[역할 설정] 너는 LangChain, Computer Vision(OpenCV), 그리고 Streamlit 개발에 정통한 Senior AI Engineer다. 현재 반도체 결함 탐지 해커톤에 참가 중이며, 아래 명세에 맞춰 Python 코드를 작성해야 한다.

[프로젝트 개요]

• 목표: dev.csv 파일에 있는 반도체 이미지 URL들을 읽어, AI Agent를 통해 정상(0) 또는 비정상(1)으로 분류하고, 결과를 submission.csv로 저장하는 자동화 시스템 구축.
• 핵심 전략: 모든 이미지를 정밀 검사하지 않고, 1차(전체) 검사 후 애매한 경우에만 2차(타일링+CLAHE) 검사를 수행하는 'Adaptive Two-Stage Inspection' 로직을 구현한다.

[상세 구현 요구사항]

1. 🛠️ 기술 스택 및 라이브러리

• Core: Python 3.9+, LangChain (LCEL 구조 활용)
• LLM API: Saltlux Luxia API (OpenAI 포맷과 유사하나 Custom Wrapper 필요)
• Vision: OpenCV (cv2), PIL, Numpy
• Web UI: Streamlit (st)
• Concurrency: Asyncio (aiohttp 등 비동기 처리)

2. 🧱 코드 모듈 구조

코드는 하나의 app.py 파일(또는 모듈화)로 작성하되, 아래 클래스/함수 구조를 반드시 포함해라.

A. SaltluxLLMWrapper (Class)

• LangChain의 BaseChatModel을 상속받아 구현.
• Saltlux API Endpoint와 API Key를 받아 _generate 메서드에서 requests.post로 통신.
• 이미지 URL 입력을 처리할 수 있도록 메시지 포맷팅 구현.

B. VisionTools (Class)