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Runtime AI에서 Build-time AI로의 전환을 통한 Healthcare Browser Automation 안정화
What we learned building healthcare integrations for the past year
AI 요약
Context
API 부재 및 FHIR 표준의 기능 제한으로 인해 EHR 및 Payor Portal 통합을 위한 Browser Automation 도입 불가피. 초기 Agentic AI 기반 접근 방식은 비직관적인 워크플로우와 높은 비용, 낮은 결정론적 제어권으로 인한 신뢰성 문제 직면.
Technical Solution
- Runtime AI에서 Build-time AI 구조로 전환하여 Claude Code를 통한 Playwright 스크립트 생성 및 정적 제어권 확보
- Accessibility Tree 의존성을 제거하고 Lightweight Popup Detector 및 최적화된 Wait Time 로직을 통한 렌더링 지연 해결
- 비정형 에러 대응을 위해 스크린샷 기반 X/Y 좌표 추출 및 AI Fallback을 결합한 재시도 메커니즘 설계
- 신뢰성 극대화를 위해 가능한 영역에 대해 Browser Automation 대신 Direct Network Request 방식으로 마이그레이션
- GCP Cloud Run 기반의 실패 로그 및 스크린샷 캡처 시스템을 구축하여 로컬 디버깅 루프 최적화
실천 포인트
1. AI Agent의 완전 자율 제어보다 사람이 검토 가능한 정적 스크립트 생성 도구로 활용할 것
2. DOM 구조 변화가 심한 환경에서는 Accessibility Tree보다 단순 좌표 기반의 AI Fallback 고려
3. API 부재 시 Network Request 가능 여부를 먼저 검토하여 브라우저 오버헤드 제거
4. 자동화 실패 지점의 스크린샷과 구조화된 로그를 즉시 로컬에서 재현 가능한 파이프라인 구축