JHWorks AI Groupware

개발 배경

실무에서 React, TypeScript와 Electron으로 기업 업무 화면을 개발한 뒤, API와 데이터베이스까지 이어지는 업무 규칙과 AI 적용 경계를 더 깊이 이해하기 위해 직접 설계했습니다. 직원과 조직, 전자결재, 근태와 연차를 하나의 시스템으로 구성했습니다.

회사 제품의 코드나 내부 자료를 사용하지 않았습니다. 조직, 직원, 정책과 업무 데이터는 이 프로젝트를 위해 독립적으로 구성한 가상 데이터입니다.

핵심 사용자 흐름

요청 예시: 다음 주에 이틀 휴가를 가고 싶은데, 우리 팀 일정과 겹치지 않는 날짜를 찾고 결재 초안도 만들어 줘.

1. AI가 의도, 탐색 기간과 희망 일수를 구조화합니다. 서버는 Asia/Seoul의 현재 날짜를 전달하고 ‘다음 주’ 해석을 대조합니다.
2. 인증된 사용자의 계정과 일정을 기존 계산 엔진으로 확인합니다. 가능, 주의와 제외 근거를 함께 보여줍니다.
3. 사용자가 날짜를 선택하면 실제 기간, 차감 일수, 가용 연차, 결재자와 정책 근거를 미리 보여줍니다.
4. 사용자가 저장을 명시적으로 확인하면 데이터를 재검증하고 DRAFT를 한 번만 저장합니다. 저장된 문서 상세 화면으로 이동합니다.
5. AI 장애 시 수동 후보 탐색에서 날짜를 선택해 기존 결재 작성 화면으로 이동할 수 있습니다.

아키텍처와 책임 경계

FastAPI의 AI adapter가 OpenAI Structured Output과 Function Calling을 연결합니다. 정책 검색은 pgvector를 사용하며 정책 원문은 application DB에 보관합니다. 로컬 테스트는 SQLite와 가짜 임베딩으로 분리합니다.

LLM이 업무 규칙이나 쓰기 권한을 결정하지 않습니다. 일반 업무 조회의 읽기 Tool과 확인 기반 휴가 저장 capability를 구분하고, 저장과 제출마다 서버가 현재 데이터를 다시 확인합니다.

검증과 증거의 범위

2026-10-15 기준 pnpm validate의 API 테스트 111개와 데스크톱 및 모바일 Playwright 테스트 8개가 통과했습니다. API 통합 테스트는 실제 상태 전이와 저장 결과를 검사합니다. Playwright는 실제 화면과 API를 연결하되 LLM과 임베딩 제공자만 가짜로 대체해 로그인부터 초안 저장까지 확인합니다. 아래 이미지는 이 테스트 환경의 실제 UI입니다.

실제 모델 평가는 별도 명령으로 분리했습니다. 이번 개선에서는 유료 API 평가를 실행하지 않았으며 가짜 제공자의 성공을 모델 정확도로 해석하지 않습니다. 수동 방식과 AI 방식의 비교 절차와 기록 양식을 저장소에 추가했고, 사람의 완료 시간과 개선율은 아직 측정하지 않았습니다.

한계와 후속 개선

가상 조직과 개발자 검증을 기반으로 하며 실제 조직 도입이나 사용자 생산성 향상을 입증한 프로젝트는 아닙니다. 현재 인증은 데모 계정용이고 공개 운영 전 SSO, CSRF 대응과 계정 수명주기 관리가 필요합니다.

‘다음 주’ 외 복잡한 상대 날짜 표현의 의미 검증과 연도 경계 탐색은 제한적입니다. PostgreSQL 동시 실행과 실제 모델의 실패 및 지연 분포는 별도로 반복 검증해야 합니다. 공개 데모는 배포하지 않았습니다.