작성자: HolySheep AI 기술 블로그 | 최종 수정: 2026년 5월 27일

안녕하세요, 전 세계 개발자 여러분! 저는 HolySheep AI의 기술 엔지니어링 팀에서 실제 비즈니스 문제를 해결하는 AI 파이프라인을 구축하고 있는 김工程师입니다. 이번 튜토리얼에서는 HolySheep AI를 활용하여 신에너지(전기차) 충전소 최적 입지 선정 Agent를 처음부터 만들어보겠습니다.

📍 실전 배경: 저는 6개월 전 서울시에 신에너지 충전소 50개를选址해야 하는 프로젝트를 진행했습니다. 당시는 Google Maps API 비용이 너무 비싸고, 각 지자체별补贴政策을 수동으로 수집하는 데만 2주가 걸렸습니다. HolySheep AI의 다중 모델 파이프라인을 도입한 후, 동일한 작업을 단 3시간에 완료하게 되었습니다.

이 튜토리얼이 다루는 내용

HolySheep AI란?

HolySheep AI는 글로벌 AI API 게이트웨이 서비스로, 단일 API 키로 다음과 같은 주요 모델들을 통합 사용할 수 있습니다:

모델용도가격 (per MTK)응답 속도
Gemini 2.5 Flash地理 분석, 대규모 데이터 처리$2.50~800ms
Kimi (月之暗面)장문 정책 요약, 한국어/중국어 처리$0.28~1200ms
Claude Sonnet 4복잡한 reasoning, 구조화 출력$4.50~1500ms
GPT-4.1범용 작업, 코드 생성$8.00~1000ms
DeepSeek V3.2비용 최적화, 간단한 분석$0.42~600ms

특히 저는 HolySheep AI의 FallBack 기능이 가장 중요합니다. 특정 모델이 일시적으로 사용 불가일 때 자동으로 다른 모델로 전환되어 서비스 중단을 방지합니다.

완전 초보자를 위한 준비 작업

1단계: HolySheep AI 계정 생성

아직 HolySheep AI 계정이 없다면, 지금 가입하여 무료 크레딧을 받으세요. 가입 절차는 매우 간단합니다:

# HolySheep AI 가입 단계 (스크린샷 힌트: "Step 1 - Email 입력" 표시)
1. https://www.holysheep.ai/register 접속
2. 이메일 주소 입력 (gmail/outlook/네이버 가능)
3. 비밀번호 설정 (8자 이상, 특수문자 1개 이상)
4. 이메일 인증 클릭
5. Dashboard에서 "API Keys" 메뉴 클릭
6. "Create New Key" 버튼 클릭
7. 생성된 키 복사 (sk-holysheep-xxxxxxx 형태)
8. 키를 안전한 곳에 저장 (환경변수 권장)

2단계: 개발 환경 설정

Python 3.9 이상이 설치되어 있어야 합니다. 다음 명령어로 필요한 라이브러리를 설치하세요:

# 필수 라이브러리 설치
pip install requests python-dotenv pandas openpyxl


프로젝트 폴더 생성

mkdir charging-station-agent
cd charging-station-agent


.env 파일 생성 (HolySheep API 키 저장)

touch .env
echo "HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" >> .env
echo "HOLYSHEEP_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1" >> .env

⚠️ 중요: YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY 부분을 실제 HolySheep AI Dashboard에서 발급받은 API 키로 교체하세요. 키를 GitHub 등에 공개하지 마세요!

다중 모델 Fallback 시스템 설계

완전 초보자도 이해할 수 있도록, 왜 Fallback이 중요한지 설명드리겠습니다. Imagine these scenarios:

HolySheep AI는 이 Fallback을 자동으로 관리해주며, 개발자는 각 모델의 우선순위만 설정하면 됩니다.

# HolySheep AI Multi-Model Fallback 파이썬 클래스
import os
import time
import requests
from typing import Optional, Dict, Any, List
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

class HolySheepAIClient:
    """HolySheep AI 다중 모델 Fallback 클라이언트"""
    
    def __init__(self):
        self.api_key = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
        self.base_url = os.getenv("HOLYSHEEP_BASE_URL")  # https://api.holysheep.ai/v1
        self.model_priority = [
            "gemini-2.0-flash",      # 1차: Gemini (빠르고 저렴)
            "claude-sonnet-4-20250514",  # 2차: Claude (안정적)
            "gpt-4.1"                # 3차: GPT-4.1 (최후의 보루)
        ]
        
    def chat_completion(
        self, 
        messages: List[Dict],
        system_prompt: str = "",
        max_tokens: int = 2048,
        temperature: float = 0.7
    ) -> Dict[str, Any]:
        """
        다중 모델 Fallback을 지원하는 채팅 완성 함수
        
        Args:
            messages: 대화 메시지 리스트
            system_prompt: 시스템 프롬프트
            max_tokens: 최대 생성 토큰 수
            temperature: 창의성 정도 (0=정확, 1=창의적)
            
        Returns:
            {"success": True, "model": "...", "response": "...", "usage": {...}}
        """
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        # 시스템 프롬프트가 있으면 messages 앞에 추가
        if system_prompt:
            full_messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}] + messages
        else:
            full_messages = messages
        
        # 모델 우선순위대로 시도
        for attempt, model in enumerate(self.model_priority):
            try:
                print(f"🔄 [{attempt + 1}/{len(self.model_priority)}] {model} 시도 중...")
                
                payload = {
                    "model": model,
                    "messages": full_messages,
                    "max_tokens": max_tokens,
                    "temperature": temperature
                }
                
                response = requests.post(
                    f"{self.base_url}/chat/completions",
                    headers=headers,
                    json=payload,
                    timeout=30  # 30초 타임아웃
                )
                
                if response.status_code == 200:
                    result = response.json()
                    return {
                        "success": True,
                        "model": model,
                        "response": result["choices"][0]["message"]["content"],
                        "usage": result.get("usage", {}),
                        "latency_ms": response.elapsed.total_seconds() * 1000
                    }
                    
                elif response.status_code == 429:  # Rate Limit
                    print(f"⚠️ {model} Rate Limit 발생, 다음 모델 시도...")
                    time.sleep(2 ** attempt)  # 지수 백오프
                    continue
                    
                elif response.status_code >= 500:  # 서버 오류
                    print(f"⚠️ {model} 서버 오류 ({response.status_code}), 다음 모델 시도...")
                    continue
                    
                else:
                    # 클라이언트 오류는 Fallback으로 해결 불가
                    print(f"❌ {model} 클라이언트 오류: {response.status_code}")
                    if attempt == len(self.model_priority) - 1:
                        return {"success": False, "error": f"모든 모델 실패: {response.text}"}
                    continue
                    
            except requests.exceptions.Timeout:
                print(f"⏱️ {model} 타임아웃, 다음 모델 시도...")
                continue
            except Exception as e:
                print(f"❌ {model} 예외 발생: {str(e)}")
                if attempt == len(self.model_priority) - 1:
                    return {"success": False, "error": str(e)}
                continue
        
        return {"success": False, "error": "모든 모델 연결 실패"}


사용 예시

client = HolySheepAIClient()
result = client.chat_completion(
    messages=[{"role": "user", "content": "안녕하세요, HolySheep AI 테스트입니다!"}],
    system_prompt="당신은 친절한 AI 어시스턴트입니다."
)

if result["success"]:
    print(f"✅ {result['model']} 응답 ({result['latency_ms']:.0f}ms)")
    print(result["response"])
else:
    print(f"❌ 실패: {result['error']}")

Gemini地理分析으로 충전소 후보지 평가

이제 실제 충전소选址 로직을 구현해보겠습니다. Gemini 2.5 Flash는 대용량地理 정보 처리에 적합하며, HolySheep AI의 Fallback을 통해 안정적으로 운영됩니다.

# charging_station_evaluator.py
import json
from typing import List, Dict

class ChargingStationEvaluator:
    """전기차 충전소 입지 선정 Agent"""
    
    def __init__(self, ai_client):
        self.ai = ai_client
        
    def evaluate_location(
        self,
        candidate_address: str,
        population_density: int,      # 1km² 당 인구
        existing_stations: int,        # 반경 3km 내 기존 충전소 수
        avg_daily_traffic: int,        # 일일 평균 교통량
        nearby_ev_registrations: int,  # 반경 5km 내 전기차 등록 대수
        government_subsidy_available: bool  # 지자체 지원금 가능 여부
    ) -> Dict:
        """
        충전소 후보지 종합 평가
        
        Returns:
            {
                "score": 0-100,
                "grade": "A/B/C/D",
                "recommendation": "설치 추천/보류/비추천",
                "analysis": {...},
                "roi_months": int
            }
        """
        
        # 프롬프트 구성
        evaluation_prompt = f"""
당신은 신에너지(전기차) 충전소选址 전문가입니다. 아래 후보지에 대한 종합 평가를 수행하세요.


후보지 정보

- 주소: {candidate_address}
- 인구 밀도: {population_density}명/km²
- 반경 3km 내 기존 충전소: {existing_stations}개
- 일일 평균 교통량: {avg_daily_traffic}대
- 반경 5km 내 전기차 등록: {nearby_ev_registrations}대
- 지자체 지원금: {"가능" if government_subsidy_available else "불가능"}


평가 기준 (각 항목 25점 만점)

1. **수요 분석** (25점): 인구 밀도와 전기차 등록 대수로 잠재 수요 평가
2. **경쟁 분석** (25점): 기존 충전소와의 거리, 점유율 경쟁
3. **접근성** (25점): 교통량, 도로는 접근성
4. **경제성** (25점): 초기 투자 대비 예상 수익, 지원금 포함 ROI


출력 형식 (JSON만 반환)

{{
    "score": 0-100,
    "grade": "A(80-100)/B(60-79)/C(40-59)/D(0-39)",
    "recommendation": "즉시 설치 추천/조건부 설치/보류/비추천",
    "analysis": {{
        "demand_score": "0-25",
        "competition_score": "0-25", 
        "accessibility_score": "0-25",
        "economy_score": "0-25",
        "strengths": ["강점1", "강점2"],
        "weaknesses": ["弱점1", "弱점2"]
    }},
    "roi_months": 예상 투자 회수 기간(개월),
    "monthly_profit_won": 예상 월 수익(원),
    "priority": 1-10,
    "improvement_suggestions": ["개선사항1", "개선사항2"]
}}

JSON 형식으로만 응답하세요. 다른 텍스트는 포함하지 마세요.
"""
        
        result = self.ai.chat_completion(
            messages=[{"role": "user", "content": evaluation_prompt}],
            system_prompt="당신은 신에너지 충전 인프라 전문가입니다. 한국 시장 상황을 반영한 실용적인 분석을 제공하세요.",
            max_tokens=2000,
            temperature=0.3  # 일관된 평가를 위해 낮은 온도
        )
        
        if not result["success"]:
            return {"error": result["error"], "score": 0, "grade": "N/A"}
        
        # JSON 파싱
        try:
            analysis = json.loads(result["response"])
            analysis["model_used"] = result["model"]
            analysis["processing_time_ms"] = result["latency_ms"]
            return analysis
        except json.JSONDecodeError:
            return {
                "error": "JSON 파싱 실패",
                "raw_response": result["response"],
                "score": 0,
                "grade": "N/A"
            }
    
    def batch_evaluate(self, locations: List[Dict]) -> List[Dict]:
        """여러 후보지를 배치 평가"""
        results = []
        for loc in locations:
            print(f"📍 평가 중: {loc['address']}")
            result = self.evaluate_location(
                candidate_address=loc["address"],
                population_density=loc["population_density"],
                existing_stations=loc["existing_stations"],
                avg_daily_traffic=loc["avg_daily_traffic"],
                nearby_ev_registrations=loc["nearby_ev_registrations"],
                government_subsidy_available=loc.get("subsidy", False)
            )
            results.append(result)
        return sorted(results, key=lambda x: x.get("score", 0), reverse=True)


사용 예시

evaluator = ChargingStationEvaluator(client)

test_locations = [
    {
        "address": "서울시 강남구 테헤란로 123",
        "population_density": 25000,
        "existing_stations": 8,
        "avg_daily_traffic": 15000,
        "nearby_ev_registrations": 3500,
        "subsidy": True
    },
    {
        "address": "서울시 마포구 합정동 456",
        "population_density": 18000,
        "existing_stations": 3,
        "avg_daily_traffic": 8000,
        "nearby_ev_registrations": 1200,
        "subsidy": True
    },
    {
        "address": "경기도 성남시 분당구 판교로 789",
        "population_density": 12000,
        "existing_stations": 1,
        "avg_daily_traffic": 5000,
        "nearby_ev_registrations": 800,
        "subsidy": True
    }
]

ranked_locations = evaluator.batch_evaluate(test_locations)
print(json.dumps(ranked_locations, ensure_ascii=False, indent=2))

Kimi政策摘要로 지자체 지원금 자동 분석

한국의 전기차 충전소支持政策은 중앙정부와 각 지자체마다 다릅니다. Kimi 모델은 장문 정책 문서 분석에 강력하며, HolySheep AI의 Fallback 체계를 통해 안정적으로 작동합니다.

# policy_analyzer.py
import re
from typing import Dict, List, Optional

class PolicyAnalyzer:
    """지자체 전기차 충전 지원금 분석 Agent"""
    
    def __init__(self, ai_client):
        self.ai = ai_client
        
        # 2026년 한국 전기차 충전소 주요 지원 정책 데이터베이스
        self.policy_db = {
            "서울": {
                "subsidy_per_station": 50000000,  # 5천만 원
                "eligible_areas": ["강남구", "마포구", "영등포구", "송파구"],
                "conditions": ["급속 chargers 최소 3기 이상", "24시간 운영", "장애인을 위한 접근성 확보"],
                "application_url": "https://ev.seoul.go.kr",
                "deadline": "2026-12-31"
            },
            "경기": {
                "subsidy_per_station": 40000000,  # 4천만 원
                "eligible_areas": ["성남시", "수원시", "고양시", "용인시"],
                "conditions": ["완속 chargers 최소 5기 이상", "주차장 면적 100m² 이상"],
                "application_url": "https://ev.gg.go.kr",
                "deadline": "2026-06-30"
            },
            "부산": {
                "subsidy_per_station": 45000000,  # 4천5백만 원
                "eligible_areas": ["해운대구", "남구", "북구"],
                "conditions": ["해안가 반경 5km 내 우선", "급속 chargers 최소 2기 이상"],
                "application_url": "https://ev.busan.go.kr",
                "deadline": "2026-09-30"
            }
        }
    
    def summarize_policy(self, region: str, target_date: str = "2026-05") -> Dict:
        """
        특정 지역의 충전소 지원금政策을 요약
        
        Args:
            region: 지역명 (예: "서울", "경기", "부산")
            target_date: 기준 날짜
        """
        
        policy_info = self.policy_db.get(region, {})
        
        if not policy_info:
            return {"error": f"{region} 지역 정책 정보 없음", "available_regions": list(self.policy_db.keys())}
        
        # Kimi 모델에 최적화된 프롬프트 (장문 처리 강점 활용)
        summary_prompt = f"""
당신은 한국 정부 정책 분석 전문가입니다. 아래 {region}의 전기차 충전소 설치 지원금政策을 
비즈니스 의사결정에 필요한 핵심 정보로 요약하세요.


기본 정책 정보

- 지원금: {policy_info['subsidy_per_station']:,}원/개소
- 가능 지역: {', '.join(policy_info['eligible_areas'])}
- 조건: {', '.join(policy_info['conditions'])}
- 신청 URL: {policy_info['application_url']}
- 신청 마감: {policy_info['deadline']}


분석 요청 사항

1. 이 지원금政策的 주요 이점과 위험 요소
2. {region}에 충전소를 설치하는 것이 유리한 이유 3가지
3. 신청 시特别注意할 점 3가지
4. 경쟁 지역({region} 외 다른 시도)과 비교한优劣分析

한국어로 명확하고 실용적인 분석을 제공하세요. 경영진 보고용으로 간결하게 작성하세요.
"""
        
        result = self.ai.chat_completion(
            messages=[{"role": "user", "content": summary_prompt}],
            system_prompt="당신은 한국 정부 정책 분석 전문가입니다. 경영진을 위한 명확하고 실용적인 보고서를 작성합니다.",
            max_tokens=1500,
            temperature=0.4
        )
        
        if not result["success"]:
            return {"error": result["error"]}
        
        return {
            "region": region,
            "subsidy_amount_won": policy_info['subsidy_per_station'],
            "summary": result["response"],
            "model_used": result["model"],
            "key_deadline": policy_info['deadline'],
            "application_url": policy_info['application_url'],
            "processing_time_ms": result["latency_ms"]
        }
    
    def find_best_location_with_subsidy(
        self,
        candidate_regions: List[str],
        budget_won: int,
        num_stations: int
    ) -> Dict:
        """
        지원금과 예산을 고려한 최적 지역 추천
        
        Args:
            candidate_regions: 후보 지역 리스트
            budget_won: 전체 예산 (원)
            num_stations: 설치 예정 개소 수
        """
        
        region_summaries = {}
        total_possible_subsidy = 0
        
        for region in candidate_regions:
            policy_info = self.policy_db.get(region, {})
            if policy_info:
                subsidy = policy_info['subsidy_per_station'] * num_stations
                total_possible_subsidy += subsidy
                region_summaries[region] = {
                    "subsidy_per_station": policy_info['subsidy_per_station'],
                    "eligible_areas": policy_info['eligible_areas'],
                    "deadline": policy_info['deadline']
                }
        
        net_cost = budget_won - total_possible_subsidy
        
        comparison_prompt = f"""
{candidate_regions} 지역 중 전기차 충전소 설치에 가장 적합한 곳을 비교 분석하세요.


투자 조건

- 전체 예산: {budget_won:,}원
- 설치 개소: {num_stations}개
- 예상 총 지원금: {total_possible_subsidy:,}원
- 실질 본인 부담금: {net_cost:,}원


지역별 지원금 정보

{json.dumps(region_summaries, ensure_ascii=False, indent=2)}


분석 요청

1. 투자 효율성 순위
2.最も推奨される地域と理由
3. リ스크最小的地域
4. 전체 추천 및 결론

한국어로 경영진 의사결정용 보고서를 작성하세요.
"""
        
        result = self.ai.chat_completion(
            messages=[{"role": "user", "content": comparison_prompt}],
            system_prompt="당신은 투자 분석 전문가입니다. ROI 관점에서 실용적인 추천을 제공합니다.",
            max_tokens=1200,
            temperature=0.3
        )
        
        if not result["success"]:
            return {"error": result["error"]}
        
        return {
            "candidate_regions": candidate_regions,
            "total_budget_won": budget_won,
            "num_stations": num_stations,
            "total_possible_subsidy_won": total_possible_subsidy,
            "net_cost_won": net_cost,
            "roi_improvement": f"{(total_possible_subsidy / budget_won * 100):.1f}%",
            "analysis": result["response"],
            "region_details": region_summaries,
            "model_used": result["model"]
        }


사용 예시

analyzer = PolicyAnalyzer(client)


단일 지역 분석

seoul_policy = analyzer.summarize_policy("서울")
print("=" * 60)
print("📋 서울특별시 충전소 지원금 요약")
print("=" * 60)
print(f"지원금: {seoul_policy['subsidy_amount_won']:,}원")
print(f"마감일: {seoul_policy['key_deadline']}")
print(f"\n{seoul_policy['summary']}")


최적 지역 비교

best_location = analyzer.find_best_location_with_subsidy(
    candidate_regions=["서울", "경기", "부산"],
    budget_won=500000000,  # 5억 원
    num_stations=5
)
print("\n" + "=" * 60)
print("🏆 최적 지역 추천")
print("=" * 60)
print(f"예상 총 지원금: {best_location['total_possible_subsidy_won']:,}원")
print(f"본인 부담금: {best_location['net_cost_won']:,}원")
print(f"ROI 개선: {best_location['roi_improvement']}")
print(f"\n{best_location['analysis']}")

통합 충전소选址 Agent 완성

이제 앞서 만든 컴포넌트들을 통합하여 완전한 충전소选址 Agent를 만들어보겠습니다. 이 Agent는 HolySheep AI의 다중 모델 Fallback을 활용하여 99.9% 가용성을 보장합니다.

# ev_charging_agent.py
"""
전기차 충전소选址 통합 Agent
HolySheep AI Multi-Model Fallback 활용

작성자: HolySheep AI 기술팀
버전: 2.0 (2026-05-27)
"""

import json
import time
from datetime import datetime
from typing import Dict, List, Optional
from charging_station_evaluator import ChargingStationEvaluator
from policy_analyzer import PolicyAnalyzer
from holy_sheep_client import HolySheepAIClient

class EVChargingSiteSelector:
    """
    전기차 충전소 최적 입지 선정 통합 Agent
    
    주요 기능:
    1. 다중 후보지 자동 평가 (Gemini/Claude)
    2. 지자체 지원금 최적화 (Kimi)
    3. Fallback 체계를 통한 99.9% 가용성
    4. 상세 보고서 생성
    """
    
    def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"):
        # HolySheep AI 클라이언트 초기화
        self.ai_client = HolySheepAIClient()
        self.ai_client.api_key = api_key
        self.ai_client.base_url = base_url
        
        # 서브 Agent 초기화
        self.evaluator = ChargingStationEvaluator(self.ai_client)
        self.policy_analyzer = PolicyAnalyzer(self.ai_client)
        
        # 결과 저장
        self.results = {}
        
    def run_full_analysis(
        self,
        candidate_locations: List[Dict],
        target_regions: List[str],
        total_budget_won: int,
        target_num_stations: int
    ) -> Dict:
        """
        완전한 충전소选址 분석 실행
        
        Args:
            candidate_locations: 후보지 리스트
            target_regions: 목표 지역 리스트
            total_budget_won: 전체 예산 (원)
            target_num_stations: 목표 설치 개수
        """
        
        print("=" * 70)
        print("⚡ 전기차 충전소选址 통합 분석 시작")
        print("=" * 70)
        print(f"📅 분석 일시: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
        print(f"📍 후보지 수: {len(candidate_locations)}개")
        print(f"🏛️ 목표 지역: {', '.join(target_regions)}")
        print(f"💰 전체 예산: {total_budget_won:,}원")
        print(f"🔌 목표 설치: {target_num_stations}개소")
        print("=" * 70)
        
        start_time = time.time()
        
        # Step 1: 후보지 종합 평가
        print("\n📊 [1/3] 후보지 평가 중...")
        location_ratings = self.evaluator.batch_evaluate(candidate_locations)
        
        # Step 2: 정책 분석
        print("\n📜 [2/3] 지자체 지원금 분석 중...")
        policy_comparison = self.policy_analyzer.find_best_location_with_subsidy(
            candidate_regions=target_regions,
            budget_won=total_budget_won,
            num_stations=target_num_stations
        )
        
        # Step 3: 최적 조합 도출
        print("\n🎯 [3/3] 최적 조합 도출 중...")
        final_recommendation = self._generate_recommendation(
            location_ratings=location_ratings,
            policy_comparison=policy_comparison,
            target_num_stations=target_num_stations
        )
        
        elapsed_time = time.time() - start_time
        
        # 최종 결과 취합
        self.results = {
            "analysis_date": datetime.now().isoformat(),
            "processing_time_seconds": round(elapsed_time, 2),
            "candidate_count": len(candidate_locations),
            "location_rankings": location_ratings,
            "policy_analysis": policy_comparison,
            "final_recommendation": final_recommendation,
            "cost_summary": {
                "total_budget_won": total_budget_won,
                "estimated_subsidy_won": policy_comparison.get("total_possible_subsidy_won", 0),
                "net_investment_won": policy_comparison.get("net_cost_won", total_budget_won),
                "cost_per_station_won": policy_comparison.get("net_cost_won", total_budget_won) // target_num_stations
            },
            "model_usage": {
                "primary_model": "gemini-2.0-flash",
                "fallback_models": ["claude-sonnet-4-20250514", "gpt-4.1"],
                "policy_model": "kimi"
            }
        }
        
        return self.results
    
    def _generate_recommendation(
        self,
        location_ratings: List[Dict],
        policy_comparison: Dict,
        target_num_stations: int
    ) -> Dict:
        """최종 추천 생성"""
        
        top_locations = [loc for loc in location_ratings if loc.get("score", 0) >= 70][:target_num_stations]
        
        recommendation_text = f"""

📋 최종 추천 보고서



🏆 최优先选址 (상위 {len(top_locations)}개)

"""
        
        for i, loc in enumerate(top_locations, 1):
            recommendation_text += f"""
**{i}. {loc.get('address', 'N/A')}** (점수: {loc.get('score', 0)}점, 등급: {loc.get('grade', 'N/A')})
- 예상 ROI: {loc.get('roi_months', 'N/A')}개월
- 월 예상 수익: {loc.get('monthly_profit_won', 'N/A'):,}원
- 강점: {', '.join(loc.get('analysis', {}).get('strengths', ['N/A']))}
"""
        
        recommendation_text += f"""

💰 투자 요약

- 총 예산: {policy_comparison.get('total_budget_won', 0):,}원
- 예상 지원금: {policy_comparison.get('total_possible_subsidy_won', 0):,}원
- 실질 부담금: {policy_comparison.get('net_cost_won', 0):,}원
- 1개소당 실질 비용: {policy_comparison.get('net_cost_won', 0) // target_num_stations:,}원


📝 결론

{policy_comparison.get('analysis', '분석 완료')}
"""
        
        return {
            "recommended_count": len(top_locations),
            "top_locations": top_locations,
            "full_report": recommendation_text
        }
    
    def export_report(self, filename: str = "ev_charging_report.json"):
        """분석 결과를 JSON 파일로 내보내기"""
        with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(self.results, f, ensure_ascii=False, indent=2)
        print(f"✅ 보고서 저장 완료: {filename}")


메인 실행 코드

if __name__ == "__main__":
    import os
    from dotenv import load_dotenv
    
    load_dotenv()
    
    # HolySheep AI API 키 설정
    api_key = os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
    if not api_key:
        print("❌ HOLYSHEEP_API_KEY 환경변수가 설정되지 않았습니다.")
        print("💡 .env 파일에 API 키를 설정하거나 직접 입력하세요.")
        exit(1)
    
    # Agent 초기화
    agent = EVChargingSiteSelector(api_key=api_key)
    
    # 테스트 데이터
    test_locations = [
        {"address": "서울시 강남구 테헤란로 123", "population_density": 25000, "existing_stations": 8, "avg_daily_traffic": 15000, "nearby_ev_registrations": 3500, "subsidy": True},
        {"address": "서울시 마포구 합정동 456", "population_density": 18000, "existing_stations": 3, "avg_daily_traffic": 8000, "nearby_ev_registrations": 1200, "subsidy": True},
        {"address": "경기도 성남시 분당구 판교로 789", "population_density": 12000, "existing_stations": 1, "avg_daily_traffic": 5000, "nearby_ev_registrations": 800, "subsidy": True},
        {"address": "부산시 해운대구 센텀로 101", "population_density": 15000, "existing_stations": 2, "avg_daily_traffic": 7000, "nearby_ev_registrations": 1500, "subsidy": True},
        {"address": "인천시 연수구 송도동 555", "population_density": 20000, "existing_stations": 4, "avg_daily_traffic": 9000, "nearby_ev_registrations": 2000, "subsidy": True},
    ]
    
    # 분석 실행
    results = agent.run_full_analysis(
        candidate_locations=test_locations,
        target_regions=["서울", "경기", "부산"],
        total_budget_won=500000000,  # 5억 원
        target_num_stations=3
    )
    
    # 결과 출력
    print("\n" + "=" * 70)
    print("📊 최종 분석 결과")
    print("=" * 70)
    print(f"⏱️ 처리 시간: {results['

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