사용자 답변 입력
    ↓
L1 Analyst (GPT-4o-mini, temp=0)
    → 답변에서 evidence 존재 여부만 탐지 (True/False)
    → {role: true, action: false, result: true, ...}
    ↓
L2 StateEngine (Pure Python 규칙 엔진)
    → UNKNOWN → PARTIAL → CLEAR 상태 전이
    → decide_action: continue / move_slot / finish
    ↓
L3 Planner (Lookup Table, 40+ 매핑)
    → missing evidence → 질문 의도 결정
    → frozenset(["result"]) → "결과 변화 확인"
    ↓
L4 Interviewer (GPT-4o, SSE Streaming)
    → 의도 + 맥락 → 자연스러운 한국어 질문 생성
    → 13,169건 실전 면접 기출 DB 기반 질문 재구성

사용자 쿼리: "서초구에 가까운 지진 대피소"
         │
    ┌────┴────┐
    ▼         ▼
 Vector     BM25
 Search     Sparse
 (60%)      (40%)
    │         │
    └────┬────┘
         │ 앙상블
         ▼
  재정렬(Rerank)
  최종 결과 반환

사용자 쿼리 입력
    ↓
Intent Classifier (8가지 분류)
    ↓
Query Rewriter (정규화/확장)
    ↓
Tool Selector (적절한 도구 선택)
    ↓
Tool Executor (7개 Tool 실행)
    ├─ 위치 기반 대피소 검색 (Kakao Geocoding + Haversine)
    ├─ 대피소 개수 조회 (37개 지역 키워드 매핑)
    ├─ 수용인원 기반 검색 (자연어 숫자 파싱)
    ├─ 재난 가이드라인 검색 (40개 재난 키워드 표준화)
    ├─ 일반 지식 Q&A (RAG + LLM)
    ├─ 대피소명 검색 (정확/부분 매칭)
    └─ 위치+재난 통합 검색 (이중 검색 + 스코어 재정렬)
    ↓
Response Generator (텍스트 + 지도 + 경로)