TouchGrass FieldAgent: 화면 사용 시간을 최소화한 오픈 소스 현장 동반자

이 글은 Hacktoberfest Open-Source AI Challenge Week 1: Touch Grass에 제출하는 내용입니다.

문제점 (The Problem)

현대의 야외 및 현장 애플리케이션은 근본적인 역설을 안고 있습니다. 길을 찾거나 관찰 기록을 남기기 위해 사용자들을 빛나는 화면에 붙잡아 둡니다. 기존의 LLM 인터페이스는 사용자가 트레일에서 필요로 하는 것이 즉각적이고 결정론적인 안전 점검 및 행동 계획임에도 불구하고, 길고 대화체 에세이를 반환함으로써 이 문제를 더욱 악화시킵니다.

오픈 혁신이 중요한 이유 (Why Open Innovation Matters)

오픈 가중치 모델(예: Google Gemma)과 결정론적 에이전트 제어 평면을 중심으로 시스템을 구축하는 것은 운영 패러다임을 변화시킵니다:

1. 개인 정보 보호 및 보안: 민감한 현장 메모와 실시간 위치 체크포인트가 상업적인 광고 추적 서버에 남아있지 않습니다.
2. 제로 지연 출력 (Zero-Latency Output): 토큰 팽창과 대화형 채움말을 제거하여 빠른 실행을 보장합니다.
3. 모델 교체 가능성 (Model Interchangeability): 프롬프트 계약을 표준화함으로써 로컬 Gemma 런타임과 저코드(low-code) 엣지 제어 평면 간의 손쉬운 스와핑이 가능해집니다.

시스템 아키텍처 및 워크플로우 (System Architecture & Workflow)

1. 입력 파서 (Input Parser): 위치 제약 조건 및 날씨 경고가 포함된 원본 텍스트 또는 음성-텍스트 현장 메모를 수집합니다.
2. 결정론적 가드레일 (Deterministic Guardrails): 대화형 노이즈를 제거하고 스키마 검증을 강제합니다.
3. 추론 및 실행 (Gemma Engine): 명시적인 JSON Mode 제약 조건 하에서 프롬프트를 처리하여 구조화된 키-값 출력(actionable_plan, safety_checklist, offline_summary)을 보장합니다.
4. 오프라인 디스패치 (Offline Dispatch): 사용자가 3초 만에 계획을 검토하고 기기를 치울 수 있도록 고대비 요약 카드를 방출합니다.

라이브 출력 스키마 테스트

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