홈 어시스턴트 아침 요약: 센서 기록을 로컬 LLM 문장으로 받기

대화 모델은 문장에 적힌 것만 봐요. 방 온도가 26도인지 19도인지, 창문이 열려 있는지 닫혀 있는지는 스스로 알지 못해요. 그래서 요약을 부탁할 때는 확인한 값을 문장 안에 적어 넣어야 해요.

홈 어시스턴트의 conversation.process는 이 문장을 지정한 대화 에이전트에 넘기고 답을 돌려줘요. 자동화에서는 이 답을 변수로 받아 알림 문구로 쓸 수 있어요.

값은 다섯에서 여덟 개면 충분해요. 실내 온·습도, 어제 쓴 전력, 열린 문·창, 오늘 첫 일정, 미세먼지처럼 하루를 판단하는 데 쓰는 값만 넣으세요.

숫자에는 단위를 붙이고, 값이 없는 센서는 문장에서 빼세요. 빈칸이 남으면 모델이 그 자리를 추측해서 엉뚱한 문장을 만들어요.

트리거는 시간이에요. 아침 7시처럼 집안일이 시작되는 시각에 맞추고, 문장을 만드는 동작과 conversation.process를 차례로 넣어요. 답이 돌아오면 그 답을 알림으로 보내요.

문장은 짧게 유지하세요. '다음 값을 보고 오늘 준비할 일을 세 문장으로 알려줘'처럼 지시와 값을 한 문단에 담으면 모델이 형식을 덜 흔들어요.

대화 에이전트의 지침에 문장 수와 형식을 정해 두세요. '인사말 없이 세 문장', '숫자를 그대로 다시 말할 것', '목록을 쓰지 말 것' 같은 규칙이 알림에 어울려요.

지침이 길어지면 첫 응답이 늦어져요. 요약용 지침은 대화용과 분리해서, 별도 에이전트로 두는 편이 관리하기 쉬워요.

모델 서버가 꺼져 있거나 답이 비어 있으면 알림이 오지 않아요. 자동화에 조건을 넣어, 답이 없으면 '오늘 요약을 만들지 못했어요. 센서 값을 확인하세요' 같은 기본 문장을 보내게 하세요.

일주일치 알림을 모아 보면 어떤 값이 자주 비는지 보여요. 빠지는 센서가 있다면 문장에서 빼거나, 그 값을 대신할 센서를 찾으세요.