WhatsApp 기반 AI 어시스턴트로 자연언어 입력을 Notion에 자동 정리해 별도 도구 없이 일상 기록 관리

Context

사용자는 이미 WhatsApp에서 업무·학습·할 일을 텍스트로 입력하고 있었다. 하지만 이 정보를 Notion 데이터베이스에 저장하려면 별도 앱을 열고 형식을 맞춰 수동으로 기입해야 했다. 다중 에이전트 파이프라인(추출기, 매처, 확인 에이전트) 방식은 구조가 복잡하고 디버깅이 어려웠다.

Technical Solution

• 단일 대화형 에이전트로 파이프라인 단순화: 분리된 추출·매칭·확인 에이전트를 하나의 GPT-4o 호출로 통합하고 Redis 대화 기록을 유지해 복잡도 제거
• 쓰기 작업을 LLM에서 Python으로 이관: SAVE_PAYLOAD 생성까지는 GPT-4o로 처리하되, 실제 Notion 쓰기는 순수 Python 코드로 모든 필드 형식을 명시적으로 처리
• 동적 스키마 인식을 시스템 프롬프트에 주입: 앱 시작 시 5개 데이터베이스의 스키마를 Redis에 캐싱하고 필드명·타입·필수 여부를 GPT-4o 시스템 프롬프트에 직접 포함
• Notion MCP를 모든 상호작용의 기초로 사용: API 직접 호출 대신 API-retrieve-database, API-query-data-source, API-post-page, API-update-a-data-source 등을 통해 일관된 인터페이스 제공
• Redis를 단일 상태 저장소로 활용: 세션 상태, 스키마 캐시, 멱등성 키, 대화 기록을 모두 Redis에 저장하고 TTL로 자동 정리해 별도 데이터베이스 제거

Impact

N/A

Key Takeaway

다중 에이전트 파이프라인보다 단일 대화형 에이전트가 더 간단하고 견고한 결과를 낸다. 유연한 입력 처리는 LLM에게 맡기되, 데이터 정합성이 중요한 쓰기 작업은 결정론적 코드로 처리하는 역할 분담이 핵심이다.