 사용자가 믿고 누를 수 있다는 원칙으로 정리했습니다.