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LangGraph로 병원 운영 에이전트 설계

LLM이 병원 운영 계획과 실행 DAG를 만들고 LangGraph가 승인·재개까지 실행하는 구조

이 요약은 AI가 원문을 분석해 생성했습니다. 정확한 내용은 원문 기준으로 확인하세요.

TL;DR

병원 운영에서 병상 탐색과 환자 이송을 처리하는 agentic system이 사용자의 자연어 목표를 받아 LLM 기반 planner가 에이전트 구성, 하위 에이전트 선택, 세부 작업을 단계적으로 설계합니다. critic LLM은 고정된 품질 원칙으로 계획을 평가하고, 필요하면 구체적인 수정 지시를 붙여 한 차례 자동 재작성한 뒤 사람에게 승인을 요청합니다. 실행 그래프는 미리 고정하지 않고 planner가 매 세션 DAG로 생성하며, 시스템은 이를 위상 정렬해 각 레벨을 LangGraph superstep으로 실행합니다. 승인 과정은 interrupt와 Command(resume=...)로 중단·재개되고, TypedDict reducer와 Postgres checkpointing을 통해 동시 상태 갱신과 재시작 이후의 세션 복구를 처리합니다.

섹션별 상세

01
사용자가 자연어로 병원 운영 목표를 제출하면 첫 번째 LLM이 에이전트와 간선을 제안하고, 후속 단계가 하위 에이전트와 실제 작업을 정합니다. critic LLM은 고정된 품질 원칙에 따라 계획을 채점하며, 문제가 있으면 “lead with the agent that owns the goal” 같은 구체적인 지시와 함께 한 번 자동 수정합니다. 사람은 이 자체 검토를 거친 계획을 승인하므로 초기 계획을 그대로 검토해야 하는 부담이 줄어듭니다.
02
실행 그래프는 개발자가 모든 분기와 순서를 미리 모델링한 정적 구조가 아니라 planner가 세션마다 생성하는 DAG입니다. 시스템은 DAG를 위상 정렬해 선행 작업이 끝난 뒤 실행 가능한 같은 레벨의 에이전트를 하나의 LangGraph superstep으로 처리합니다. 따라서 LangGraph의 역할은 업무 분기를 직접 결정하는 것이 아니라 LLM이 만든 계획 그래프를 실행하는 런타임에 가깝습니다.
03
승인 단계는 interrupt()와 Command(resume=...)를 사용해 실행을 멈추고 재개하며, 계획 승인 interrupt는 별도의 checkpoint thread에서 실행됩니다. 사용자는 원안 승인, 수정안 제출, 거부 후 피드백을 포함한 planner 재실행 중 하나를 선택할 수 있고, 낮은 위험도의 목표에서는 사람 단계를 건너뛰는 autonomous mode도 같은 그래프를 사용합니다. TypedDict 상태에는 여러 에이전트가 동시에 쓰는 필드의 결합을 위한 reducer가 있고, 상태는 Postgres에 checkpointing되어 중간 재시작 뒤에도 세션을 이어 갑니다.

용어 해설

에이전틱 시스템(Agentic System)
사용자의 목표를 받아 여러 에이전트가 계획 수립, 작업 분배, 실행, 검토를 이어 가는 구조입니다. 이 사례에서는 병상 탐색과 환자 이송 조정을 위해 LLM이 에이전트와 실행 순서를 구성합니다.
방향성 비순환 그래프(DAG)
작업 간 선행 관계를 방향성 있는 간선으로 표현하되 순환은 허용하지 않는 그래프입니다. 생성된 계획을 위상 정렬하면 서로 의존하지 않는 작업을 같은 실행 단계에서 처리할 수 있습니다.
슈퍼스텝(Superstep)
그래프 실행에서 같은 수준에 배치된 작업을 한 번에 처리하는 단계입니다. 이 시스템은 DAG를 위상 정렬한 뒤 각 레벨을 하나의 LangGraph superstep으로 실행합니다.
TypedDict Reducer
TypedDict 상태의 특정 필드에 여러 에이전트가 동시에 값을 쓸 때 결과를 결합하는 규칙입니다. 동시 갱신을 안전하게 합쳐 그래프 전체 상태를 유지하는 데 사용됩니다.
체크포인팅(Checkpointing)
실행 중인 그래프 상태를 저장해 중단 지점부터 작업을 재개하는 방식입니다. 이 사례에서는 상태를 Postgres에 기록해 재시작 이후에도 계획 세션을 이어 갑니다.
휴먼 인 더 루프(Human-in-the-Loop)
자동화된 계획이나 실행을 사람이 승인·수정·거부할 수 있도록 설계하는 방식입니다. 승인 단계에서 사용자는 계획을 그대로 승인하거나 수정본을 제출하거나 피드백과 함께 planner로 되돌릴 수 있습니다.

언급된 도구

LangGraph중립

LLM이 생성한 에이전트 DAG를 superstep 단위로 실행하고 interrupt와 Command(resume=...)를 통한 승인·재개를 처리합니다.

Postgres중립

TypedDict 상태와 실행 checkpoint를 저장해 계획 세션이 재시작 이후에도 이어지도록 합니다.

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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 09. 04.수집 2026. 09. 04.출처 타입 REDDIT

인용 시 "요약 출처: AI Trends (aitrends.kr)"를 표기하고, 사실 확인은 원문 보기 기준으로 진행해 주세요. 자세한 기준은 운영 정책을 참고해 주세요.