Google ADK 이력서 분석·생성 자동화 도구

배경

이력서를 쓸 때마다 같은 패턴이 반복됐다. 경력 사항을 나열하고 성과를 수치화하고 기술 스택을 정리하는 작업은 본질적으로 구조화된 데이터 추출 문제다. PDF 이력서를 올리면 구조를 파싱하고 부족한 부분을 분석한 뒤 인터뷰를 통해 추가 정보를 수집하고 섹션별로 개선해주는 도구를 만들고 싶었다.

시스템 구성

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config:
  theme: base
  themeVariables:
    primaryColor: "#e0f2fe"
    primaryTextColor: "#0c4a6e"
    primaryBorderColor: "#38bdf8"
    lineColor: "#94a3b8"
    fontSize: "14px"
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flowchart TD
    A["사용자\nPDF 업로드 / 대화"] --> B["Next.js 15 프론트엔드\nBFF 프록시 + Keycloak 인증"]
    B --> C["Spring Boot 코어 서비스\n세션 관리 + API Gateway"]
    C --> D["Google ADK 에이전트 서버\nSSE 스트리밍"]
    C --> E[(PostgreSQL)]

    style A fill:#fef3c7,stroke:#f59e0b,color:#78350f
    style B fill:#dbeafe,stroke:#3b82f6,color:#1e3a5f
    style C fill:#ede9fe,stroke:#8b5cf6,color:#4c1d95
    style D fill:#d1fae5,stroke:#10b981,color:#064e3b
    style E fill:#fce7f3,stroke:#ec4899,color:#831843

프론트엔드의 BFF(Backend For Frontend) 프록시가 Keycloak JWT 토큰을 주입하고 Spring Boot 코어로 전달한다. 코어 서비스는 세션을 관리하면서 ADK 에이전트 서버에 SSE 스트리밍 요청을 보내고 응답을 그대로 클라이언트에 전달한다.

에이전트 아키텍처

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config:
  theme: base
  themeVariables:
    primaryColor: "#e0f2fe"
    primaryTextColor: "#0c4a6e"
    primaryBorderColor: "#38bdf8"
    lineColor: "#94a3b8"
    fontSize: "14px"
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flowchart LR
    subgraph 분석["1단계: 분석"]
        Parser["이력서 파싱"]
        Analyzer["내용 분석"]
        Checker["누락 항목 식별"]
    end

    subgraph 수집["2단계: 정보 수집"]
        Intent["사용자 목적 파악"]
        QGen["질문 생성"]
        QInt["대화형 인터뷰"]
    end

    subgraph 개선["3단계: 개선"]
        Sections["13개 섹션 전문 Agent"]
        Validator["최종 검증"]
    end

    분석 --> 수집 --> 개선

    style Parser fill:#dbeafe,stroke:#3b82f6,color:#1e3a5f
    style Analyzer fill:#dbeafe,stroke:#3b82f6,color:#1e3a5f
    style Checker fill:#dbeafe,stroke:#3b82f6,color:#1e3a5f
    style Intent fill:#d1fae5,stroke:#10b981,color:#064e3b
    style QGen fill:#d1fae5,stroke:#10b981,color:#064e3b
    style QInt fill:#d1fae5,stroke:#10b981,color:#064e3b
    style Sections fill:#e0f2fe,stroke:#38bdf8,color:#0c4a6e
    style Validator fill:#ede9fe,stroke:#8b5cf6,color:#4c1d95

오케스트레이터가 3단계 워크플로우를 조율한다. 이력서 PDF가 들어오면 파싱 → 분석 → 누락 항목 체크를 거치고 사용자와 대화형 인터뷰로 부족한 정보를 수집한 뒤 13개 섹션 전문 에이전트가 각 영역을 개선한다. Validator가 최종 품질을 검증한다.

기술적 결정

• Spring Boot 코어 + ADK 에이전트 분리: 세션 관리·인증·영속성은 Kotlin/Spring Boot가 담당하고 AI 처리는 Python/ADK 서버가 담당하도록 역할을 분리했다
• SSE 스트리밍: 이력서 분석은 시간이 걸리는 작업이라 SSE로 실시간 진행 상황을 클라이언트에 전달한다
• BFF 프록시 패턴: 프론트엔드에서 직접 백엔드를 호출하지 않고 Next.js BFF가 인증 토큰을 주입해 보안을 확보했다
• Hexagonal Architecture: 도메인 로직을 인프라에서 분리해 에이전트 서버나 DB 변경에 유연하게 대응할 수 있게 설계했다

현재 진행 상황

이력서 파싱과 분석 에이전트 파이프라인이 동작하는 상태다. 자기소개서 자동 생성, 모의 면접 기능을 순차적으로 구현할 예정이다.