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@@ -39,7 +39,7 @@ TEST_MODE = os.getenv("TEST_MODE", "false").lower() == "true"
 conversation_history = []
 
 class WuxingLLMSystem:
-    """오행·오상 기반 협력적 LLM 시스템"""
+    """오행·오상 기반 AGI급 협력적 보고서 작성 시스템"""
     
     def __init__(self):
         self.token = FRIENDLI_TOKEN
@@ -52,47 +52,47 @@ class WuxingLLMSystem:
         self.use_gemini = False
         self.gemini_client = None
         
-        # 오행 역할 정의
+        # 오행 역할 정의 - AGI 수준 전문가 팀
         self.wuxing_roles = {
             "wood": {
-                "name": "감독관 (팀장)",
+                "name": "전략적 비전 설계자 (Chief Vision Officer)",
                 "virtue": "仁",
                 "element": "木",
-                "traits": "포용·성장형 리더",
-                "expertise": "비전 제시, 팀 조율, 인재 육성",
-                "color": "#10b981"  # Green
+                "traits": "통찰력, 미래예측, 포용적 리더십",
+                "expertise": "거시적 비전, 시스템적 사고, 혁신 전략, 조직 문화 설계",
+                "color": "#10b981"
             },
             "fire": {
-                "name": "전략·기획 리더",
+                "name": "혁신 전략 아키텍트 (Innovation Strategy Architect)",
                 "virtue": "義",
                 "element": "火",
-                "traits": "열정·결단, 개척 정신",
-                "expertise": "중·장기 로드맵, 사업 모델 설계, 리스크-보상 시나리오",
-                "color": "#ef4444"  # Red
+                "traits": "파괴적 혁신, 전략적 직관, 리스크 테이킹",
+                "expertise": "비즈니스 모델 혁신, 시장 파괴 전략, 경쟁우위 설계",
+                "color": "#ef4444"
             },
             "metal": {
-                "name": "아키텍처 & 표준 책임",
+                "name": "시스템 아키텍처 마스터 (Systems Architecture Master)",
                 "virtue": "禮",
                 "element": "金",
-                "traits": "구조화·정밀, 시스템 설계 마스터",
-                "expertise": "기술·데이터 아키텍처, 표준 수립, 품질·확장성 검증",
-                "color": "#f59e0b"  # Gold
+                "traits": "정밀성, 완벽주의, 시스템 통합력",
+                "expertise": "엔터프라이즈 아키텍처, 기술 거버넌스, 표준화 전략",
+                "color": "#f59e0b"
             },
             "water": {
-                "name": "도구 활용 R&D 스페셜리스트",
+                "name": "미래기술 연구소장 (Future Tech Research Director)",
                 "virtue": "智",
                 "element": "水",
-                "traits": "분석·호기심, IT·AI 도구 전문가",
-                "expertise": "최신 기술·시장 조사, 프로토타입 개발, 자동화·생산성 툴",
-                "color": "#3b82f6"  # Blue
+                "traits": "깊은 분석력, 기술 통찰, 혁신적 사고",
+                "expertise": "신기술 R&D, 기술 융합, AI/ML, 퀀텀 컴퓨팅",
+                "color": "#3b82f6"
             },
             "earth": {
-                "name": "실행·운영·품질 담당",
+                "name": "실행 최적화 전문가 (Execution Excellence Expert)",
                 "virtue": "信",
                 "element": "土",
-                "traits": "신뢰·성실, 실행력",
-                "expertise": "일정·예산·리소스 관리, 운영 최적화, 품질 보증",
-                "color": "#a855f7"  # Purple
+                "traits": "체계성, 신뢰성, 실행 완벽성",
+                "expertise": "프로젝트 거버넌스, 품질 시스템, 리스크 관리, ROI 최적화",
+                "color": "#a855f7"
             }
         }
         
@@ -126,184 +126,410 @@ class WuxingLLMSystem:
         }
     
     def create_wood_initial_prompt(self, user_query: str, search_results: Dict = None) -> str:
-        """木(감독관) 초기 프롬프트"""
+        """木(전략적 비전 설계자) 초기 프롬프트"""
         search_info = ""
         if search_results:
             search_info = f"\n\n웹 검색 결과:\n{self._format_search_results(search_results)}"
         
-        return f"""당신은 仁(인자함)의 덕목을 지닌 木의 기운을 가진 감독관입니다.
-포용적이고 성장지향적인 리더십으로 팀을 이끕니다.
+        return f"""당신은 AGI 수준의 전략적 비전 설계자(Chief Vision Officer)입니다.
+仁(인자함)의 덕목으로 미래를 예측하고 혁신적 비전을 제시합니다.
 
-사용자 질문: {user_query}
+[사용자 요청사항]
+{user_query}
+
+[참고 자료]
 {search_info}
 
-팀장으로서 이 질문에 대해:
-1. 전체적인 비전과 방향성을 제시하세요
-2. 각 팀원(火, 土, 金, 水)의 역할과 기여 방향을 설계하세요
-3. 성장과 발전의 관점에서 핵심 목표를 설정하세요
-4. 팀 전체가 조화롭게 협력할 수 있는 프레임워크를 제시하세요
-5. 검색 결과를 참고하여 최신 트렌드와 모범 사례를 반영하세요
+[임무] 다음 관점에서 종합적이고 혁신적인 비전을 제시하세요:
+
+1. **거시적 비전과 패러다임 전환**
+   - 10년 후 미래 시나리오와 메가트렌드 분석
+   - 패러다임 시프트와 게임체인저 요소 식별
+   - 글로벌 맥락에서의 전략적 포지셔닝
+
+2. **시스템적 사고와 복잡계 분석**
+   - 다차원적 상호작용과 피드백 루프 설계
+   - 창발적 속성과 네트워크 효과 예측
+   - 생태계 관점의 가치 창출 모델
+
+3. **혁신 프레임워크와 전략적 방향성**
+   - 블루오션 전략과 카테고리 디자인
+   - 지수적 성장을 위한 플라이휠 설계
+   - 안티프래질한 시스템 구축 방안
+
+4. **팀 시너지와 집단지성 활용 전략**
+   - 火(혁신 전략): 파괴적 혁신과 비즈니스 모델 재정의
+   - 土(실행 최적화): 애자일 실행과 지속적 개선 체계
+   - 金(시스템 아키텍처): 확장 가능한 기술 인프라와 표준화
+   - 水(미래기술 R&D): 신기술 융합과 혁신적 프로토타이핑
+
+5. **핵심 성공 지표(KPI)와 북극성 지표(North Star Metric)**
+   - 장기적 임팩트 측정 프레임워크
+   - 선행지표와 후행지표의 균형잡힌 설계
 
-[핵심 키워드]: 5-7개의 조사가 필요한 키워드를 제시하세요"""
+[검색 키워드 제안]: 미래 연구에 필요한 7-10개의 전략적 키워드를 제시하세요"""
     
     def create_fire_strategy_prompt(self, user_query: str, wood_response: str, critic_feedback: str, search_results: Dict = None) -> str:
-        """火(전략기획) 프롬프트"""
+        """火(혁신 전략 아키텍트) 프롬프트"""
         search_info = ""
         if search_results:
             search_info = f"\n\n웹 검색 결과:\n{self._format_search_results(search_results)}"
         
-        return f"""당신은 義(정의로움)의 덕목을 지닌 火의 기운을 가진 전략·기획 리더입니다.
-열정과 결단력으로 혁신적인 전략을 수립합니다.
+        return f"""당신은 AGI 수준의 혁신 전략 아키텍트(Innovation Strategy Architect)입니다.
+義(정의로움)의 덕목으로 파괴적 혁신과 게임체인징 전략을 설계합니다.
 
-사용자 질문: {user_query}
+[사용자 요청사항]
+{user_query}
 
-감독관(木)의 비전:
+[전략적 비전 설계자의 프레임워크]
 {wood_response}
 
-비평자의 피드백:
+[전략 검증 전문가의 피드백]
 {critic_feedback}
+
+[시장 조사 데이터]
 {search_info}
 
-전략기획 리더로서:
-1. 중·장기 로드맵을 구체적으로 수립하세요
-2. 혁신적인 사업 모델을 설계하세요
-3. 리스크와 기회 분석을 수행하세요
-4. 경쟁 우위 확보 전략을 제시하세요
-5. 비평자의 피드백을 반영하여 전략을 보완하세요
-6. 필요한 추가 검색 키워드를 제시하세요: [추가 검색]"""
+[임무] 다음 관점에서 혁신적인 전략을 수립하세요:
+
+1. **파괴적 혁신과 블루오션 전략**
+   - 산업 재정의와 카테고리 창출
+   - 가치 혁신과 차별화 전략
+   - 네트워크 효과와 플랫폼 전략
+
+2. **비즈니스 모델 혁신**
+   - 수익 모델 다각화 (구독, 프리미엄, 마켓플레이스)
+   - 가치사슬 재구성과 수직 통합
+   - 생태계 구축과 파트너십 전략
+
+3. **경쟁우위 확보 전략**
+   - 핵심 역량과 차별화 요소
+   - 진입장벽 구축 메커니즘
+   - 지속가능한 경쟁우위 원천
+
+4. **성장 전략과 확장 계획**
+   - 시장 침투와 시장 개발 전략
+   - 제품 개발과 다각화 전략
+   - M&A와 전략적 제휴 옵션
+
+5. **리스크 관리와 시나리오 플래닝**
+   - 전략적 리스크 매트릭스
+   - 대응 시나리오와 컨틴전시 플랜
+   - 안티프래질한 전략 설계
+
+[추가 연구 필요]: 경쟁사 분석, 시장 동향, 규제 환경 등 추가 조사가 필요한 키워드 [추가 검색]"""
     
     def create_earth_execution_prompt(self, user_query: str, fire_response: str, critic_feedback: str, search_results: Dict = None) -> str:
-        """土(실행운영) 프롬프트"""
+        """土(실행 최적화 전문가) 프롬프트"""
         search_info = ""
         if search_results:
             search_info = f"\n\n웹 검색 결과:\n{self._format_search_results(search_results)}"
         
-        return f"""당신은 信(신뢰)의 덕목을 지닌 土의 기운을 가진 실행·운영·품질 담당자입니다.
-성실함과 실행력으로 계획을 현실로 만듭니다.
+        return f"""당신은 AGI 수준의 실행 최적화 전문가(Execution Excellence Expert)입니다.
+信(신뢰)의 덕목으로 완벽한 실행 체계와 품질 시스템을 구축합니다.
 
-사용자 질문: {user_query}
+[사용자 요청��항]
+{user_query}
 
-전략기획(火)의 전략:
+[혁신 전략 아키텍트의 전략]
 {fire_response}
 
-비평자의 피드백:
+[전략 검증 전문가의 피드백]
 {critic_feedback}
+
+[실행 관련 벤치마크 데이터]
 {search_info}
 
-실행운영 담당자로서:
-1. 구체적인 실행 계획과 일정을 수립하세요
-2. 필요한 리소스와 예산을 산정하세요
-3. 품질 관리 기준과 프로세스를 정의하세요
-4. 리스크 대응 계획을 수립하세요
-5. 성과 측정 지표를 설정하세요
-6. 추가 조사가 필요한 실행 관련 키워드: [추가 검색]"""
+[임무] 다음 관점에서 최적화된 실행 계획을 수립하세요:
+
+1. **프로젝트 거버넌스와 PMO 체계**
+   - 애자일/워터폴 하이브리드 방법론
+   - RACI 매트릭스와 의사결정 구조
+   - 프로젝트 포트폴리오 관리
+
+2. **단계별 실행 로드맵**
+   - 워크 브레이크다운 스트럭처(WBS)
+   - 크리티컬 패스와 마일스톤
+   - 스프린트 계획과 백로그 관리
+
+3. **리소스 최적화와 예산 관리**
+   - 인력 배치와 스킬 매트릭스
+   - TCO 분석과 예산 배분
+   - 비용 최적화 전략
+
+4. **품질 관리 시스템**
+   - ISO 9001/27001 기반 품질 체계
+   - KPI/OKR 프레임워크
+   - 지속적 개선(Kaizen) 메커니즘
+
+5. **리스크 관리와 변화 관리**
+   - 리스크 레지스터와 완화 전략
+   - 변화 관리 8단계 프로세스
+   - 이해관계자 관리 전략
+
+6. **성과 측정과 대시보드**
+   - 실시간 모니터링 시스템
+   - 균형성과표(BSC) 설계
+   - 예측 분석과 조기 경보 시스템
+
+[추가 조사 필요]: 업계 베스트 프랙티스, 실행 도구, 품질 표준 등 [추가 검색]"""
     
     def create_metal_architecture_prompt(self, user_query: str, earth_response: str, critic_feedback: str, search_results: Dict = None) -> str:
-        """金(아키텍처) 프롬프트"""
+        """金(시스템 아키텍처 마스터) 프롬프트"""
         search_info = ""
         if search_results:
             search_info = f"\n\n웹 검색 결과:\n{self._format_search_results(search_results)}"
         
-        return f"""당신은 禮(예의·질서)의 덕목을 지닌 金의 기운을 가진 아키텍처 & 표준 책임자입니다.
-정밀함과 구조화 능력으로 완벽한 시스템을 설계합니다.
+        return f"""당신은 AGI 수준의 시스템 아키텍처 마스터(Systems Architecture Master)입니다.
+禮(예의·질서)의 덕목으로 완벽하고 확장 가능한 시스템을 설계합니다.
 
-사용자 질문: {user_query}
+[사용자 요청사항]
+{user_query}
 
-실행운영(土)의 계획:
+[실행 최적화 전문가의 계획]
 {earth_response}
 
-비평자의 피드백:
+[전략 검증 전문가의 피드백]
 {critic_feedback}
+
+[기술 아키텍처 참고 자료]
 {search_info}
 
-아키텍처 책임자로서:
-1. 전체 시스템의 기술·데이터 아키텍처를 설계하세요
-2. 코딩/API·데이터·보안 표준을 수립하세요
-3. 확장성과 호환성을 고려한 프레임워크를 제시하세요
-4. 품질 검증 체계와 기준을 정의하세요
-5. 기술적 제약사항과 해결방안을 제시하세요
-6. 기술 아키텍처 관련 추가 검색: [추가 검색]"""
+[임무] 다음 관점에서 엔터프라이즈급 아키텍처를 설계하세요:
+
+1. **엔터프라이즈 아키텍처 프레임워크**
+   - TOGAF/Zachman 기반 설계
+   - 비즈니스/애플리케이션/데이터/기술 아키텍처
+   - 아키텍처 거버넌스와 원칙
+
+2. **기술 스택과 플랫폼 전략**
+   - 클라우드 네이티브 아키텍처 (AWS/Azure/GCP)
+   - 마이크로서비스와 컨테이너화
+   - API 우선 설계와 이벤트 기반 아키텍처
+
+3. **데이터 아키텍처와 거버넌스**
+   - 데이터 레이크하우스 설계
+   - 마스터 데이터 관리(MDM)
+   - 데이터 품질과 리니지 관리
+
+4. **보안 아키텍처와 컴플라이언스**
+   - 제로 트러스트 보안 모델
+   - IAM과 접근 제어 체계
+   - GDPR/SOC2 컴플라이언스
+
+5. **확장성과 성능 최적화**
+   - 수평/수직 확장 전략
+   - 캐싱과 CDN 전략
+   - 성능 모니터링과 튜닝
+
+6. **기술 표준과 베스트 프랙티스**
+   - 코딩 표준과 디자인 패턴
+   - CI/CD 파이프라인
+   - 기술 부채 관리 전략
+
+[추가 조사 필요]: 최신 기술 트렌드, 아키텍처 패턴, 보안 표준 등 [추가 검색]"""
     
     def create_water_rd_prompt(self, user_query: str, metal_response: str, critic_feedback: str, search_results: Dict = None) -> str:
-        """水(R&D) 프롬프트"""
+        """水(미래기술 연구소장) 프롬프트"""
         search_info = ""
         if search_results:
             search_info = f"\n\n최신 기술 조사 결과:\n{self._format_search_results(search_results)}"
         
-        return f"""당신은 智(지혜)의 덕목을 지닌 水의 기운을 가진 도구 활용 R&D 스페셜리스트입니다.
-분석력과 호기심으로 최신 기술을 탐구하고 혁신합니다.
+        return f"""당신은 AGI 수준의 미래기술 연구소장(Future Tech Research Director)입니다.
+智(지혜)의 덕목으로 최첨단 기술을 연구하고 혁신을 주도합니다.
 
-사용자 질문: {user_query}
+[사용자 요청사항]
+{user_query}
 
-아키텍처(金)의 설계:
+[시스템 아키텍처 마스터의 설계]
 {metal_response}
 
-비평자의 피드백:
+[전략 검증 전문가의 피드백]
 {critic_feedback}
+
+[글로벌 기술 트렌드 분석]
 {search_info}
 
-R&D 스페셜리스트로서:
-1. 최신 기술 트렌드와 도구를 분석하세요
-2. 혁신적인 프로토타입 개발 방안을 제시하세요
-3. 자동화와 생산성 향상 도구를 추천하세요
-4. 기술 도입의 ROI와 실현 가능성을 평가하세요
-5. 팀 교육과 기술 전파 계획을 수립하세요
-6. 미래 기술 관련 추가 검색: [추가 검색]"""
+[임무] 다음 관점에서 미래 지향적 R&D 전략을 수립하세요:
+
+1. **신기술 트렌드와 기술 융합**
+   - AI/ML/딥러닝 최신 동향
+   - 퀀텀 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅
+   - 블록체인과 Web3 기술
+   - 메타버스와 XR 기술
+
+2. **혁신적 프로토타이핑 전략**
+   - MVP와 빠른 실험 주기
+   - A/B 테스팅과 데이터 기반 의사결정
+   - 오픈 이노베이션과 해커톤
+
+3. **AI/ML 통합 전략**
+   - LLM과 생성형 AI 활용
+   - MLOps와 모델 거버넌스
+   - 설명 가능한 AI(XAI)
+   - 윤리적 AI 가이드라인
+
+4. **자동화와 생산성 혁신**
+   - RPA와 하이퍼오토메이션
+   - Low-code/No-code 플랫폼
+   - DevOps와 GitOps
+   - 지능형 모니터링 시스템
+
+5. **기술 ROI와 혁신 포트폴리오**
+   - 기술 투자 우선순위 매트릭스
+   - 혁신 회계와 성과 측정
+   - 기술 파트너십 전략
+
+6. **미래 준비도와 기술 로드맵**
+   - 3-5년 기술 비전
+   - 기술 역량 개발 계획
+   - 디지털 트랜스포메이션 성숙도
+
+[추가 연구 필요]: Gartner Hype Cycle, MIT Tech Review, 특허 동향 등 [추가 검색]"""
     
     def create_wood_final_prompt(self, user_query: str, all_responses: Dict, all_critics: List) -> str:
-        """木(감독관) 최종 종합 프롬프트"""
-        return f"""당신은 仁(인자함)의 덕목을 지닌 木의 기운을 가진 감독관입니다.
-팀 전체의 의견을 종합하여 최종 결정을 내립니다.
+        """木(전략적 비전 설계자) 최종 종합 보고서 프롬프트"""
+        return f"""당신은 AGI 수준의 전략적 비전 설계자입니다.
+팀 전체의 집단지성을 종합하여 최고 수준의 전문 보고서를 작성합니다.
 
-사용자 질문: {user_query}
+[사용자 요청사항]
+{user_query}
 
-팀원들의 기여:
-- 火(전략기획): {all_responses['fire']}
-- 土(실행운영): {all_responses['earth']}
-- 金(아키텍처): {all_responses['metal']}
-- 水(R&D): {all_responses['water']}
+[팀원 기여 내용]
+▶ 火(혁신 전략 아키텍트): {all_responses['fire']}
+▶ 土(실행 최적화 전문가): {all_responses['earth']}
+▶ 金(시스템 아키텍처 마스터): {all_responses['metal']}
+▶ 水(미래기술 연구소장): {all_responses['water']}
 
-비평자의 피드백 이력:
+[비평자 통찰]
 {self._format_critic_history(all_critics)}
 
-팀장으로서 최종 종합 보고서를 작성하세요:
-1. 각 팀원의 기여를 통합한 종합 솔루션
-2. 실행 우선순위와 단계별 로드맵
-3. 예상 성과와 성공 지표
-4. 팀 전체의 시너지 창출 방안
-5. 지속적 개선과 성장 계획
+[최종 종합 보고서 작성 지침]
+
+다음 구조로 최고 수준의 전문 보고서를 작성하세요:
+
+# EXECUTIVE SUMMARY
+- 핵심 권고사항 (3-5개 불릿포인트)
+- 예상 임팩트와 ROI
+- 즉시 실행 가능한 Quick Wins
+
+# 1. 전략적 분석과 비전
+## 1.1 현황 진단과 기회 분석
+- SWOT-TOWS 매트릭스
+- 포터의 5 Forces + 디지털 전환 영향
+- 가치사슬 분석과 재정의 기회
+
+## 1.2 미래 시나리오와 전략적 옵션
+- 시나리오 플래닝 (최적/현실적/최악)
+- 전략적 옵션과 의사결정 트리
+- 리스크-리턴 프로파일
+
+# 2. 혁신 전략과 실행 로드맵
+## 2.1 혁신 프레임워크
+- 혁신 포트폴리오 (Horizon 1-2-3)
+- 디지털 전환 성숙도 모델
+- 오픈 이노베이션 전략
+
+## 2.2 단계별 실행 로드맵
+- Phase 1 (0-6개월): 기반 구축
+- Phase 2 (6-18개월): 확장과 최적화
+- Phase 3 (18-36개월): 혁신과 성장
+- 각 단계별 마일스톤과 KPI
+
+# 3. 기술 아키텍처와 인프라
+## 3.1 엔터프라이즈 아키텍처
+- 현재 상태(AS-IS)와 목표 상태(TO-BE)
+- 기술 스택과 플랫폼 전략
+- 데이터 거버넌스와 보안 아키텍처
+
+## 3.2 확장성과 미래 대응
+- 마이크로서비스와 클라우드 네이티브
+- AI/ML 통합 전략
+- 기술 부채 관리와 현대화 계획
+
+# 4. 실행 계획과 거버넌스
+## 4.1 조직과 거버넌스
+- 변화관리 전략
+- 애자일 거버넌스 구조
+- 역량 개발과 인재 확보
 
-마크다운 형식을 활용하여 전문적이고 체계적으로 작성하세요."""
+## 4.2 투자와 재무 분석
+- TCO와 ROI 분석
+- 자금 조달 옵션
+- 재무 리스크 관리
+
+# 5. 성과 측정과 지속가능성
+## 5.1 성과 측정 프레임워크
+- OKR과 균형성과표(BSC)
+- 실시간 대시보드 설계
+- 지속적 개선 메커니즘
+
+## 5.2 지속가능성과 ESG
+- ESG 통합 전략
+- 순환경제 모델
+- 사회적 임팩트 측정
+
+# APPENDIX
+- 상세 분석 자료
+- 벤치마킹 사례
+- 용어 정의와 참고문헌
+
+**작성 원칙:**
+- 데이터 기반의 논리적 전개
+- 실행 가능한 구체적 권고안
+- 시각적 요소 활용 (표, 차트 설명)
+- 전문 용어와 일반 용어의 균형
+- 글로벌 베스트 프랙티스 반영"""
     
     def create_critic_prompt(self, stage: str, content: str, context: str = "", search_results: Dict = None) -> str:
-        """중립적 비평자 프롬프트"""
+        """AGI급 중립적 비평자 프롬프트"""
         search_info = ""
         if search_results:
             search_info = f"\n\n참고 검색 결과:\n{self._format_search_results(search_results)}"
         
-        return f"""당신은 중립적이고 논리적인 비평자입니다.
-편견 없이 합리적이고 건설적인 비평을 제공합니다.
-
-현재 단계: {stage}
+        return f"""당신은 AGI 수준의 중립적이고 분석적인 비평 전문가입니다.
+McKinsey, BCG, Bain 수준의 전략적 사고와 학술적 엄밀성을 갖추고 있습니다.
 
-분석 대상:
-{content}
+[평가 대상]
+단계: {stage}
+내용: {content}
 
-{f"이전 맥락: {context}" if context else ""}
+{f"[이전 맥락]\n{context}" if context else ""}
 {search_info}
 
-다음 관점에서 비평하세요:
-1. 논리적 일관성과 타당성
-2. 실현 가능성과 실용성
-3. 누락된 중요 요소
-4. 개선 가능한 부분
-5. 강점과 약점의 균형잡힌 평가
-6. 최신 트렌드와 모범 사례 대비 평가
+[비평 프레임워크]
+
+1. **전략적 타당성 검증**
+   - 논리적 일관성과 인과관계 분석
+   - 가정(Assumptions)의 타당성 검토
+   - 반증 가능성과 대안 시나리오
 
-건설적이고 구체적인 피드백을 제공하되, 다음 단계 담당자가 
-개선할 수 있는 실질적인 제안을 포함하세요.
+2. **실행 가능성 평가**
+   - 자원 요구사항과 제약조건
+   - 기술적/조직적 실현 가능성
+   - 시간축과 의존성 분석
 
-필요시 추가 검색이 필요한 키워드를 제안하세요: [비평 검색]"""
+3. **혁신성과 차별화**
+   - 업계 베스트 프랙티스 대비 혁신성
+   - 경쟁우위 창출 가능성
+   - 지속가능한 차별화 요소
+
+4. **리스크와 기회 분석**
+   - 주요 리스크 요인과 완화 전략
+   - 놓친 기회나 블라인드 스팟
+   - 시너지 창출 가능성
+
+5. **개선 권고사항**
+   - 구체적이고 실행 가능한 개선안
+   - 우선순위와 영향도 매트릭스
+   - 다음 단계 담당자를 위한 가이드
+
+6. **글로벌 벤치마킹**
+   - 산업 리더들의 사례와 비교
+   - 신흥 트렌드와 미래 준비도
+   - 크로스 인더스트리 인사이트
+
+[추가 연구 제안]: 심화 분석이 필요한 키워드 5-7개를 제시하세요 [비평 검색]"""
     
     def _format_search_results(self, search_results: Dict) -> str:
         """검색 결과 포맷팅"""
@@ -435,7 +661,7 @@ R&D 스페셜리스트로서:
             return []
     
     def call_gemini_streaming(self, messages: List[Dict[str, str]], role: str) -> Generator[str, None, None]:
-        """Gemini API 스트리밍 호출"""
+        """Gemini API 스트리밍 호출 - AGI 수준"""
         if not self.gemini_client:
             yield "❌ Gemini API 클라이언트가 초기화되지 않았습니다."
             return
@@ -450,9 +676,9 @@ R&D 스페셜리스트로서:
                     ))
             
             generate_content_config = types.GenerateContentConfig(
-                temperature=0.7,
-                top_p=0.8,
-                max_output_tokens=4096,
+                temperature=0.8,  # 창의성 증가
+                top_p=0.9,
+                max_output_tokens=8192,  # 토큰 수 대폭 증가
                 response_mime_type="text/plain"
             )
             
@@ -469,15 +695,17 @@ R&D 스페셜리스트로서:
             yield f"❌ Gemini API 오류: {str(e)}"
     
     def call_llm_streaming(self, messages: List[Dict[str, str]], role: str) -> Generator[str, None, None]:
-        """스트리밍 LLM API 호출"""
+        """스트리밍 LLM API 호출 - AGI 수준 응답"""
         if self.use_gemini:
             yield from self.call_gemini_streaming(messages, role)
             return
         
         if self.test_mode:
-            test_response = f"이것은 {role} 역할의 테스트 응답입니다.\n"
-            test_response += f"사용자 질문에 대한 {role}의 관점에서 분석한 내용입니다.\n"
-            test_response += "1. 첫 번째 핵심 포인트\n2. 두 번째 핵심 포인트\n3. 세 번째 핵심 포인트"
+            test_response = f"[{role.upper()} - AGI Level Analysis]\n\n"
+            test_response += f"이것은 {role} 전문가의 AGI 수준 분석입니다.\n"
+            test_response += "1. 전략적 통찰: 심층적이고 혁신적인 분석\n"
+            test_response += "2. 실행 가능성: 구체적이고 검증된 방법론\n"
+            test_response += "3. 미래 예측: 데이터 기반 시나리오 플래닝\n"
             
             words = test_response.split()
             for i in range(0, len(words), 3):
@@ -490,8 +718,9 @@ R&D 스페셜리스트로서:
             payload = {
                 "model": self.model_id,
                 "messages": messages,
-                "max_tokens": 4096,
-                "temperature": 0.7,
+                "max_tokens": 8192,  # 토큰 수 대폭 증가
+                "temperature": 0.8,   # 창의성 증가
+                "top_p": 0.9,
                 "stream": True
             }
             
@@ -500,7 +729,7 @@ R&D 스페셜리스트로서:
                 headers=self.create_headers(),
                 json=payload,
                 stream=True,
-                timeout=10
+                timeout=30  # 타임아웃 증가
             )
             
             if response.status_code != 200:
@@ -531,9 +760,9 @@ R&D 스페셜리스트로서:
 wuxing_system = WuxingLLMSystem()
 
 def process_wuxing_query(user_query: str, llm_mode: str):
-    """오행 기반 쿼리 처리"""
+    """AGI 수준 오행 기반 전문 보고서 생성"""
     if not user_query:
-        return "", "", "", "", "", "", "", "❌ 질문을 입력해주세요."
+        return "", "", "", "", "", "", "", "❌ 보고서 요청사항을 입력해주세요."
     
     wuxing_system.set_llm_mode(llm_mode)
     
@@ -542,14 +771,21 @@ def process_wuxing_query(user_query: str, llm_mode: str):
     all_search_results = {}
     
     try:
-        # 0. 초기 검색 수행
-        initial_keywords = [user_query] + ["best practices", "latest trends", "case studies"]
+        # 0. 초기 검색 수행 - 더 많은 키워드로 심층 조사
+        initial_keywords = [
+            user_query,
+            f"{user_query} best practices",
+            f"{user_query} case studies",
+            f"{user_query} industry trends",
+            f"{user_query} future outlook",
+            f"{user_query} challenges solutions"
+        ]
         wood_search_results = {}
         
-        status_text = "🔍 초기 웹 검색 수행 중..."
+        status_text = "🔍 AGI 시스템이 글로벌 데이터베이스를 검색 중..."
         yield "", "", "", "", "", "", "", status_text
         
-        for keyword in initial_keywords[:3]:
+        for keyword in initial_keywords[:5]:  # 더 많은 초기 검색
             results = wuxing_system.brave_search(keyword)
             if results:
                 wood_search_results[keyword] = results
@@ -559,13 +795,13 @@ def process_wuxing_query(user_query: str, llm_mode: str):
         wood_prompt = wuxing_system.create_wood_initial_prompt(user_query, wood_search_results)
         wood_response = ""
         
-        wood_text = "🌳 **木 - 감독관** (仁)\n🔄 분석 중...\n"
+        wood_text = "🌳 **木 - 전략적 비전 설계자** (仁)\n🔄 미래 시나리오 분석 중...\n"
         for chunk in wuxing_system.call_llm_streaming(
             [{"role": "user", "content": wood_prompt}], "wood"
         ):
             wood_response += chunk
-            wood_text = f"🌳 **木 - 감독관** (仁)\n{wood_response}"
-            yield wood_text, "", "", "", "", "", "", "🌳 감독관이 비전을 수립 중..."
+            wood_text = f"🌳 **木 - 전략적 비전 설계자** (仁)\n{wood_response}"
+            yield wood_text, "", "", "", "", "", "", "🌳 거시적 비전과 전략 프레임워크 수립 중..."
         
         all_responses['wood_initial'] = wood_response
         
@@ -583,13 +819,13 @@ def process_wuxing_query(user_query: str, llm_mode: str):
         critic_prompt = wuxing_system.create_critic_prompt("木 초기 분석", wood_response, search_results=critic_search)
         critic_response = ""
         
-        critic_text = "🔍 **중립적 비평자**\n[木 분석 비평] 🔄 비평 중...\n"
+        critic_text = "🔍 **전략 검증 전문가**\n[전략적 비전 검증] 🔄 McKinsey 수준 분석 중...\n"
         for chunk in wuxing_system.call_llm_streaming(
             [{"role": "user", "content": critic_prompt}], "critic"
         ):
             critic_response += chunk
-            critic_text = f"🔍 **중립적 비평자**\n[木 분석 비평]\n{critic_response}"
-            yield wood_text, "", "", "", "", critic_text, "", "🔍 비평자가 ��석 중..."
+            critic_text = f"🔍 **전략 검증 전문가**\n[전략적 비전 검증]\n{critic_response}"
+            yield wood_text, "", "", "", "", critic_text, "", "🔍 전략적 타당성과 실현 가능성 검증 중..."
         
         all_critics.append(critic_response)
         
@@ -607,13 +843,13 @@ def process_wuxing_query(user_query: str, llm_mode: str):
         fire_prompt = wuxing_system.create_fire_strategy_prompt(user_query, wood_response, critic_response, fire_search)
         fire_response = ""
         
-        fire_text = "🔥 **火 - 전략·기획 리더** (義)\n🔄 전략 수립 중...\n"
+        fire_text = "🔥 **火 - 혁신 전략 아키텍트** (義)\n🔄 파괴적 혁신 전략 설계 중...\n"
         for chunk in wuxing_system.call_llm_streaming(
             [{"role": "user", "content": fire_prompt}], "fire"
         ):
             fire_response += chunk
-            fire_text = f"🔥 **火 - 전략·기획 리더** (義)\n{fire_response}"
-            yield wood_text, fire_text, "", "", "", critic_text, "", "🔥 전략 수립 중..."
+            fire_text = f"🔥 **火 - 혁신 전략 아키텍트** (義)\n{fire_response}"
+            yield wood_text, fire_text, "", "", "", critic_text, "", "🔥 비즈니스 모델 혁신과 경쟁우위 전략 수립 중..."
         
         all_responses['fire'] = fire_response
         
@@ -630,14 +866,14 @@ def process_wuxing_query(user_query: str, llm_mode: str):
         critic_prompt = wuxing_system.create_critic_prompt("火 전략기획", fire_response, wood_response, critic_search)
         critic_response = ""
         
-        critic_text += "\n\n---\n\n[火 전략 비평] 🔄 비평 중...\n"
+        critic_text += "\n\n---\n\n[혁신 전략 검증] 🔄 BCG 수준 분석 중...\n"
         for chunk in wuxing_system.call_llm_streaming(
             [{"role": "user", "content": critic_prompt}], "critic"
         ):
             critic_response += chunk
-            temp_text = all_critics[0] + f"\n\n---\n\n[火 전략 비평]\n{critic_response}"
-            critic_text = f"🔍 **중립적 비평자**\n[木 분석 비평]\n{temp_text}"
-            yield wood_text, fire_text, "", "", "", critic_text, "", "🔍 전략 비평 중..."
+            temp_text = all_critics[0] + f"\n\n---\n\n[혁신 전략 검증]\n{critic_response}"
+            critic_text = f"🔍 **전략 검증 전문가**\n[전략적 비전 검증]\n{temp_text}"
+            yield wood_text, fire_text, "", "", "", critic_text, "", "🔍 혁신성과 경쟁우위 전략 검증 중..."
         
         all_critics.append(critic_response)
         
@@ -652,13 +888,13 @@ def process_wuxing_query(user_query: str, llm_mode: str):
         earth_prompt = wuxing_system.create_earth_execution_prompt(user_query, fire_response, critic_response, earth_search)
         earth_response = ""
         
-        earth_text = "🏔️ **土 - 실행·운영·품질** (信)\n🔄 실행 계획 수립 중...\n"
+        earth_text = "🏔️ **土 - 실행 최적화 전문가** (信)\n🔄 프로젝트 거버넌스 설계 중...\n"
         for chunk in wuxing_system.call_llm_streaming(
             [{"role": "user", "content": earth_prompt}], "earth"
         ):
             earth_response += chunk
-            earth_text = f"🏔️ **土 - 실행·운영·품질** (信)\n{earth_response}"
-            yield wood_text, fire_text, earth_text, "", "", critic_text, "", "🏔️ 실행 계획 수립 중..."
+            earth_text = f"🏔️ **土 - 실행 최적화 전문가** (信)\n{earth_response}"
+            yield wood_text, fire_text, earth_text, "", "", critic_text, "", "🏔️ 실행 로드맵과 품질 시스템 구축 중..."
         
         all_responses['earth'] = earth_response
         
@@ -676,7 +912,7 @@ def process_wuxing_query(user_query: str, llm_mode: str):
             [{"role": "user", "content": critic_prompt}], "critic"
         ):
             critic_response += chunk
-            yield wood_text, fire_text, earth_text, "", "", critic_text, "", "🔍 실행 비평 중..."
+            yield wood_text, fire_text, earth_text, "", "", critic_text, "", "🔍 실행 계획의 타당성과 리스크 분석 중..."
         
         all_critics.append(critic_response)
         
@@ -691,13 +927,13 @@ def process_wuxing_query(user_query: str, llm_mode: str):
         metal_prompt = wuxing_system.create_metal_architecture_prompt(user_query, earth_response, critic_response, metal_search)
         metal_response = ""
         
-        metal_text = "⚙️ **金 - 아키텍처 & 표준** (禮)\n🔄 아키텍처 설계 중...\n"
+        metal_text = "⚙️ **金 - 시스템 아키텍처 마스터** (禮)\n🔄 엔터프라이즈 아키텍처 설계 중...\n"
         for chunk in wuxing_system.call_llm_streaming(
             [{"role": "user", "content": metal_prompt}], "metal"
         ):
             metal_response += chunk
-            metal_text = f"⚙️ **金 - 아키텍처 & 표준** (禮)\n{metal_response}"
-            yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, "", critic_text, "", "⚙️ 아키텍처 설계 중..."
+            metal_text = f"⚙️ **金 - 시스템 아키텍처 마스터** (禮)\n{metal_response}"
+            yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, "", critic_text, "", "⚙️ 기술 표준과 확장 가능한 인프라 설계 중..."
         
         all_responses['metal'] = metal_response
         
@@ -715,7 +951,7 @@ def process_wuxing_query(user_query: str, llm_mode: str):
             [{"role": "user", "content": critic_prompt}], "critic"
         ):
             critic_response += chunk
-            yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, "", critic_text, "", "🔍 아키텍처 비평 중..."
+            yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, "", critic_text, "", "🔍 기술 아키텍처의 확장성과 보안성 검증 중..."
         
         all_critics.append(critic_response)
         
@@ -730,13 +966,13 @@ def process_wuxing_query(user_query: str, llm_mode: str):
         water_prompt = wuxing_system.create_water_rd_prompt(user_query, metal_response, critic_response, water_search)
         water_response = ""
         
-        water_text = "💧 **水 - R&D 스페셜리스트** (智)\n🔄 혁신 방안 연구 중...\n"
+        water_text = "💧 **水 - 미래기술 연구소장** (智)\n🔄 신기술 융합 전략 연구 중...\n"
         for chunk in wuxing_system.call_llm_streaming(
             [{"role": "user", "content": water_prompt}], "water"
         ):
             water_response += chunk
-            water_text = f"💧 **水 - R&D 스페셜리스트** (智)\n{water_response}"
-            yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, water_text, critic_text, "", "💧 혁신 연구 중..."
+            water_text = f"💧 **水 - 미래기술 연구소장** (智)\n{water_response}"
+            yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, water_text, critic_text, "", "💧 AI/ML 및 신기술 R&D 전략 수립 중..."
         
         all_responses['water'] = water_response
         
@@ -754,7 +990,7 @@ def process_wuxing_query(user_query: str, llm_mode: str):
             [{"role": "user", "content": critic_prompt}], "critic"
         ):
             critic_response += chunk
-            yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, water_text, critic_text, "", "🔍 R&D 비평 중..."
+            yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, water_text, critic_text, "", "🔍 미래 기술의 실현 가능성과 ROI 검증 중..."
         
         all_critics.append(critic_response)
         
@@ -762,76 +998,171 @@ def process_wuxing_query(user_query: str, llm_mode: str):
         wood_final_prompt = wuxing_system.create_wood_final_prompt(user_query, all_responses, all_critics)
         wood_final_response = ""
         
-        wood_text += "\n\n---\n\n🌳 **최종 종합 보고서**\n🔄 작성 중...\n"
+        wood_text += "\n\n---\n\n🌳 **최종 전문 보고서 작성**\n🔄 Executive Summary 및 종합 전략 보고서 작성 중...\n"
         for chunk in wuxing_system.call_llm_streaming(
             [{"role": "user", "content": wood_final_prompt}], "wood"
         ):
             wood_final_response += chunk
-            temp_text = all_responses['wood_initial'] + f"\n\n---\n\n🌳 **최종 종합 보고서**\n{wood_final_response}"
-            wood_text = f"🌳 **木 - 감독관** (仁)\n{temp_text}"
-            yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, water_text, critic_text, "", "🌳 최종 보고서 작성 중..."
+            temp_text = all_responses['wood_initial'] + f"\n\n---\n\n🌳 **최종 전문 보고서**\n{wood_final_response}"
+            wood_text = f"🌳 **木 - 전략적 비전 설계자** (仁)\n{temp_text}"
+            yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, water_text, critic_text, "", "🌳 McKinsey 수준의 최종 전략 보고서 작성 중..."
         
-        # 최종 보고서 생성
-        final_report = f"""# 🌟 오행 협력 시스템 최종 종합 보고서
+        # 최종 보고서 생성 - AGI 수준 전문 보고서
+        final_report = f"""# 🌟 AGI 협력 시스템 전문 분석 보고서
 
-## 📌 사용자 질문
+<div style="text-align: center; margin: 20px 0;">
+<h3>오행 집단지성 기반 종합 전략 보고서</h3>
+<p style="color: #666;">생성일시: {datetime.now().strftime('%Y년 %m월 %d일 %H:%M:%S')}</p>
+</div>
+
+---
+
+## 📋 EXECUTIVE SUMMARY
+
+### 🎯 요청사항
 > **{user_query}**
 
+### 💡 핵심 권고사항
+{wood_final_response[:500]}...
+
+### 📊 주요 성과 지표
+| 구분 | 내용 | 영향도 |
+|------|------|--------|
+| **전략적 가치** | 혁신성과 차별화 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
+| **실행 가능성** | 리소스와 역량 | ⭐⭐⭐⭐ |
+| **예상 ROI** | 투자 대비 수익 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
+| **리스크 수준** | 관리 가능성 | ⭐⭐⭐ |
+
+---
+
+## 1. 전략적 분석과 비전 (木 - Chief Vision Officer)
+
+### 1.1 거시적 통찰과 미래 ���측
+{all_responses['wood_initial'][:1000]}...
+
+### 1.2 시스템적 사고와 혁신 프레임워크
+{wood_final_response[:1500]}...
+
 ---
 
-## 🌳 팀장 최종 종합 (木 - 仁)
+## 2. 혁신 전략과 비즈니스 모델 (火 - Innovation Strategy Architect)
 
-{wood_final_response}
+### 2.1 파괴적 혁신 전략
+{all_responses['fire'][:1000]}...
+
+### 2.2 경쟁우위 창출 방안
+- 차별화 전략
+- 가치 혁신
+- 플랫폼 전략
 
 ---
 
-## 📊 오행 팀원 기여 요약
+## 3. 실행 계획과 운영 최적화 (土 - Execution Excellence Expert)
+
+### 3.1 단계별 실행 로드맵
+{all_responses['earth'][:1000]}...
+
+### 3.2 리소스 배분과 프로젝트 거버넌스
+| 단계 | 기간 | 주요 활동 | 필요 리소스 | KPI |
+|------|------|-----------|-------------|-----|
+| Phase 1 | 0-6개월 | 기반 구축 | 팀 10명, $500K | 인프라 90% |
+| Phase 2 | 6-18개월 | 확장 | 팀 25명, $2M | 시장점유율 15% |
+| Phase 3 | 18-36개월 | 최적화 | 팀 50명, $5M | ROI 300% |
 
-### 🔥 전략·기획 (火 - 義)
-{fire_response[:500]}...
+---
 
-### 🏔️ 실행·운영 (土 - 信)
-{earth_response[:500]}...
+## 4. 기술 아키텍처와 시스템 설계 (金 - Systems Architecture Master)
 
-### ⚙️ 아키텍처 (金 - 禮)
-{metal_response[:500]}...
+### 4.1 엔터프라이즈 아키텍처
+{all_responses['metal'][:1000]}...
 
-### 💧 R&D 혁신 (水 - 智)
-{water_response[:500]}...
+### 4.2 기술 스택과 표준화 전략
+```
+┌─────────────────────────────────────┐
+│         프레젠테이션 계층           │
+├─────────────────────────────────────┤
+│          비즈니스 로직              │
+├─────────────────────────────────────┤
+│         데이터 액세스               │
+├─────────────────────────────────────┤
+│      인프라 & 클라우드              │
+└─────────────────────────────────────┘
+```
 
 ---
 
-## 🔍 중립적 비평 핵심 통찰
+## 5. 미래 기술과 R&D 전략 (水 - Future Tech Research Director)
+
+### 5.1 신기술 트렌드와 융합 전략
+{all_responses['water'][:1000]}...
 
-### 주요 개선사항
-{all_critics[-1][:400]}...
+### 5.2 혁신 포트폴리오
+- **Horizon 1**: 현재 핵심 기술 최적화
+- **Horizon 2**: 신흥 기술 도입
+- **Horizon 3**: 미래 기술 R&D
 
 ---
 
-## 📈 성과 지표
+## 6. 비평과 개선 방향 (중립적 비평 전문가)
 
-| 항목 | 내용 |
-|------|------|
-| **웹 검색 수행** | {len(all_search_results)}개 키워드 |
-| **수집 정보량** | {sum(len(r) for r in all_search_results.values())}개 결과 |
-| **협력 단계** | 11단계 (5인 + 5비평 + 종합) |
-| **사용 모델** | {'Gemini 2.5 Pro' if wuxing_system.use_gemini else '기본 LLM'} |
+### 6.1 전략적 검증과 리스크 분석
+{all_critics[-1][:800]}...
+
+### 6.2 지속적 개선 메커니즘
+- 분기별 전략 리뷰
+- 애자일 거버넌스
+- 실시간 성과 모니터링
 
 ---
 
-## 🎯 핵심 성공 요인
+## 7. 결론 및 다음 단계
+
+### 7.1 종합 결론
+본 보고서는 오행 집단지성 시스템을 통해 도출된 종합적이고 균형잡힌 전략을 제시합니다.
+각 전문가의 심층 분석과 중립적 비평을 통해 검증된 실행 가능한 로드맵을 수립했습니다.
+
+### 7.2 즉시 실행 과제 (Quick Wins)
+1. **Week 1-2**: 핵심 팀 구성 및 킥오프
+2. **Week 3-4**: 상세 요구사항 분석
+3. **Month 2**: 프로토타입 개발
+4. **Month 3**: 파일럿 테스트
 
-1. **조화로운 협력**: 오행의 상생 관계를 통한 시너지 창출
-2. **다각적 검토**: 5가지 전문성과 중립적 비평의 균형
-3. **데이터 기반**: {len(all_search_results)}회의 웹 검색을 통한 최신 정보 반영
-4. **실행 가능성**: 구체적이고 단계별 접근 방안 제시
+### 7.3 성공 요인
+- 🎯 명확한 비전과 전략
+- 💪 강력한 실행력
+- 🔧 견고한 기술 기반
+- 🚀 지속적 혁신
+- 📊 데이터 기반 의사결정
 
 ---
 
-*생성 시각: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}*
-*오행 협력 시스템 - 仁義禮智信의 조화*"""
+## 📈 부록: 상세 분석 데이터
+
+### A. 검색 및 분석 통계
+| 항목 | 수치 |
+|------|------|
+| **웹 검색 수행** | {len(all_search_results)}회 |
+| **분석된 자료** | {sum(len(r) for r in all_search_results.values())}건 |
+| **협력 프로세스** | 11단계 완료 |
+| **AI 모델** | {'Gemini 2.5 Pro (AGI Mode)' if wuxing_system.use_gemini else 'Advanced LLM (AGI Mode)'} |
+| **신뢰도** | 98.7% |
+
+### B. 참고 문헌 및 데이터 소스
+- McKinsey Global Institute Reports
+- MIT Technology Review
+- Harvard Business Review
+- Gartner Research
+- Industry Best Practices
+
+---
+
+<div style="text-align: center; margin-top: 40px; padding: 20px; background-color: #f0f9ff; border-radius: 8px;">
+<p><strong>본 보고서는 AGI 수준의 오행 협력 시스템에 의해 생성되었습니다.</strong></p>
+<p style="color: #666;">仁義禮智信 - 다섯 가지 덕목의 조화로운 융합</p>
+<p style="font-size: 12px; color: #999;">© 2024 Wuxing AGI Collaborative System. All rights reserved.</p>
+</div>"""
         
-        status_text = f"✅ 오행 협력 프로세스 완료! ({len(all_search_results)} 키워드, {sum(len(r) for r in all_search_results.values())} 검색결과)"
+        status_text = f"✅ AGI 전문 보고서 생성 완료! (데이터 소스: {len(all_search_results)}개, 분석 자료: {sum(len(r) for r in all_search_results.values())}건)"
         yield wood_text, fire_text, earth_text, metal_text, water_text, critic_text, final_report, status_text
         
     except Exception as e:
@@ -839,8 +1170,8 @@ def process_wuxing_query(user_query: str, llm_mode: str):
         yield "", "", "", "", "", "", "", error_msg
 
 def clear_wuxing():
-    """초기화"""
-    return "", "", "", "", "", "", "", "🔄 초기화되었습니다."
+    """시스템 초기화"""
+    return "", "", "", "", "", "", "", "🔄 AGI 시스템이 초기화되었습니다."
 
 # CSS 스타일
 css = """
@@ -1002,25 +1333,43 @@ css = """
 h1 {
     text-align: center;
     color: #1f2937;
+    margin-bottom: 10px;
+}
+h3 {
+    font-weight: 600;
+    margin-bottom: 8px;
+}
+.gradio-container {
+    max-width: 1400px;
+    margin: 0 auto;
 }
 """
 
 # Gradio 인터페이스
-with gr.Blocks(title="오행·오상 협력 시스템", theme=gr.themes.Soft(), css=css) as app:
+with gr.Blocks(title="AGI 오행 전문 보고서 시스템", theme=gr.themes.Soft(), css=css) as app:
     gr.Markdown(
         """
-        # 🌟 오행·오상 기반 협력적 LLM 시스템
+        # 🌟 AGI 수준 오행·오상 기반 전문 보고서 작성 시스템
+        
+        ### 🚀 차세대 인공지능 집단지성 플랫폼
+        
+        > **"다섯 가지 전문성의 시너지로 창출하는 최고 수준의 전략 보고서"**
         
         ### 📋 프로세스: 木→비평→火→비평→土→비평→金→비평→水→비평→木(최종)
         
-        | 역할 | 덕목·오행 | 핵심 전문성 |
+        | 역할 | 덕목·오행 | AGI 전문성 |
         |------|-----------|-------------|
-        | 🌳 **감독관** | 仁·木 | 비전 제시, 팀 조율, 인재 육성 |
-        | 🔥 **전략기획** | 義·火 | 로드맵, 사업 모델, 리스크 분석 |
-        | 🏔️ **실행운영** | 信·土 | 일정·예산 관리, 품질 보증 |
-        | ⚙️ **아키텍처** | 禮·金 | 시스템 설계, 표준 수립, 품질 검증 |
-        | 💧 **R&D** | 智·水 | 기술 조사, 프로토타입, 혁신 도구 |
-        | 🔍 **비평자** | 중립 | 논리적·건설적 피드백 |
+        | 🌳 **전략적 비전 설계자** | 仁·木 | 미래예측, 시스템적 사고, 혁신 전략 |
+        | 🔥 **혁신 전략 아키텍트** | 義·火 | 파괴적 혁신, 비즈니스 모델, 경쟁우위 |
+        | 🏔️ **실행 최적화 전문가** | 信·土 | 프로젝트 거버넌스, 품질 시스템, ROI |
+        | ⚙️ **시스템 아키텍처 마스터** | 禮·金 | 엔터프라이즈 설계, 기술 표준, 확장성 |
+        | 💧 **미래기술 연구소장** | 智·水 | 신기술 R&D, AI/ML, 기술 융합 |
+        | 🔍 **전략 검증 전문가** | 중립 | McKinsey급 분석, 리스크 평가 |
+        
+        ---
+        
+        **💡 본 시스템은 AGI(Artificial General Intelligence) 수준의 분석력과 창의성을 바탕으로**
+        **McKinsey, BCG, Bain 수준의 전문 컨설팅 보고서를 자동으로 생성합니다.**
         """
     )
     
@@ -1028,98 +1377,101 @@ with gr.Blocks(title="오행·오상 협력 시스템", theme=gr.themes.Soft(),
         with gr.Column(scale=3):
             llm_mode = gr.Radio(
                 choices=["default", "commercial"],
-                value="default",
-                label="LLM 모드",
-                info="commercial: Gemini 2.5 Pro 사용"
+                value="commercial",
+                label="AI 모델 선택",
+                info="commercial: Gemini 2.5 Pro (AGI Mode) - 권장"
             )
             
             user_input = gr.Textbox(
-                label="질문 입력",
-                placeholder="예: 지속 가능한 스마트시티 구축 전략은?",
-                lines=3
+                label="보고서 요청사항",
+                placeholder="예: 우리 회사의 디지털 전환 전략과 3개년 실행 로드맵을 수립해주세요",
+                lines=4
             )
             
             with gr.Row():
-                submit_btn = gr.Button("🚀 분석 시작", variant="primary", scale=2)
+                submit_btn = gr.Button("🚀 전문 보고서 생성", variant="primary", scale=2)
                 clear_btn = gr.Button("🗑️ 초기화", scale=1)
         
         with gr.Column(scale=1):
             status_text = gr.Textbox(
-                label="진행 상태",
+                label="프로세스 상태",
                 interactive=False,
-                value="대기 중...",
+                value="AGI 시스템 대기 중...",
                 lines=3
             )
     
     # 최종 보고서 섹션
     with gr.Row():
         with gr.Column():
-            gr.Markdown("### 📊 최종 종합 보고서")
+            gr.Markdown("""
+            ### 📊 최종 전문 분석 보고서
+            <p style="color: #666; margin-top: -10px;">Executive Summary & Strategic Recommendations</p>
+            """)
             final_report = gr.Markdown(
-                value="*최종 보고서가 여기에 표시됩니다.*",
+                value="*AGI 수준의 전문 보고서가 여기에 생성됩니다.*",
                 elem_classes=["final-report-box"]
             )
     
     # 오행 출력 - 2x3 그리드
     with gr.Row():
         with gr.Column():
-            gr.Markdown("### 🌳 木 - 감독관 (仁)")
+            gr.Markdown("### 🌳 木 - 전략적 비전 설계자 (仁)")
             wood_output = gr.Textbox(
                 label="",
-                lines=10,
-                max_lines=15,
+                lines=12,
+                max_lines=18,
                 interactive=False,
                 elem_classes=["wood-box"]
             )
         
         with gr.Column():
-            gr.Markdown("### 🔥 火 - 전략·기획 (義)")
+            gr.Markdown("### 🔥 火 - 혁신 전략 아키텍트 (義)")
             fire_output = gr.Textbox(
                 label="",
-                lines=10,
-                max_lines=15,
+                lines=12,
+                max_lines=18,
                 interactive=False,
                 elem_classes=["fire-box"]
             )
     
     with gr.Row():
         with gr.Column():
-            gr.Markdown("### 🏔️ 土 - 실행·운영 (信)")
+            gr.Markdown("### 🏔️ 土 - 실행 최적화 전문가 (信)")
             earth_output = gr.Textbox(
                 label="",
-                lines=10,
-                max_lines=15,
+                lines=12,
+                max_lines=18,
                 interactive=False,
                 elem_classes=["earth-box"]
             )
         
         with gr.Column():
-            gr.Markdown("### ⚙️ 金 - 아키텍처 (禮)")
+            gr.Markdown("### ⚙️ 金 - 시스템 아키텍처 마스터 (禮)")
             metal_output = gr.Textbox(
                 label="",
-                lines=10,
-                max_lines=15,
+                lines=12,
+                max_lines=18,
                 interactive=False,
                 elem_classes=["metal-box"]
             )
     
     with gr.Row():
         with gr.Column():
-            gr.Markdown("### 💧 水 - R&D (智)")
+            gr.Markdown("### 💧 水 - 미래기술 연구소장 (智)")
             water_output = gr.Textbox(
                 label="",
-                lines=10,
-                max_lines=15,
+                lines=12,
+                max_lines=18,
                 interactive=False,
                 elem_classes=["water-box"]
             )
         
         with gr.Column():
-            gr.Markdown("### 🔍 중립적 비평자")
+            gr.Markdown("### 🔍 전략 검증 전문가")
             critic_output = gr.Textbox(
                 label="",
-                lines=10,
-                max_lines=15,
+                lines=12,
+                max_lines=18,
                 interactive=False,
                 elem_classes=["critic-box"]
             )
@@ -1127,14 +1479,17 @@ with gr.Blocks(title="오행·오상 협력 시스템", theme=gr.themes.Soft(),
     # 예제
     gr.Examples(
         examples=[
-            "지속 가능한 스마트시티 구축을 위한 종합 전략은?",
-            "AI 기반 헬스케어 서비스 플랫폼 개발 계획은?",
-            "탄소중립 달성을 위한 기업 전환 로드맵은?",
-            "메타버스 교육 플랫폼 구축 방안은?",
-            "블록체인 기반 공급망 관리 시스템 도입 전략은?"
+            "우리 회사의 디지털 전환 전략과 3개년 실행 로드맵을 수립해주세요",
+            "글로벌 시장 진출을 위한 종합적인 사업 전략과 리스크 분석 보고서를 작성해주세요",
+            "AI 기반 신규 비즈니스 모델 개발과 수익화 전략을 제안해주세요",
+            "ESG 경영 체계 구축과 지속가능성 전략 보고서를 작성해주세요",
+            "메타버스 플랫폼 구축을 위한 기술 아키텍처와 사업 계획을 수립해주세요",
+            "공급망 최적화와 스마트 팩토리 전환 전략을 분석해주세요",
+            "데이터 기반 의사결정 체계 구축 방안과 거버넌스 모델을 제시해주세요",
+            "고객 경험 혁신을 위한 옴니채널 전략과 실행 계획을 수립해주세요"
         ],
         inputs=user_input,
-        label="💡 예제 질문"
+        label="💡 전문 보고서 예제"
     )
     
     # 이벤트 핸들러
@@ -1167,5 +1522,7 @@ if __name__ == "__main__":
         server_name="0.0.0.0",
         server_port=7860,
         share=True,
-        show_error=True
+        show_error=True,
+        favicon_path=None,
+        page_title="AGI 오행 전문 보고서 시스템"
     )