자율 재배를 위한
AI 에이전트 동기화
단순 규칙 기반(Rule-based)이 아닙니다. 자율적으로 목표를 설정하고 서로 협력하는 5개의 AI 에이전트가 농장을 함께 운영합니다.
5개 에이전트가
하나의 목표로 협력합니다
감지한 데이터가 실행으로 이어지는 흐름 — 블루는 데이터, 그린은 행동입니다.
Weather Agent (기상)
실시간 기상·예보 데이터를 수집해 다른 에이전트에 브로드캐스트합니다.
Crop Health Agent (작물 건강)
식물 스트레스·생육 단계를 감지해 재배 인사이트를 공유합니다.
공동 목표: 수확량 극대화
규칙이 아니라 목표 아래, 에이전트들이 상황별 최적 행동을 스스로 계획합니다.
Irrigation (관수)
수분 요구량과 토양 수분을 맞춰 최적 관수 일정을 실행합니다.
Nutrient (영양)
생육 단계에 맞춰 시비량을 조정해 비료 낭비를 막습니다.
Pest Control (병해충)
발병을 초기에 차단해 화학물질 사용을 20~40% 줄입니다.
모든 실행 제안은 농민의 승인 후 적용됩니다.
Pest Control Agent의
실제 진단 화면
- 이미지 자동 감지 — 병반 위치를 바운딩 박스로 표시하고 작물(토마토)을 자동 인식
- 감별 진단 — 유사도 점수와 근거 증상을 함께 제시하는 병해 후보 리스트
- 확실성 표시 — 확신이 낮으면 낮다고 말합니다. 사진·시료 확인을 권고
- 검수 승인 — 전문가 검수를 거친 데이터만 지식베이스에 반영
근거로 답하는
AI 영농비서
추측이 아니라 검증된 자료에서 답하는 RAG 기반 상담입니다. 우리 농장의 재배 환경을 바탕으로 답하고, 확신이 낮으면 참고용임을 밝힙니다.
- 농장 맥락 반영 — 작물·면적·정식일 등 실제 농장 정보 기반 답변
- 바로 쓰는 질문 — 생육단계별 VPD, 발생 가능 병해충, 오늘의 관수·환경 관리 포인트
- 참고용 명시 — 최종 판단은 언제나 농민에게
규칙이 아니라,
목표를 향해 협력합니다
"온도가 30도를 넘으면 창을 연다"는 규칙 기반 제어의 한계를 넘어, 에이전트들은 '수확량 극대화'라는 공동 목표 아래 서로 데이터를 주고받으며 상황에 맞는 최적 행동을 스스로 계획합니다.
- 기상 에이전트의 예보가 관수 에이전트의 일정 조정으로 이어지는 에이전트 간 협력
- 검증된 컨설팅 데이터 기반 RAG 엔진(BGE-M3 임베딩)의 근거 있는 답변
- PLS(농약 허용물질목록) 안전사용 기준 자동 연동
- 모든 제안은 농민의 승인 후 실행 — 최종 결정권은 언제나 사람에게
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FarmStack AI 컨설팅 플랫폼(rag.farmstack.kr)에서 센서 모니터링과 AI 농업 상담이 실제 서비스로 운영되고 있습니다.
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AI 병해 감별진단
잎 객체 검출 + 유사도 기반 병해 후보
AI 영농비서
농장 컨텍스트 + 추천 질문(병해충·관수·VPD)
모바일 종합분석
생육환경 종합점수 + 개선 권장
AI 처방전
이상 징후 감지 + 권고 조치
처방 근거·신뢰도
우수 사례·논문 + AI 신뢰도