Internationalize to Korean and refactor provider configuration

.npmrc

@@ -1,5 +1,3 @@
-electron_mirror=https://npmmirror.com/mirrors/electron/
-electron_builder_binaries_mirror=https://npmmirror.com/mirrors/electron-builder-binaries/
 shamefully-hoist=true
-# 确保 pnpm 不偷偷用 system node 预编译
+# pnpm이 시스템 node로 프리빌드하지 않도록 설정
 node-linker=isolated

AGENT_ARCHITECTURE.md

@@ -0,0 +1,308 @@
+# KnowNote 에이전트 아키텍처 설계
+
+## 개요
+
+KnowNote의 기존 서비스 레이어를 확장하여 에이전트 패턴을 도입합니다.
+현재의 서비스 아키텍처를 유지하면서 점진적으로 에이전트 시스템을 구축할 수 있도록 설계합니다.
+
+## 현재 아키텍처
+
+```
+[Main Process]
+├── ProviderManager (AI 프로바이더 관리)
+├── KnowledgeService (RAG 파이프라인)
+├── EmbeddingService (벡터 생성)
+├── ChunkingService (문서 분할)
+├── MindMapService (마인드맵 생성)
+├── QuizService (퀴즈 생성)
+└── AnkiCardService (Anki 카드 생성)
+```
+
+## 목표 아키텍처: 3계층 에이전트 시스템
+
+```
+┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
+│                 Agent Team Coordinator                   │
+│  (작업 조율, 에이전트 상태 관리, 리소스 배분)              │
+└────────┬──────────┬──────────┬──────────┬───────────────┘
+         │          │          │          │
+    ┌────▼────┐ ┌───▼────┐ ┌──▼───┐ ┌───▼────┐
+    │Knowledge│ │  Chat  │ │Create│ │Analysis│
+    │ Agent   │ │ Agent  │ │Agent │ │ Agent  │
+    └────┬────┘ └───┬────┘ └──┬───┘ └───┬────┘
+         │          │         │          │
+    Sub-Agents Sub-Agents Sub-Agents Sub-Agents
+```
+
+---
+
+## 계층 1: Agent Team Coordinator
+
+### 역할
+
+- 사용자 요청을 분석하여 적절한 에이전트에 작업 배분
+- 에이전트 간 의존성 관리
+- LLM 리소스(토큰, 동시 요청) 관리
+- 작업 큐 관리
+
+### 인터페이스
+
+```typescript
+interface AgentTeamCoordinator {
+  // 작업 배분
+  dispatch(task: AgentTask): Promise<AgentResult>
+
+  // 에이전트 상태 조회
+  getAgentStatus(agentId: string): AgentStatus
+
+  // 작업 큐 관리
+  getTaskQueue(): AgentTask[]
+  cancelTask(taskId: string): void
+
+  // 리소스 관리
+  getResourceUsage(): ResourceUsage
+}
+
+interface AgentTask {
+  id: string
+  type: 'knowledge' | 'chat' | 'creative' | 'analysis'
+  priority: number
+  payload: any
+  dependencies?: string[] // 선행 작업 ID
+  onProgress?: (progress: number) => void
+}
+
+interface AgentResult {
+  taskId: string
+  status: 'success' | 'error' | 'cancelled'
+  data: any
+  metadata: {
+    tokensUsed: number
+    duration: number
+    agentId: string
+  }
+}
+```
+
+### 구현 위치
+
+- `src/main/agents/AgentTeamCoordinator.ts`
+
+---
+
+## 계층 2: 전문 에이전트 (Specialized Agents)
+
+### 2-1. Knowledge Agent
+
+**기존 서비스**: KnowledgeService, EmbeddingService, ChunkingService, FileParserService
+
+**역할**: 문서 처리 파이프라인 전체를 관리하는 에이전트
+
+```typescript
+interface KnowledgeAgent {
+  // 문서 수집 및 처리
+  ingestDocument(source: DocumentSource): Promise<ProcessedDocument>
+
+  // 지식 검색 (RAG)
+  search(query: string, options: SearchOptions): Promise<SearchResult[]>
+
+  // 지식 베이스 관리
+  reindex(notebookId: string): Promise<void>
+  getStats(notebookId: string): KnowledgeStats
+}
+```
+
+**서브에이전트**:
+| 서브에이전트 | 기존 서비스 | 역할 |
+|---|---|---|
+| Document Parser | FileParserService | PDF, DOCX, PPT, MD, Web 파싱 |
+| Chunking Worker | ChunkingService | 의미 단위 문서 분할 |
+| Embedding Worker | EmbeddingService | 벡터 임베딩 생성 (배치 처리) |
+
+**구현 위치**: `src/main/agents/KnowledgeAgent.ts`
+
+---
+
+### 2-2. Chat Agent
+
+**기존 서비스**: chatHandlers.ts의 RAG + 스트리밍 로직
+
+**역할**: 대화 관리, RAG 컨텍스트 구성, 응답 생성
+
+```typescript
+interface ChatAgent {
+  // 메시지 처리 (RAG 포함)
+  processMessage(
+    sessionId: string,
+    message: string,
+    onChunk: (chunk: StreamChunk) => void
+  ): Promise<ChatResponse>
+
+  // 세션 관리
+  summarizeSession(sessionId: string): Promise<string>
+  autoSwitchSession(notebookId: string, context: string): Promise<string>
+}
+```
+
+**서브에이전트**:
+| 서브에이전트 | 기존 코드 | 역할 |
+|---|---|---|
+| RAG Retriever | VectorStore search | 관련 문서 검색 및 컨텍스트 구성 |
+| Response Generator | LLM streaming | 스트리밍 응답 생성 |
+
+**구현 위치**: `src/main/agents/ChatAgent.ts`
+
+---
+
+### 2-3. Creative Agent
+
+**기존 서비스**: MindMapService, QuizService, AnkiCardService
+
+**역할**: 지식 기반 콘텐츠 생성
+
+```typescript
+interface CreativeAgent {
+  // 마인드맵 생성
+  generateMindMap(notebookId: string, options: MindMapOptions): Promise<MindMap>
+
+  // 퀴즈 생성
+  generateQuiz(notebookId: string, options: QuizOptions): Promise<Quiz>
+
+  // Anki 카드 생성
+  generateAnkiCards(notebookId: string, options: AnkiOptions): Promise<AnkiCard[]>
+}
+```
+
+**서브에이전트**:
+| 서브에이전트 | 기존 서비스 | 역할 |
+|---|---|---|
+| MindMap Generator | MindMapService | 계층적 지식 구조 생성 |
+| Quiz Generator | QuizService | 객관식 문제 생성 |
+| Anki Generator | AnkiCardService | 플래시카드 생성 |
+
+**구현 위치**: `src/main/agents/CreativeAgent.ts`
+
+---
+
+### 2-4. Analysis Agent (향후 확장)
+
+**역할**: 지식 분석 및 인사이트 도출
+
+```typescript
+interface AnalysisAgent {
+  // 노트북 요약
+  summarize(notebookId: string): Promise<Summary>
+
+  // 주제 분류
+  classifyTopics(notebookId: string): Promise<Topic[]>
+
+  // 지식 갭 분석
+  analyzeGaps(notebookId: string): Promise<GapAnalysis>
+
+  // 유사 문서 추천
+  recommend(documentId: string): Promise<Recommendation[]>
+}
+```
+
+**구현 위치**: `src/main/agents/AnalysisAgent.ts`
+
+---
+
+## 계층 3: 서브에이전트 (Sub-Agents)
+
+서브에이전트는 기존 서비스 클래스를 래핑하여 에이전트 인터페이스를 제공합니다.
+
+```typescript
+interface SubAgent<TInput, TOutput> {
+  name: string
+  status: 'idle' | 'busy' | 'error'
+
+  execute(input: TInput): Promise<TOutput>
+  cancel(): void
+  getProgress(): number
+}
+```
+
+---
+
+## LM Studio 통합 전략
+
+### 로컬 LLM 우선 정책
+
+```
+요청 수신 → LM Studio 연결 확인 →
+  ├── 연결됨: LM Studio로 처리
+  └── 연결 안됨:
+      ├── Ollama 확인 → 연결됨: Ollama로 처리
+      └── 연결 안됨: API 프로바이더로 폴백 (OpenAI/DeepSeek)
+```
+
+### Provider 우선순위 설정
+
+```typescript
+interface ProviderPriority {
+  chat: string[] // ['lmstudio', 'ollama', 'openai', 'deepseek']
+  embedding: string[] // ['lmstudio', 'ollama', 'openai', 'deepseek']
+}
+```
+
+---
+
+## 구현 로드맵
+
+### Phase 1 (완료)
+
+- [x] LM Studio 프로바이더 추가
+- [x] 기존 서비스 아키텍처 유지
+
+### Phase 2 (다음 단계)
+
+- [ ] `AgentTeamCoordinator` 기본 클래스 구현
+- [ ] 기존 서비스를 래핑하는 에이전트 어댑터 생성
+- [ ] IPC 핸들러에서 Coordinator를 통한 작업 배분
+
+### Phase 3 (향후)
+
+- [ ] 에이전트 간 의존성 관리
+- [ ] 작업 큐 및 우선순위 시스템
+- [ ] Provider 자동 폴백 시스템
+- [ ] Analysis Agent 구현
+
+### Phase 4 (장기)
+
+- [ ] 에이전트 성능 모니터링 대시보드
+- [ ] 에이전트 학습 및 최적화
+- [ ] 멀티 에이전트 협업 패턴
+
+---
+
+## 디렉토리 구조 (예정)
+
+```
+src/main/agents/
+├── AgentTeamCoordinator.ts
+├── types.ts
+├── KnowledgeAgent.ts
+├── ChatAgent.ts
+├── CreativeAgent.ts
+├── AnalysisAgent.ts
+└── sub/
+    ├── DocumentParserSubAgent.ts
+    ├── ChunkingSubAgent.ts
+    ├── EmbeddingSubAgent.ts
+    ├── RAGRetrieverSubAgent.ts
+    ├── ResponseGeneratorSubAgent.ts
+    ├── MindMapSubAgent.ts
+    ├── QuizSubAgent.ts
+    └── AnkiSubAgent.ts
+```
+
+---
+
+## 핵심 설계 원칙
+
+1. **점진적 도입**: 기존 서비스를 유지하면서 에이전트 레이어를 추가
+2. **로컬 우선**: LM Studio → Ollama → API 순서로 Provider 사용
+3. **느슨한 결합**: 에이전트 간 인터페이스를 통한 통신
+4. **관찰 가능성**: 각 에이전트의 상태, 진행률, 리소스 사용량 추적
+5. **장애 허용**: Provider 연결 실패 시 자동 폴백