[Paper] Agentic AI 프레임워크 for 스마트 인벤토리 보충

Source: arXiv - 2511.23366v1

개요

이 논문은 중형 소매점의 에이전트 기반 AI 프레임워크를 제안한다. 수요 예측, 공급업체 선택 최적화, 다중 에이전트 협상, 지속적인 학습을 결합하여 재고 보충 전체 루프를 자동화함으로써 재고 부족을 줄이고 보유 비용을 낮추며 제품 구성을 신선하게 유지하는 것을 목표로 한다. 이러한 문제는 전자상거래 플랫폼부터 오프라인 체인점까지 모든 소매업체에 영향을 미친다.

주요 기여

• 에이전트 중심 아키텍처: 예측, 공급업체 선택, 협상을 자율 에이전트로 취급하고 공유 지식 베이스를 통해 협업하도록 설계.
• 하이브리드 예측 모델: 고전적인 시계열 모델(ARIMA, 지수 평활)과 경량 딥러닝(LSTM)을 결합해 일반적인 판매 패턴과 급격한 트렌드 급등을 모두 처리.
• 다목적 공급업체 최적화: 가격, 리드 타임, 신뢰성, 지속 가능성 지표를 파레토 프론트 방식으로 균형 맞춤.
• 협상 프로토콜: 강화 학습 에이전트를 기반으로 주문 수량과 가격을 반복적으로 제안하고 공급업체 응답으로부터 학습.
• 지속 학습 루프: 판매, 반품, 시장 트렌드 신호(예: 소셜 미디어 버즈)로부터 수요 모델과 공급업체 점수를 실시간에 가깝게 업데이트.
• 프로토타입 배포: 중규모 마트에 적용하여 실제 및 합성 데이터셋 3개에 대해 기존 휴리스틱 대비 측정 가능한 개선을 입증.

방법론

1. 데이터 수집 – POS 거래, 재고 로그, 공급업체 카탈로그, 외부 트렌드 피드(소셜 미디어, Google Trends)를 중앙 데이터 레이크로 스트리밍.
2. 수요 예측 에이전트 –
   • 특성 엔지니어링 수행(계절성, 프로모션, 공휴일).
   • 두 단계 모델 실행: 안정성을 위한 통계적 베이스라인, 이후 이상 탐지를 위한 LSTM 파인튜너.
3. 공급업체 선택 에이전트 –
   • SKU별 후보 집합을 구성하고 비용, 리드 타임, 충족률, ESG(환경/사회) 요소로 점수화.
   • 다목적 진화 알고리즘을 사용해 파레토 최적 후보 리스트 생성.
4. 협상 에이전트 –
   • 각 공급업체를 환경으로 모델링; 에이전트 정책(가격·수량 제안)은 Q‑learning으로 훈련, 보상 = 비용 절감 – 지연 배송에 대한 패널티.
   • 협상은 비동기적으로 진행되어 다수 공급업체와 병렬 대화 가능.
5. 학습 및 피드백 루프 –
   • 각 보충 사이클 후 실제 판매, 배송 성과, 마진 결과를 피드백해 예측 가중치와 공급업체 점수를 업데이트.
6. 평가 –
   • 세 가지 휴리스틱과 비교: (a) 단순 재주문점, (b) EOQ(경제적 주문량), (c) 규칙 기반 계절 조정.
   • 지표: 재고 부족 빈도, 평균 재고 보유 비용, 제품 믹스 회전율(GMV per SKU).

결과 및 발견

이 프레임워크는 세 개의 테스트 데이터셋 모두에서 휴리스틱을 지속적으로 능가했으며, 특히 외부 트렌드에 의해 수요 급증이 발생한 경우(예: 바이럴 패션 아이템) 뛰어난 성과를 보였다. 강화 학습 기반 협상자는 기존 정적 공급 계약 대비 평균 5 % 가격 개선을 달성했다.

실무적 함의

• 소매 기술 벤더용 – 모듈형 에이전트 설계는 마이크로서비스(예측, 공급업체 점수화, 협상) 형태로 포장되어 REST/gRPC API를 통해 기존 ERP 또는 재고 관리 시스템에 손쉽게 연결 가능.
• 개발자용 – 논문의 오픈소스 프로토타입(Python, PyTorch, Ray RLlib)은 지속 가능한 점수나 동적 가격 피드백 등 맞춤형 에이전트를 구축하기 위한 준비된 코드베이스 제공.
• 비용 절감 – 보유 비용 28 % 감소는 운전자본 요구량을 직접 낮추어 중형 체인점에 강력한 ROI 근거 제공.
• 리스크 완화 – 공급업체 신뢰성을 지속적으로 학습함으로써 중단 위험이 감지되면 사전에 주문을 재배치해 공급 충격 시 재고 부족 가능성을 감소.
• 제품 발굴 – 트렌드 스캐닝 에이전트가 고마진·고회전 아이템을 조기에 포착해 보다 민첩한 품목 구성 계획을 지원.
• 확장성 – Ray 기반 분산 컴퓨팅을 활용해 단일 매장부터 지역 체인까지 최소 코드 변경으로 확장 가능.

한계 및 향후 연구

• 데이터 의존성 – 정확한 예측은 깨끗하고 고주파수의 판매 데이터에 의존; 노이즈가 많은 POS 로그는 성능 저하를 초래할 수 있음.
• 공급업체 모델링 단순화 – 실제 계약은 볼륨 리베이트, 독점 조항 등 복잡한 조건을 포함하지만 현재 RL 협상자는 이를 반영하지 않음.
• 설명 가능성 – 에이전트가 정량적 권고를 제공하지만, 머천다이저의 신뢰를 얻기 위해 인간이 이해하기 쉬운 설명이 필요함을 논문에서 언급.
• 확장성 테스트 부족 – 실험은 단일 중규모 마트에 한정됐으며, 향후 다매장 네트워크 및 전자상거래 물류센터에서 검증 필요.
• 가격 엔진 연계 – 보충 결정과 동적 가격 책정을 결합하면 마진 개선 여지가 더 커질 수 있으며, 이는 저자들이 추후 탐구할 계획임.

저자

• Toqeer Ali Syed
• Salman Jan
• Gohar Ali
• Ali Akarma
• Ahmad Ali
• Qurat-ul-Ain Mastoi

논문 정보

• arXiv ID: 2511.23366v1
• 분류: cs.AI, cs.MA
• 발표일: 2025년 11월 28일
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