🏆50분
도전: 설비 예방 정비 스케줄러 Agent
Day 3: LangGraph 멀티에이전트
도전: 설비 예방 정비 스케줄러 Agent
AI Agent 심화 > Day 3: LangGraph 멀티에이전트
학습 목표
독립적으로 LangGraph 워크플로우를 설계하고 구현할 수 있다 복잡한 분기 로직을 Conditional Edge로 표현할 수 있다
요구사항
LangGraph로 설비 예방 정비 스케줄러를 구현한다
Node 구성: 설비 목록 로딩 → 정비 필요성 판단 → 정비 스케줄 생성 → 알림 전송 → 보고서
정비 필요성 판단 기준: 마지막 정비 후 경과일, 누적 가동시간, 센서 이상
조건부 분기: 긴급 정비 / 예방 정비 / 정비 불필요
State에 정비 이력을 기록하여 중복 스케줄 방지
평가 기준
- • StateGraph가 올바르게 구성되어 있는가
- • Conditional Edge가 3개 이상 경로로 분기하는가
- • 무한 루프 방지 메커니즘이 있는가
- • 설비별로 다른 결과가 나오는가
- • State 추적이 올바르게 동작하는가
보너스
- • Human-in-the-Loop: 긴급 정비 시 사람의 승인을 받는 Node를 추가한다
- • 정비 우선순위 큐를 구현하여 여러 설비의 정비 순서를 최적화한다
- • 그래프 시각화: graph.get_graph().draw_mermaid()를 활용한다
AI로 학습하기 — 꿀팁
🤖정비 스케줄러 그래프 리뷰AI 학습 팁
AI에게 예방 정비 스케줄러 StateGraph의 상태 스키마와 루프 탈출 조건을 검토받아 무한 루프 위험을 제거하세요.
LangGraph로 설비 예방 정비 스케줄러 Agent를 구현 중이다. 내 StateGraph의 상태 스키마(설비 ID, 마지막 정비일, 이상 카운트), 노드 구성, 루프 탈출 조건이 올바른지 리뷰하고, 정비 우선순위 충돌이나 설비 중복 예약 같은 엣지케이스 처리 방법을 제안해줘.
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