idol-agent v0.2 - LangGraph MVP

idol-agent v0.2 - LangGraph MVP

프로젝트 정보

• 위치: Week08/Day02/day2-mission/
• 기술 스택: FastAPI, LangGraph, Supabase, Solar LLM
• 주차: Week 08

아키텍처

프로젝트 구조

app/
  main.py              # FastAPI 진입점
  api/routes/chat.py   # 채팅 엔드포인트
  graph/
    state.py           # AgentState 정의
    nodes.py           # 노드 함수 (분류/검색/도구/응답)
    edges.py           # 조건부 엣지 (라우팅)
    graph.py           # StateGraph 구성 및 컴파일
  core/                # 설정, LLM 초기화
  repositories/        # Supabase 접근
  schemas/             # Pydantic 모델

핵심 구현 포인트

1. AgentState 정의

• messages, intent, retrieved_docs 등 상태 필드
• tool 관련 필드 및 세션 정보

2. LangGraph 노드 구현

• intent_classifier: LLM structured output으로 의도 분류 (chat/rag/tool)
• rag_retriever: Supabase pgvector 검색
• tool_executor: ToolExecutor로 외부 도구 실행
• response_generator: intent별 프롬프트로 최종 응답 생성

3. 조건부 엣지

• intent에 따라 chat/rag/tool 노드로 분기

4. 그래프 컴파일

• StateGraph 빌더 → 노드 추가 → 엣지 설정 → 컴파일

사용된 개념

• LangGraph - 상태 기반 에이전트 그래프
• Agent-Architecture - ReAct 패턴, 의도 분류
• RAG - 벡터 검색 기반 지식 증강
• Tool-Calling - 외부 도구 호출
• FastAPI - 비동기 API 서버
• Supabase - pgvector 벡터 DB

회고

• LangGraph의 노드/엣지/상태 개념을 실제 에이전트로 구현
• 의도 분류 → 조건부 라우팅 → 응답 생성의 에이전트 파이프라인 학습