2026년 농업 자동화 시장에서 드론 기반 방제는 이미 표준이 되었습니다. 그러나 실제 현장에서는 다중光谱 이미지 처리, 실시간 경로 기획, SLA 기반 제한 자동 복구 등 복잡한 AI 연산이 요구됩니다. 이번 튜토리얼에서는 HolySheep AI의 단일 API 키로 GPT-5, Gemini, DeepSeek를 통합하는农业生产 방제 시스템을 구축하겠습니다.

HolySheep AI vs 공식 API vs 일반 릴레이 서비스 비교

비교 항목 HolySheep AI 공식 OpenAI/Anthropic API 일반 릴레이 서비스
결제 방식 국내 계좌·카드 즉시 결제
해외 신용카드 불필요		 해외 신용카드 필수 국내 결제 지원 (제한적)
支持的 모델 GPT-5, Claude 4, Gemini 2.5, DeepSeek V3.2
단일 API 키 통합		 자사 모델만 가능 2~3개 플랫폼 지원
GPT-4.1 $8.00/MTok $15.00/MTok $10~12/MTok
Claude Sonnet 4 $15.00/MTok $18.00/MTok $16~17/MTok
Gemini 2.5 Flash $2.50/MTok $3.50/MTok $3.00/MTok
DeepSeek V3.2 $0.42/MTok 지원 안함 $0.50~0.60/MTok
SLA 리트라이 자동 exponential backoff
커스텀 정책 설정		 직접 구현 필요 기본 제공 (제한적)
무료 크레딧 ✅ 가입 시 즉시 제공 ✅ $5 크레딧 제한적 or 없음

프로젝트 개요: 농업 방제 드론 시스템 아키텍처

제가 실제로 구축한 농업 방제 시스템은 세 가지 핵심 AI 연산을 결합합니다:

필수 환경 설정

# requirements.txt
openai>=1.12.0
anthropic>=0.21.0
google-generativeai>=0.3.0
requests>=2.31.0
Pillow>=10.0.0
numpy>=1.26.0
tenacity>=8.2.0
python-dotenv>=1.0.0


설치

pip install -r requirements.txt
# .env 파일
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
HOLYSHEEP_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1


API 키 발급: https://www.holysheep.ai/register

1단계: HolySheep AI 클라이언트 초기화

import os
import base64
from pathlib import Path
from openai import OpenAI
import anthropic
import google.generativeai as genai
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential, retry_if_exception_type
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

class HolySheepAIGateway:
    """
    HolySheep AI 게이트웨이 - 단일 API 키로 모든 모델 통합
    공식 API와 100% 호환되는 인터페이스 제공
    """
    
    def __init__(self, api_key: str = None):
        self.api_key = api_key or os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY")
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        
        # OpenAI 호환 클라이언트 (GPT-5, DeepSeek)
        self.openai_client = OpenAI(
            api_key=self.api_key,
            base_url=self.base_url
        )
        
        # Anthropic 클라이언트 (Claude)
        self.anthropic_client = anthropic.Anthropic(
            api_key=self.api_key,
            base_url=self.base_url
        )
        
        # Gemini 클라이언트
        genai.configure(api_key=self.api_key)
        self.gemini_model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-flash')
    
    def call_gpt(self, prompt: str, model: str = "gpt-4.1") -> str:
        """GPT 모델 호출 - 경로 기획 및 분석"""
        response = self.openai_client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            temperature=0.7,
            max_tokens=2048
        )
        return response.choices[0].message.content
    
    def call_deepseek(self, prompt: str) -> str:
        """DeepSeek 모델 호출 - 대량 데이터 처리"""
        response = self.openai_client.chat.completions.create(
            model="deepseek-v3.2",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            temperature=0.3,
            max_tokens=1024
        )
        return response.choices[0].message.content
    
    def call_gemini_vision(self, image_path: str, prompt: str) -> str:
        """Gemini 다중光谱 이미지 분석"""
        image = Path(image_path)
        if not image.exists():
            raise FileNotFoundError(f"이미지 파일을 찾을 수 없습니다: {image_path}")
        
        image_part = {
            "mime_type": "image/jpeg",
            "data": image.read_bytes()
        }
        
        response = self.gemini_model.generate_content(
            [prompt, image_part],
            generation_config={"temperature": 0.4}
        )
        return response.text


게이트웨이 인스턴스 생성

ai = HolySheepAIGateway()
print("HolySheep AI 게이트웨이 초기화 완료")

2단계: GPT-5 기반 드론 방제 경로 기획 시스템

import json
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict, Tuple

@dataclass
class FieldSegment:
    """농경지 구역 정의"""
    name: str
    area_hectare: float
    crop_type: str
    growth_stage: str
    pest_risk: str  # low, medium, high
    coordinates: List[Tuple[float, float]]

@dataclass
class DroneRoute:
    """드론 비행 경로"""
    waypoints: List[Dict]
    total_distance_km: float
    estimated_duration_minutes: float
    spray_schedule: List[Dict]

class SmartFarmRoutePlanner:
    """
    GPT-5 기반 농업 방제 경로 기획 시스템
    HolySheep AI의 GPT-4.1 모델을 활용하여 최적 경로 생성
    """
    
    SYSTEM_PROMPT = """당신은 농업 Drone 방제 전문가입니다.
    농경지 데이터, 기상 정보, 작물 상태를 분석하여 최적의 방제 경로를 기획합니다.
    응답은 항상 JSON 형식으로 반환합니다."""
    
    def __init__(self, ai_gateway: HolySheepAIGateway):
        self.ai = ai_gateway
    
    def plan_spray_route(
        self, 
        field_segments: List[FieldSegment],
        weather: Dict,
        drone_specs: Dict
    ) -> DroneRoute:
        """방제 경로 자동 기획"""
        
        # GPT-5에 전달할 프롬프트 구성
        prompt = self._build_planning_prompt(field_segments, weather, drone_specs)
        
        try:
            # HolySheep AI 게이트웨이 통해 GPT-4.1 호출
            response = self.ai.call_gpt(prompt, model="gpt-4.1")
            
            # JSON 파싱
            route_data = json.loads(response)
            return self._parse_to_route(route_data)
            
        except json.JSONDecodeError:
            # 응답 형식 오류 시 fallback
            return self._create_default_route(field_segments)
        except Exception as e:
            print(f"경로 기획 오류: {e}")
            return self._create_default_route(field_segments)
    
    def _build_planning_prompt(
        self, 
        segments: List[FieldSegment],
        weather: Dict,
        specs: Dict
    ) -> str:
        """GPT 모델 입력 프롬프트 생성"""
        
        segments_info = "\n".join([
            f"- 구역: {s.name}, 면적: {s.area_hectare}ha, "
            f"작물: {s.crop_type}, 생육단계: {s.growth_stage}, "
            f"해충위험: {s.pest_risk}"
            for s in segments
        ])
        
        return f"""농업 방제 드론 경로를 기획해주세요.

[농경지 정보]
{segments_info}

[기상 조건]
- 온도: {weather.get('temperature', 25)}°C
- 풍속: {weather.get('wind_speed', 3)}m/s
- 강수확률: {weather.get('rain_chance', 10)}%
- 습도: {weather.get('humidity', 60)}%

[드론 사양]
- 비행속도: {specs.get('speed', 5)}m/s
- 약제탑재량: {specs.get('payload', 10)}L
- 살포폭: {specs.get('spray_width', 3)}m

[요구사항]
1. 위험도 높은 구역 우선 방문
2. 바람 영향을 최소화하는 경로
3. 약제 충전 포인트 최적 배치
4. 전체 비행시간 최소화

JSON 형식으로 반환:
{{
  "waypoints": [{{"lat": float, "lng": float, "action": "spray|hover|return"}}],
  "total_distance_km": float,
  "estimated_duration_minutes": float,
  "spray_schedule": [{{"segment": str, "volume_L": float, "priority": int}}]
}}"""

    def _parse_to_route(self, data: dict) -> DroneRoute:
        """GPT 응답을 DroneRoute 객체로 변환"""
        return DroneRoute(
            waypoints=data.get("waypoints", []),
            total_distance_km=data.get("total_distance_km", 0),
            estimated_duration_minutes=data.get("estimated_duration_minutes", 0),
            spray_schedule=data.get("spray_schedule", [])
        )
    
    def _create_default_route(self, segments: List[FieldSegment]) -> DroneRoute:
        """기본Fallback 경로 - GPT 응답 실패 시"""
        waypoints = [
            {"lat": seg.coordinates[0][0], "lng": seg.coordinates[0][1], 
             "action": "hover"}
            for seg in segments
        ]
        waypoints.append({"lat": 37.5, "lng": 127.0, "action": "return"})
        
        total_area = sum(s.area_hectare for s in segments)
        return DroneRoute(
            waypoints=waypoints,
            total_distance_km=total_area * 0.8,
            estimated_duration_minutes=total_area * 15,
            spray_schedule=[
                {"segment": s.name, "volume_L": s.area_hectare * 10, "priority": 1}
                for s in segments
            ]
        )



사용 예시

planner = SmartFarmRoutePlanner(ai)

test_segments = [
    FieldSegment(
        name="논-A区块",
        area_hectare=2.5,
        crop_type="벼",
        growth_stage="출수기",
        pest_risk="high",
        coordinates=[(37.501, 127.021), (37.505, 127.025)]
    ),
    FieldSegment(
        name="밭-B区块",
        area_hectare=1.2,
        crop_type="콩",
        growth_stage="개화기",
        pest_risk="medium",
        coordinates=[(37.510, 127.030), (37.512, 127.032)]
    )
]

test_weather = {
    "temperature": 28,
    "wind_speed": 2.5,
    "rain_chance": 5,
    "humidity": 75
}

test_specs = {
    "speed": 6,
    "payload": 15,
    "spray_width": 4
}

route = planner.plan_spray_route(test_segments, test_weather, test_specs)
print(f"경로 기획 완료: {route.total_distance_km}km, {route.estimated_duration_minutes}분")

3단계: Gemini 다중光谱 이미지 분석 및 프레임 추출

import io
import time
from typing import List, Dict, Tuple, Optional
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum

class InfestationLevel(Enum):
    """피해 등급"""
    HEALTHY = "healthy"
    SUSPICIOUS = "suspicious"
    MODERATE = "moderate"
    SEVERE = "severe"
    CRITICAL = "critical"

@dataclass
class AnalysisResult:
    """이미지 분석 결과"""
    level: InfestationLevel
    confidence: float
    affected_area_percent: float
    location: str
    recommended_action: str
    severity_score: int  # 1-10

class MultispectralAnalyzer:
    """
    Gemini 기반 다중光谱 드론 이미지 분석 시스템
    병해충 조기 탐지 및灾区 분할 수행
    """
    
    ANALYSIS_PROMPT = """이 농업 드론 이미지를 분석하여 병해충 피해를 평가해주세요.

[분석 항목]
1. 전체 식물 상태 평가 (녹색도, 생기)
2. 의심스러운 부분 식별 (변색, 병斑, 괴사)
3. 피해 면적 비율估算
4. 피해 등급 분류 (healthy/suspicious/moderate/severe/critical)
5. 권장 조치 사항

[출력 형식]
정확한 JSON:
{{
  "level": "문자열",
  "confidence": 0.00~1.00,
  "affected_area_percent": 0~100,
  "location": "이미지 내 위치 설명",
  "recommended_action": "구체적 조치 권장",
  "severity_score": 1~10
}}

ONLY JSON을 출력하세요. 추가 텍스트 없이."""

    def __init__(self, ai_gateway: HolySheepAIGateway):
        self.ai = ai_gateway
        self._analysis_cache = {}
    
    @retry(
        retry=retry_if_exception_type(Exception),
        stop=stop_after_attempt(3),
        wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10)
    )
    def analyze_image(
        self, 
        image_path: str, 
        use_cache: bool = True
    ) -> AnalysisResult:
        """
        단일 이미지 분석 (자동 리트라이 포함)
        HolySheep AI의 Gemini 2.5 Flash 활용
        """
        
        # 캐시 확인
        if use_cache and image_path in self._analysis_cache:
            print(f"캐시 히트: {image_path}")
            return self._analysis_cache[image_path]
        
        try:
            # HolySheep AI 통해 Gemini Vision 호출
            response = self.ai.call_gemini_vision(image_path, self.ANALYSIS_PROMPT)
            
            # JSON 파싱
            data = json.loads(response.strip())
            
            result = AnalysisResult(
                level=InfestationLevel(data["level"]),
                confidence=data["confidence"],
                affected_area_percent=data["affected_area_percent"],
                location=data["location"],
                recommended_action=data["recommended_action"],
                severity_score=data["severity_score"]
            )
            
            # 캐시 저장
            if use_cache:
                self._analysis_cache[image_path] = result
            
            return result
            
        except json.JSONDecodeError as e:
            print(f"JSON 파싱 오류: {e}")
            raise ValueError("Gemini 응답 형식 오류")
    
    def batch_analyze(
        self, 
        image_paths: List[str],
        priority_queue: bool = True
    ) -> List[AnalysisResult]:
        """
        대량 이미지 배치 분석
        고위험 이미지 우선 처리 옵션 제공
        """
        results = []
        
        if priority_queue:
            # 첫 프레임만 빠르게 분석하여 우선순위 결정
            quick_results = []
            for path in image_paths[:5]:
                try:
                    result = self.analyze_image(path)
                    quick_results.append((path, result))
                except Exception as e:
                    print(f"빠른 분석 실패: {path}, {e}")
            
            # 높은 심각도 순으로 정렬
            quick_results.sort(key=lambda x: x[1].severity_score, reverse=True)
            
            # 우선순위 이미지 먼저 처리
            for path, _ in quick_results:
                image_paths.remove(path)
                image_paths.insert(0, path)
        
        # 전체 이미지 분석
        for i, path in enumerate(image_paths, 1):
            try:
                print(f"[{i}/{len(image_paths)}] 분석 중: {path}")
                result = self.analyze_image(path)
                results.append(result)
                
                # 속도 제한 대응 (Gemini rate limit)
                time.sleep(0.5)
                
            except Exception as e:
                print(f"분석 실패: {path}, {e}")
                # 실패해도 계속 진행
                results.append(AnalysisResult(
                    level=InfestationLevel.HEALTHY,
                    confidence=0.0,
                    affected_area_percent=0.0,
                    location="분석 불가",
                    recommended_action="이미지 재촬영 권장",
                    severity_score=0
                ))
        
        return results

    def generate_field_report(
        self, 
        results: List[AnalysisResult],
        field_name: str
    ) -> Dict:
        """분석 결과 기반 농장 종합 보고서 생성"""
        
        summary_prompt = f"""다음 {field_name} 드론 이미지 분석 결과를 종합해주세요.

결과 수: {len(results)}
평균 신뢰도: {sum(r.confidence for r in results) / len(results):.2f}
평균 피해면적: {sum(r.affected_area_percent for r in results) / len(results):.1f}%
최대 심각도: {max(r.severity_score for r in results)}
피해 등급 분포: {{
  healthy: {sum(1 for r in results if r.level == InfestationLevel.HEALTHY)},
  suspicious: {sum(1 for r in results if r.level == InfestationLevel.SUSPICIOUS)},
  moderate: {sum(1 for r in results if r.level == InfestationLevel.MODERATE)},
  severe: {sum(1 for r in results if r.level == InfestationLevel.SEVERE)},
  critical: {sum(1 for r in results if r.level == InfestationLevel.CRITICAL)}
}}

종합 평가 및 긴급 조치 사항을 JSON으로 작성:
{{
  "overall_status": "양호|주의|경계|위험",
  "total_affected_hectare": float,
  "urgent_areas": ["구역명1", "구역명2"],
  "recommended_treatment": "구체적 조치 내용",
  "follow_up_schedule": "추적 관찰 일정"
}}"""

        try:
            # DeepSeek로 보고서 생성 (비용 효율적)
            response = self.ai.call_deepseek(summary_prompt)
            return json.loads(response)
        except Exception as e:
            print(f"보고서 생성 실패: {e}")
            return {
                "overall_status": "주의",
                "total_affected_hectare": 0,
                "urgent_areas": [],
                "recommended_treatment": "분석 재실시 권장",
                "follow_up_schedule": "3일 후 재점검"
            }



사용 예시

analyzer = MultispectralAnalyzer(ai)


테스트 이미지 분석

test_images = [
    "drone_images/field_north_001.jpg",
    "drone_images/field_south_002.jpg",
    "drone_images/field_east_003.jpg"
]

results = analyzer.batch_analyze(test_images)
for i, result in enumerate(results):
    print(f"이미지 {i+1}: {result.level.value} (신뢰도: {result.confidence:.2f})")


종합 보고서 생성

report = analyzer.generate_field_report(results, "서울 테스트 농장")
print(f"종합 평가: {report['overall_status']}")

4단계: SLA 기반 자동 리트라이 및 Rate Limit 처리

import asyncio
import logging
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Callable, Any, Optional, Dict
from dataclasses import dataclass, field
from collections import defaultdict
import threading


로깅 설정

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger("HolySheepSLA")

@dataclass
class SLAConfig:
    """SLA 정책 설정"""
    max_retries: int = 5
    base_delay: float = 1.0  # 초
    max_delay: float = 60.0  # 초
    exponential_base: float = 2.0
    jitter: float = 0.1  # 무작위 변동폭
    timeout: float = 30.0  # 초
    circuit_breaker_threshold: int = 5
    circuit_breaker_timeout: int = 300  # 5분

@dataclass
class RateLimitState:
    """Rate Limit 상태 추적"""
    requests_made: int = 0
    requests_reset: datetime = field(default_factory=datetime.now)
    last_response_headers: Dict = field(default_factory=dict)

class HolySheepSLAGateway:
    """
    HolySheep AI SLA 리트라이 및 Rate Limit 자동 처리 게이트웨이
    
    주요 기능:
    - 지수 백오프 기반 자동 리트라이
    - Rate Limit 헤더 자동 파싱 및 대기
    - 서킷 브레이커 패턴
    - 실시간 비용 추적
    """
    
    def __init__(
        self, 
        ai_gateway: HolySheepAIGateway,
        config: SLAConfig = None
    ):
        self.ai = ai_gateway
        self.config = config or SLAConfig()
        
        # 서킷 브레이커 상태
        self._failure_count = defaultdict(int)
        self._circuit_open_until: Dict[str, datetime] = {}
        
        # Rate Limit 상태
        self._rate_states: Dict[str, RateLimitState] = defaultdict(RateLimitState)
        self._lock = threading.Lock()
        
        # 비용 추적
        self.total_cost = 0.0
        self.total_tokens = 0
        
        # 모델별 비용 (per MTK)
        self.model_costs = {
            "gpt-4.1": 0.008,
            "deepseek-v3.2": 0.00042,
            "gemini-2.5-flash": 0.0025
        }
    
    def _calculate_delay(self, attempt: int) -> float:
        """지수 백오프 딜레이 계산"""
        delay = self.config.base_delay * (self.config.exponential_base ** attempt)
        delay = min(delay, self.config.max_delay)
        
        # 지터 추가
        import random
        jitter_range = delay * self.config.jitter
        delay += random.uniform(-jitter_range, jitter_range)
        
        return delay
    
    def _should_retry(self, exception: Exception, attempt: int) -> bool:
        """리트라이 여부 판단"""
        if attempt >= self.config.max_retries:
            return False
        
        error_str = str(exception).lower()
        
        # 자동 리트라이 대상 에러
        retryable_patterns = [
            "rate limit",
            "429",
            "503",
            "timeout",
            "connection",
            "server error",
            "temporarily unavailable"
        ]
        
        return any(pattern in error_str for pattern in retryable_patterns)
    
    def _update_circuit_state(self, model: str, success: bool):
        """서킷 브레이커 상태 업데이트"""
        with self._lock:
            if success:
                self._failure_count[model] = 0
            else:
                self._failure_count[model] += 1
                
                if self._failure_count[model] >= self.config.circuit_breaker_threshold:
                    self._circuit_open_until[model] = datetime.now() + \
                        timedelta(seconds=self.config.circuit_breaker_timeout)
                    logger.warning(f"서킷 브레이커 활성화: {model}")
    
    def _is_circuit_open(self, model: str) -> bool:
        """서킷 브레이커 오픈 상태 확인"""
        if model not in self._circuit_open_until:
            return False
        
        if datetime.now() >= self._circuit_open_until[model]:
            # 타임아웃 완료 - 재시도 허용
            del self._circuit_open_until[model]
            self._failure_count[model] = 0
            return False
        
        return True
    
    def _track_rate_limit(self, response_headers: Dict):
        """Rate Limit 헤더 파싱 및 상태 추적"""
        with self._lock:
            state = self._rate_states["default"]
            
            # HolySheep AI Rate Limit 헤더 파싱
            if "x-ratelimit-limit" in response_headers:
                pass  # 사용량 제한
            if "x-ratelimit-remaining" in response_headers:
                state.requests_made = int(response_headers["x-ratelimit-remaining"])
            if "x-ratelimit-reset" in response_headers:
                reset_timestamp = int(response_headers["x-ratelimit-reset"])
                state.requests_reset = datetime.fromtimestamp(reset_timestamp)
            
            state.last_response_headers = response_headers
    
    def _get_wait_time(self) -> float:
        """Rate Limit 리셋까지 대기 시간 계산"""
        state = self._rate_states["default"]
        now = datetime.now()
        
        if now >= state.requests_reset:
            return 0
        
        return (state.requests_reset - now).total_seconds()
    
    def call_with_sla(
        self, 
        func: Callable,
        model: str = "gpt-4.1",
        *args, 
        **kwargs
    ) -> Any:
        """
        SLA 보장 API 호출
        자동 리트라이, 서킷 브레이커, Rate Limit 처리 포함
        """
        
        # 서킷 브레이커 확인
        if self._is_circuit_open(model):
            raise Exception(f"서킷 브레이커 활성화됨: {model}")
        
        last_exception = None
        
        for attempt in range(self.config.max_retries + 1):
            try:
                logger.info(f"[{model}] 호출 시도 {attempt + 1}/{self.config.max_retries + 1}")
                
                # 함수 실행
                result = func(*args, **kwargs)
                
                # 성공 - 상태 업데이트
                self._update_circuit_state(model, success=True)
                logger.info(f"[{model}] 호출 성공")
                
                # 비용 추적
                if hasattr(result, 'usage'):
                    tokens = result.usage.total_tokens
                    cost = tokens / 1_000_000 * self.model_costs.get(model, 0.01)
                    self.total_cost += cost
                    self.total_tokens += tokens
                
                return result
                
            except Exception as e:
                last_exception = e
                logger.warning(f"[{model}] 호출 실패: {str(e)}")
                
                # Rate Limit 대기
                wait_time = self._get_wait_time()
                if wait_time > 0:
                    logger.info(f"Rate Limit 대기: {wait_time:.1f}초")
                    time.sleep(wait_time)
                
                # 리트라이 판단
                if not self._should_retry(e, attempt):
                    logger.error(f"[{model}] 리트라이 종료: {str(e)}")
                    self._update_circuit_state(model, success=False)
                    raise
                
                # 지연 후 리트라이
                delay = self._calculate_delay(attempt)
                logger.info(f"[{model}] {delay:.1f}초 후 재시도...")
                time.sleep(delay)
        
        raise last_exception
    
    def get_cost_report(self) -> Dict:
        """비용 보고서 반환"""
        return {
            "total_cost_usd": self.total_cost,
            "total_tokens": self.total_tokens,
            "cost_per_token": self.total_cost / self.total_tokens if self.total_tokens > 0 else 0,
            "model_usage": dict(self._failure_count),
            "estimated_monthly_cost": self.total_cost * 30  # 일일->월간 환산
        }



SLA 게이트웨이 인스턴스 생성

sla_gateway = HolySheepSLAGateway(
    ai, 
    config=SLAConfig(
        max_retries=3,
        base_delay=1.0,
        max_delay=30.0,
        circuit_breaker_threshold=3
    )
)


SLA 보장 호출 예시

try:
    result = sla_gateway.call_with_sla(
        lambda: ai.call_gpt("오늘의 농업 팁을 알려주세요"),
        model="gpt-4.1"
    )
    print(f"결과: {result}")
except Exception as e:
    print(f"최종 실패: {e}")


비용 보고서

cost_report = sla_gateway.get_cost_report()
print(f"총 비용: ${cost_report['total_cost_usd']:.4f}")
print(f"월간 예상 비용: ${cost_report['estimated_monthly_cost']:.2f}")

5단계: 전체 시스템 통합 및 모니터링

import asyncio
from datetime import datetime
from typing import List, Dict
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger("FarmSystem")

class FarmProtectionSystem:
    """
    완전한 농업 방제 드론 시스템
    HolySheep AI 통합解决方案
    """
    
    def __init__(self):
        # HolySheep AI 초기화
        self.ai = HolySheepAIGateway()
        self.sla = HolySheepSLAGateway(self.ai)
        self.planner = SmartFarmRoutePlanner(self.ai)
        self.analyzer = MultispectralAnalyzer(self.ai)
        
        # 시스템 상태
        self.is_running = False
        self.mission_log = []
    
    async def execute_mission(
        self,
        field_data: List[FieldSegment],
        drone_images: List[str],
        weather: Dict
    ) -> Dict:
        """완전한 방제 미션 실행 파이프라인"""
        
        mission_id = f"MISSION-{datetime.now().strftime('%Y%m%d-%H%M%S')}"
        logger.info(f"[{mission_id}] 미션 시작")
        
        result = {
            "mission_id": mission_id,
            "timestamp": datetime.now().isoformat(),
            "stages": {}
        }
        
        try:
            # Stage 1: 경로 기획
            logger.info("[Stage 1] 드론 경로 기획 중...")
            route = await asyncio.get_event_loop().run_in_executor(
                None,
                lambda: self.planner.plan_spray_route(field_data, weather, {})
            )
            result["stages"]["route_planning"] = {
                "status": "success",
                "distance_km": route.total_distance_km,
                "duration_minutes": route.estimated_duration_minutes
            }
            
            # Stage 2: 이미지 분석
            logger.info("[Stage 2] 다중 spectral 이미지 분석 중...")
            analyses = await asyncio.get_event_loop().run_in_executor(
                None,
                lambda: self.analyzer.batch_analyze(drone_images)
            )
            
            result["stages"]["image_analysis"] = {
                "status": "success",
                "images_processed": len(analyses),
                "critical_areas": sum(1 for a in analyses if a.level.value == "critical")
            }
            
            # Stage 3: 종합 보고서
            logger.info("[Stage 3] 종합 보고서 생성 중...")
            report = await asyncio.get_event_loop().run_in_executor(
                None,
                lambda: self.analyzer.generate_field_report(analyses, "농장-A")
            )
            result["stages"]["report"] = {
                "status": "success",
                "overall_status": report.get("overall_status", "unknown")
            }
            
            # 최종 명령 생성
            logger.info("[Stage 4] 최종 방제 명령 최적화...")
            priority_areas = [
                a for a in analyses 
                if a.severity_score >= 7
            ]
            
            optimized_route = self._optimize_for_priority(
                route, priority_areas
            )
            result["final_route"] = optimized_route
            
            result["status"] = "completed"
            logger.info(f"[{mission_id}] 미션 완료")
            
        except Exception as e:
            result["status"] = "failed"
            result["error"] = str(e)
            logger.error(f"[{mission_id}] 미션 실패: {e}")
        
        finally:
            # 미션 로그 저장
            self.mission_log.append(result)
        
        return result
    
    def _optimize_for_priority(
        self, 
        route: DroneRoute, 
        priorities: List[AnalysisResult]
    ) -> Dict:
        """우선순위 기반 경로 재최적화"""
        return {
            "original_waypoints": len(route.waypoints),
            "priority_waypoints": len(priorities),
            "estimated_savings_percent": min(len(priorities) * 5, 30)
        }
    
    def get_system_stats(self) -> Dict:
        """시스템 통계 반환"""
        cost_report = self.sla.get_cost_report()
        
        return {
            "total_missions": len(self.mission_log),
            "success_rate": sum(1 for m in self.mission_log if m.get("status") == "completed") / 
                           max(len(self.mission_log), 1) * 100,
            "cost_report": cost_report,
            "active_models": ["gpt-4.1", "deepseek-v3.2", "gemini-2.5-flash"]
        }



시스템 실행

async def main():
    system = FarmProtectionSystem()
    
    # 테스트 데이터
    test_fields = [
        FieldSegment(
            name="논-A",
            area_hectare=3.0,
            crop_type="벼",
            growth_stage="수확기",

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