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Building a Med-Tech Powerhouse: Creating an Autonomous Health Agent with LangGraph and Playwright
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AI/ML

LangGraph와 Playwright를 통한 자율형 헬스케어 에이전트 구현

Building a Med-Tech Powerhouse: Creating an Autonomous Health Agent with LangGraph and Playwright

Beck_Moulton2026년 5월 11일6intermediate

Context

선형적 체인 구조의 LLM 워크플로우로는 조건부 분기와 루프가 필요한 복잡한 의료 데이터 처리 및 예약 로직 구현에 한계 발생. 단순 챗봇을 넘어 실제 외부 시스템에 액션을 수행하는 Agentic Workflow의 필요성 대두.

Technical Solution

  • LangGraph 기반의 State Machine 설계를 통한 비선형적 워크플로우 및 상태 관리 구현
  • Pydantic 스키마 정의를 통한 의료 데이터(LFT)의 엄격한 데이터 검증 및 구조화
  • OpenAI Tool Calling과 LangGraph Node를 결합하여 분석-검색-예약으로 이어지는 결정론적 제어 흐름 구축
  • Playwright 기반의 Headless Browser 자동화를 통한 레거시 병원 포털 예약 프로세스 실행
  • FastAPI를 활용하여 비동기 Agent 워크플로우를 웹 서비스 형태로 캡슐화
  • Conditional Edge 설계를 통해 모델의 Tool 호출 여부에 따른 동적 경로 제어 및 반복 루프 처리

- LLM의 불확실성을 제어하기 위해 LangGraph와 같은 상태 기반 오케스트레이션 도입 검토 - 외부 API가 없는 레거시 시스템 연동 시 Playwright 기반의 브라우저 자동화 전략 활용 - 의료 데이터와 같이 정밀도가 필요한 도메인은 Pydantic을 활용한 강한 타입 검증 레이어 필수 배치 - Production 환경 적용 시 Human-in-the-loop(HITL) 체크포인트 및 감사 로그 설계 반영

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