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Dev.toAI/ML
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LangGraph 기반 State-Driven 설계를 통한 자가 수정형 헬스 에이전트 구현
From Blood Tests to Meal Plans: Building a Self-Correcting Health Agent with LangGraph
AI 요약
Context
기존 선형적 Chain 구조의 AI 챗봇은 사용자의 최신 건강 상태 변화를 반영하지 못하는 정적 프롬프트의 한계 노출. 특히 혈액 검사 결과와 같은 동적 Biomarker 변화에 따라 기존 식단 계획을 실시간으로 수정해야 하는 복잡한 상태 관리 필요성 증대.
Technical Solution
- LangGraph를 통한 State-Driven 아키텍처 설계로 LLM의 추론 루프 및 조건부 분기 제어
- TypedDict 기반의 HealthState 정의를 통한 Biomarker, 식단 계획, 수정 필요 여부의 단일 진실 공급원(Source of Truth) 구축
- OpenAI Function Calling을 활용한 Biomarker 임계치 분석 및 Protocol Pivot 여부 결정 로직 구현
- SQLite 기반의 Checkpointer 도입으로 thread_id별 영속적 메모리 관리 및 세션 상태 유지
- Conditional Edge 설계를 통해 정상 수치 시 유지 관리, 이상 수치 발견 시 Plan Rewriter 노드로 진입하는 논리적 흐름 최적화
실천 포인트
- LLM의 비결정론적 특성을 제어하기 위해 상태 전이 그래프(State Graph) 도입 검토 - 도메인별 임계치(Threshold) 기반의 Hard-coded 검증 노드를 LLM 추론 전단계에 배치하여 안전성 확보 - 세션별 상태 유지를 위해 외부 DB 기반의 Checkpointer 연동 설계 적용