이코에코(Eco²) Agent #0: LangGraph 기반 클린 아키텍처 초안

이코에코(Eco²)/Agent 2026. 1. 13. 02:04

Intent-Routed Workflow with Subagent 패턴으로 설계한 LangGraph 기반 Chat 서비스 아키텍처 초안
SSE 스트리밍, 컨텍스트 격리, 멀티 모델 지원

1. 배경과 목표

1.1 기존 구조의 한계

기존 domains/chat 서비스는 다음과 같은 문제가 있었습니다:

문제	설명
단일 파이프라인	이미지/텍스트 구분 없이 동일한 처리 흐름
의도 분류 부재	모든 요청을 폐기물 질문으로 처리
UX 피드백 없음	처리 진행 상황을 사용자에게 알릴 수 없음
모델 하드코딩	OpenAI만 지원, 멀티 모델 확장 어려움

1.2 목표

LangGraph 도입: 조건부 분기가 가능한 파이프라인 구축
Intent-Routed + Subagent: 의도 기반 분기 + 복잡한 질문 컨텍스트 격리
SSE 스트리밍: 실시간 진행 상황 및 토큰 스트리밍
멀티 모델 지원: GPT-5.2, Gemini 3.0, Claude 4.5 등 Provider 추상화
클린 아키텍처: Port/Adapter 패턴으로 테스트 용이성 확보

2. 아키텍처 결정

2.1 핵심 의사결정

항목	결정	근거
파이프라인 엔진	LangGraph	조건부 분기, 상태 관리, 스트리밍 지원
Workflow 패턴	Intent-Routed + Subagent	의도 기반 분기 + 컨텍스트 격리
Celery 대체	✅ Taskiq	asyncio 네이티브, RabbitMQ 재사용
SSE 방식	Redis Streams + Pub/Sub	기존 인프라 재사용
모델 추상화	Port/Adapter	scan_worker 패턴 재사용

2.2 왜 LangGraph인가?

Celery Chain vs LangGraph 비교:

Celery Chain:
task1 | task2 | task3 → 순차 실행만 가능

LangGraph:
START → 조건 분기 → 노드A / 노드B / 노드C → 합류 → END
        (의도 분류)   (waste) (location) (character)

LangGraph의 장점:

조건부 라우팅: 의도 분류 결과에 따라 다른 노드로 분기
상태 공유: TypedDict로 타입 안전한 상태 관리
스트리밍 내장: StreamWriter로 실시간 이벤트 발행
단일 프로세스: 노드 간 전환이 빠르고 디버깅 용이

3. 전체 아키텍처

3.1 시스템 구성

Chat SSE 아키텍처
=================

[Client]
    |
    | (1) POST /chat/messages
    v
[Chat API]
    |
    | (2) job_id 발급
    | (3) Background: LangGraph 시작
    v
[LangGraph] ---> [Redis Streams]
    |                   |
    |                   v
    |            [Event Router]
    |                   |
    |                   v
    |            [Redis Pub/Sub]
    |                   |
    v                   v
[완료]           [SSE Gateway]
                       |
                       v
                 [Client SSE]

3.2 컴포넌트 역할

컴포넌트	역할	변경 여부
chat-api	LangGraph 실행, 이벤트 발행	✅ 신규
event_router	Redis Streams → Pub/Sub	❌ 기존 재사용
sse_gateway	Pub/Sub → SSE	❌ 기존 재사용

3.3 SSE 이벤트 흐름

SSE 이벤트 예시:
  queued  -> { status: "started" }
  vision  -> { status: "started" }
  rag     -> { status: "started" }
  answer  -> { status: "started" }
  delta   -> { content: "페" }
  delta   -> { content: "트" }
  delta   -> { content: "병" }
  done    -> { user_answer: "..." }

4. LangGraph 파이프라인 설계

4.1 Intent-Routed Workflow with Subagent

패턴: 의도 기반 라우팅 + 복잡한 질문은 Subagent로 분해

Chat LangGraph Pipeline (Subagent 포함)
=======================================

START
  │
  ├─ image ──────────────▶ Vision → Rule RAG → Answer
  │
  └─ text ──▶ Intent Classifier
                    │
                    ├─ simple ──▶ [Single Node] ────────┐
                    │                                   │
                    └─ complex ──▶ [Decomposer]         │
                                       │                │
                              ┌────────┼────────┐       │
                              v        v        v       │
                         [waste]  [location] [char]     │
                         Expert    Expert    Expert     │
                              │        │        │       │
                              └────────┼────────┘       │
                                       v                │
                                  [Synthesizer] ────────┤
                                                        v
                                                   [Answer]


Simple Path (단일 노드)
-----------------------
intent → waste_rag / char_node / loc_tool / llm → answer


Complex Path (Subagent 분해)
----------------------------
intent → decomposer → [experts 병렬] → synthesizer → answer

Subagent 적용 기준:

단순 질문: 단일 노드로 처리 (기존 방식)
복잡한 질문: Subagent로 분해 → 병렬 처리 → 합성

상세 설계: 04-chat-workflow-pattern-decision.md 섹션 3.2, 10 참조

4.2 의도 분류 (Intent Classification)

의도	설명	파이프라인
`waste`	분리수거/폐기물 질문	RAG → Answer (Streaming)
`character`	캐릭터 관련 질문	Character API → Answer
`character_preview`	분리배출 시 얻을 캐릭터	Classification → Character Match
`location`	주변 재활용센터/샵 검색	Location Tool → Answer
`general`	기타 일반 대화/환경 질문	LLM 답변 생성 (Streaming)

Note: eco 의도는 제거됨 (제로웨이스트 등 기본 환경 정보는 LLM 기본 지식으로 처리)

4.3 노드별 이벤트 발행

노드	발행 이벤트	stage 값	UX 피드백
`start_node`	작업 시작	`queued`	작업 대기열 등록
`vision_node`	이미지 분류	`vision`	"🔍 이미지 분류 중..."
`intent_node`	의도 분류	`intent`	"🤔 질문 분석 중..."
`rag_node`	규정 검색	`rag`	"📚 규정 찾는 중..."
`location_node`	위치 검색	`location`	"📍 주변 검색 중..."
`character_node`	캐릭터 조회	`character`	"🎭 캐릭터 조회 중..."
`answer_node`	답변 생성	`answer` + `delta`	"✍️ 답변 작성 중..." + 실시간 타이핑
`end_node`	완료	`done`	결과 전송

5. ChatState 설계

5.1 상태 정의

from typing import TypedDict, Literal, Annotated, Any
from langgraph.graph.message import add_messages

class ChatState(TypedDict, total=False):
    """LangGraph 상태 정의."""

    # 필수 필드
    job_id: str
    user_id: str
    message: str

    # 선택 필드
    image_url: str | None
    user_location: dict | None  # {"lat": 37.5, "lon": 126.9}

    # 대화 히스토리 (LangGraph Checkpointer)
    messages: Annotated[list, add_messages]

    # 파이프라인 진행 중 채워지는 필드
    intent: Literal["waste", "character", "character_preview",
                    "location", "general"] | None
    classification_result: dict | None
    disposal_rules: dict | None
    tool_results: dict[str, Any] | None
    answer: str | None

    # 컨텍스트 사용량 추적
    token_usage: dict | None  # {"input": N, "output": M, "total": T}

    # 메타데이터
    pipeline_type: Literal["image", "text"] | None
    error: str | None
    error_stage: str | None

상세: 컨텍스트 관리 및 토큰 추적은 04-chat-workflow-pattern-decision.md 섹션 4.2, 4.5 참조

5.2 라우팅 함수

def route_by_input(state: ChatState) -> Literal["vision", "intent_classifier"]:
    """이미지 유무에 따라 라우팅."""
    if state.get("image_url"):
        return "vision"
    return "intent_classifier"


def route_by_complexity(state: ChatState) -> str:
    """복잡도에 따른 라우팅.

    단순 질문: 단일 노드 처리
    복잡한 질문: Subagent 분해 → 병렬 처리
    """
    message = state["message"]
    intent = state.get("intent", "general")

    # 복잡한 질문 감지 (멀티 카테고리, 멀티 도구)
    if is_complex_query(message):
        return "complex"

    # 단순 질문 → 단일 노드
    return f"simple_{intent}"


def is_complex_query(message: str) -> bool:
    """복잡한 질문 여부 판단."""
    # 멀티 도구 필요 감지
    needs_location = any(kw in message for kw in ["근처", "주변", "가까운"])
    needs_character = any(kw in message for kw in ["캐릭터", "얻"])
    needs_waste = any(kw in message for kw in ["버려", "분리배출", "재활용"])

    tool_count = sum([needs_location, needs_character, needs_waste])
    return tool_count >= 2

6. 노드 구현 패턴

6.1 BaseNode 추상 클래스

모든 노드가 일관된 이벤트 발행 패턴을 따르도록 강제합니다:

from abc import ABC, abstractmethod
from langgraph.types import StreamWriter

class BaseNode(ABC):
    """노드 기본 클래스."""

    def __init__(self, event_publisher: EventPublisherPort):
        self._events = event_publisher

    @property
    @abstractmethod
    def stage_name(self) -> str:
        """노드의 stage 이름."""
        pass

    async def __call__(
        self, 
        state: ChatState, 
        writer: StreamWriter,
    ) -> ChatState:
        """노드 실행 - 이벤트 발행 래핑."""

        # 시작 이벤트
        self._events.publish_stage_event(
            task_id=state["job_id"],
            stage=self.stage_name,
            status="started",
        )

        try:
            result = await self.execute(state, writer)

            # 완료 이벤트
            self._events.publish_stage_event(
                task_id=state["job_id"],
                stage=self.stage_name,
                status="completed",
            )
            return result

        except Exception as e:
            # 에러 이벤트
            self._events.publish_stage_event(
                task_id=state["job_id"],
                stage=self.stage_name,
                status="failed",
                result={"error": str(e)},
            )
            return {**state, "error": str(e)}

    @abstractmethod
    async def execute(
        self, 
        state: ChatState, 
        writer: StreamWriter,
    ) -> ChatState:
        """실제 노드 로직 구현."""
        pass

6.2 Answer 노드 (토큰 스트리밍)

class AnswerNode(BaseNode):
    """답변 생성 노드 - 토큰 스트리밍 지원."""

    stage_name = "answer"

    def __init__(
        self, 
        event_publisher: EventPublisherPort,
        llm: LLMPort,
        batch_size: int = 5,
    ):
        super().__init__(event_publisher)
        self._llm = llm
        self._batch_size = batch_size

    async def execute(
        self, 
        state: ChatState, 
        writer: StreamWriter,
    ) -> ChatState:
        """답변 생성 - 토큰 스트리밍."""

        full_answer = ""
        token_buffer: list[str] = []

        async for token in self._llm.generate_stream(
            classification=state["classification_result"],
            disposal_rules=state["disposal_rules"],
            user_input=state["message"],
        ):
            full_answer += token
            token_buffer.append(token)

            # 배치 단위로 이벤트 발행
            if len(token_buffer) >= self._batch_size:
                combined = "".join(token_buffer)

                self._events.publish_stage_event(
                    task_id=state["job_id"],
                    stage="delta",
                    status="streaming",
                    result={"content": combined},
                )

                token_buffer.clear()

        # 남은 토큰 플러시
        if token_buffer:
            combined = "".join(token_buffer)
            self._events.publish_stage_event(
                task_id=state["job_id"],
                stage="delta",
                status="streaming",
                result={"content": combined},
            )

        return {**state, "answer": full_answer}

7. Port/Adapter 패턴

7.1 LLM Port 정의

from abc import ABC, abstractmethod
from typing import Any, AsyncGenerator

class LLMPort(ABC):
    """LLM 모델 포트."""

    @abstractmethod
    def generate_answer(
        self,
        classification: dict[str, Any],
        disposal_rules: dict[str, Any],
        user_input: str,
    ) -> dict[str, Any]:
        """답변 생성."""
        pass

    @abstractmethod
    def classify_intent(self, message: str) -> str:
        """의도 분류."""
        pass

    @abstractmethod
    async def generate_answer_stream(
        self,
        classification: dict[str, Any],
        disposal_rules: dict[str, Any],
        user_input: str,
    ) -> AsyncGenerator[str, None]:
        """스트리밍 답변 생성."""
        pass

7.2 지원 모델 목록

Provider	모델 ID	Context	권장 용도
OpenAI	`gpt-5.2`	128K	Vision, Answer
	`gpt-5.2-mini`	32K	Intent 분류
Google	`gemini-3.0-pro`	1M	Vision, Answer
	`gemini-3.0-flash`	1M	Intent 분류
Anthropic	`claude-opus-4-5`	200K	복잡한 추론
	`claude-sonnet-4-5`	200K/1M	균형 (Tool Calling)

7.3 Model → Provider 매핑

MODEL_PROVIDER_MAP: dict[str, str] = {
    # OpenAI
    "gpt-5.2": "openai",
    "gpt-5.2-thinking": "openai",
    "gpt-5.2-mini": "openai",
    # Google Gemini
    "gemini-3.0-pro": "gemini",
    "gemini-3.0-flash": "gemini",
    # Anthropic Claude
    "claude-opus-4-5": "anthropic",
    "claude-sonnet-4-5": "anthropic",
    "claude-haiku-4-5": "anthropic",
}

8. 그래프 팩토리

8.1 그래프 생성

from langgraph.graph import StateGraph, START, END

def create_chat_graph(
    event_publisher: EventPublisherPort,
    llm: LLMPort,
    vision_model: VisionModelPort,
    retriever: RetrieverPort,
    subagents: dict,  # Subagent 추가
) -> StateGraph:
    """Chat LangGraph 그래프 생성 (Subagent 포함)."""

    # 메인 노드
    vision_node = VisionNode(event_publisher, vision_model)
    intent_node = IntentNode(event_publisher, llm)
    rag_node = RagNode(event_publisher, llm, retriever)
    answer_node = AnswerNode(event_publisher, llm)
    end_node = EndNode(event_publisher)

    # Subagent 노드
    decomposer = DecomposerNode(event_publisher, llm)
    synthesizer = SynthesizerNode(event_publisher, llm)

    # 그래프 구성
    graph = StateGraph(ChatState)

    # 메인 노드 추가
    graph.add_node("vision", vision_node)
    graph.add_node("intent", intent_node)
    graph.add_node("rag", rag_node)
    graph.add_node("answer", answer_node)
    graph.add_node("end", end_node)

    # Subagent 노드 추가
    graph.add_node("decomposer", decomposer)
    graph.add_node("waste_expert", subagents["waste_expert"])
    graph.add_node("location_expert", subagents["location_expert"])
    graph.add_node("character_expert", subagents["character_expert"])
    graph.add_node("synthesizer", synthesizer)

    # 1차 라우팅 (입력 유형)
    graph.set_entry_point(START)
    graph.add_conditional_edges(START, route_by_input)

    # 이미지 파이프라인
    graph.add_edge("vision", "rag")
    graph.add_edge("rag", "answer")

    # 2차 라우팅 (복잡도 기반)
    graph.add_conditional_edges("intent", route_by_complexity)

    # Simple Path → Answer
    graph.add_edge("simple_waste", "answer")
    graph.add_edge("simple_character", "answer")
    graph.add_edge("simple_location", "answer")
    graph.add_edge("simple_general", "end")

    # Complex Path → Subagent 병렬 → Synthesizer
    graph.add_edge("decomposer", "waste_expert")
    graph.add_edge("decomposer", "location_expert")
    graph.add_edge("decomposer", "character_expert")
    graph.add_edge("waste_expert", "synthesizer")
    graph.add_edge("location_expert", "synthesizer")
    graph.add_edge("character_expert", "synthesizer")
    graph.add_edge("synthesizer", "answer")

    # 종료
    graph.add_edge("answer", "end")
    graph.add_edge("end", END)

    return graph.compile()

9. OpenAI Streaming 구현

9.1 GPT Adapter

from openai import OpenAI
from typing import AsyncGenerator

class GPTLLMAdapter(LLMPort):
    """GPT LLM API 구현체 - 스트리밍 지원."""

    def __init__(self, model: str = "gpt-5.2", api_key: str | None = None):
        self._client = OpenAI(api_key=api_key)
        self._model = model

    async def generate_answer_stream(
        self,
        classification: dict,
        disposal_rules: dict,
        user_input: str,
        system_prompt: str | None = None,
    ) -> AsyncGenerator[str, None]:
        """스트리밍 답변 생성."""

        if system_prompt is None:
            system_prompt = "당신은 폐기물 분리배출 전문가입니다."

        user_message = self._build_user_message(
            classification, disposal_rules, user_input
        )

        # stream=True로 스트리밍 활성화
        stream = self._client.responses.create(
            model=self._model,
            input=[
                {"role": "system", "content": system_prompt},
                {"role": "user", "content": user_message},
            ],
            stream=True,
        )

        for event in stream:
            if event.type == "response.output_text.delta":
                yield event.delta
            elif event.type == "response.completed":
                break

10. FastAPI 엔드포인트

10.1 메시지 전송 API

from fastapi import APIRouter, BackgroundTasks
from fastapi.responses import JSONResponse
import uuid

router = APIRouter(prefix="/chat", tags=["chat"])

@router.post("/messages")
async def send_message(
    payload: ChatMessageRequest,
    user: CurrentUser,
    background_tasks: BackgroundTasks,
    pipeline: ChatPipelineDep,
) -> JSONResponse:
    """채팅 메시지 전송.

    Returns:
        { "job_id": "abc-123-..." }

    SSE 구독:
        EventSource('/api/v1/chat/abc-123/events')
    """
    job_id = str(uuid.uuid4())

    background_tasks.add_task(
        pipeline.execute,
        job_id=job_id,
        payload=payload,
        user_id=user.user_id,
    )

    return JSONResponse(
        content={"job_id": job_id},
        status_code=202,
    )

10.2 클라이언트 구현

async function sendChatMessage(message, imageUrl = null) {
  // 1. 메시지 전송 (job_id 획득)
  const response = await fetch('/api/v1/chat/messages', {
    method: 'POST',
    headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
    body: JSON.stringify({ message, image_url: imageUrl }),
  });

  const { job_id } = await response.json();

  // 2. SSE Gateway 연결
  const eventSource = new EventSource(
    `/api/v1/chat/${job_id}/events`
  );

  // 진행 상황 이벤트
  eventSource.addEventListener('vision', (e) => {
    const { status } = JSON.parse(e.data);
    if (status === 'started') 
      showProgress('🔍 이미지 분류 중...');
  });

  eventSource.addEventListener('rag', (e) => {
    showProgress('📋 규정 찾는 중...');
  });

  eventSource.addEventListener('answer', (e) => {
    showProgress('💭 답변 고민 중...');
  });

  // LLM 토큰 스트리밍
  eventSource.addEventListener('delta', (e) => {
    const { content } = JSON.parse(e.data);
    appendToChat(content);
  });

  // 완료
  eventSource.addEventListener('done', (e) => {
    const result = JSON.parse(e.data);
    finalizeChat(result.user_answer);
    eventSource.close();
  });
}

11. 의존성 주입

11.1 Dependencies 설정

from functools import lru_cache
from typing import Annotated
from fastapi import Depends

@lru_cache
def get_event_publisher() -> EventPublisherPort:
    """이벤트 발행 포트."""
    settings = get_settings()
    return RedisEventPublisher(
        redis_url=settings.redis_streams_url,
        shard_count=settings.sse_shard_count,
    )


def get_llm(settings: Settings = Depends(get_settings)) -> LLMPort:
    """LLM 포트 - 모델 설정에 따라 동적 선택."""
    provider = settings.resolve_provider(settings.default_llm_model)

    if provider == "gemini":
        return GeminiLLMAdapter(
            model=settings.default_llm_model,
            api_key=settings.gemini_api_key,
        )

    return GPTLLMAdapter(
        model=settings.default_llm_model,
        api_key=settings.openai_api_key,
    )


def get_chat_graph(
    event_publisher: Annotated[EventPublisherPort, Depends(get_event_publisher)],
    llm: Annotated[LLMPort, Depends(get_llm)],
    vision_model: Annotated[VisionModelPort, Depends(get_vision_model)],
    retriever: Annotated[RetrieverPort, Depends(get_retriever)],
):
    """Chat LangGraph 그래프."""
    return create_chat_graph(
        event_publisher=event_publisher,
        llm=llm,
        vision_model=vision_model,
        retriever=retriever,
    )

12. 클린 아키텍처 디렉토리 구조

apps/chat/
├── domain/                      # 도메인 계층
│   ├── enums/
│   │   ├── intent.py           # Intent Enum
│   │   ├── llm_provider.py     # LLMProvider Enum
│   │   └── pipeline_type.py
│   └── value_objects/
│       ├── classification_result.py
│       └── disposal_rule.py
│
├── application/                 # 애플리케이션 계층
│   ├── chat/
│   │   ├── commands/
│   │   │   └── send_message.py
│   │   ├── dto/
│   │   │   ├── chat_dto.py
│   │   │   └── sse_events.py
│   │   └── ports/
│   │       ├── llm_client.py
│   │       ├── vision_model.py
│   │       ├── retriever.py
│   │       └── event_publisher.py
│   └── pipeline/               # LangGraph
│       ├── graph.py
│       ├── state.py
│       └── nodes/
│           ├── base.py
│           ├── vision_node.py
│           ├── intent_node.py
│           ├── rag_node.py
│           ├── answer_node.py
│           └── end_node.py
│
├── infrastructure/              # 인프라 계층
│   ├── llm/
│   │   ├── gpt/
│   │   │   ├── llm.py
│   │   │   └── vision.py
│   │   └── gemini/
│   │       ├── llm.py
│   │       └── vision.py
│   ├── retrievers/
│   │   └── json_regulation.py
│   ├── messaging/
│   │   └── redis_event_publisher.py
│   └── assets/
│       ├── data/source/        # 배출 규정 JSON
│       └── prompts/
│
├── presentation/                # 프레젠테이션 계층
│   └── http/controllers/
│       ├── chat.py
│       └── health.py
│
├── setup/                       # 설정 계층
│   ├── config.py
│   └── dependencies.py
│
├── main.py
├── Dockerfile
└── requirements.txt

13. Worker 분리 설계 (asyncio 네이티브)

상세 설계: Async Job Queue Decision for Chat 참조

13.1 왜 Celery가 아닌가?

LangGraph는 asyncio 네이티브입니다:

# LangGraph 기본 실행 방식
result = await graph.ainvoke(state)   # async
async for chunk in graph.astream(state):  # async generator
    yield chunk

Celery의 문제점:

Celery는 동기 기반 (gevent/eventlet으로 동시성 처리)
asyncio 코드 실행 시 매번 asyncio.run() 필요
Event loop 재생성 오버헤드

13.2 asyncio 네이티브 Worker 옵션

옵션	브로커	장점	단점
arq	Redis	asyncio 네이티브, 경량	RabbitMQ 미지원
Taskiq	RabbitMQ/Redis	asyncio 네이티브, 기존 인프라 재사용	상대적으로 새로움
FastStream	RabbitMQ/Kafka	이벤트 스트림 특화	Job 큐보다 이벤트 버스

13.3 권장: Taskiq (RabbitMQ 기반) ✅

기존 RabbitMQ 인프라 재사용하면서 asyncio 네이티브로 동작:

# chat_worker/setup/broker.py
from taskiq_aio_pika import AioPikaBroker

# 기존 RabbitMQ 재사용
broker = AioPikaBroker(
    "amqp://eco2-rabbitmq:5672/eco2"
)

# chat_worker/tasks/chat_task.py
from chat_worker.setup.broker import broker

@broker.task(
    task_name="chat.process",
    retry_on_error=True,
    max_retries=3,
    timeout=300,  # 5분
)
async def process_chat_task(
    job_id: str,
    session_id: str,
    message: str,
    image_url: str | None = None,
    location: dict | None = None,
    model: str = "gpt-5.2",
) -> dict:
    """LangGraph 파이프라인 실행 (asyncio 네이티브)."""

    graph = await get_chat_graph(model=model)
    publisher = await get_event_publisher()

    config = {"configurable": {"thread_id": session_id}}
    input_state = {
        "job_id": job_id,
        "message": message,
        "image_url": image_url,
        "user_location": location,
    }

    # 비동기 스트리밍 실행
    async for event in graph.astream(input_state, config):
        node_name = list(event.keys())[0]
        await publisher.publish(job_id, {
            "type": "progress",
            "stage": node_name,
        })

    return {"status": "completed"}

13.4 전체 아키텍처 (Taskiq 기반)

Chat 아키텍처 (Taskiq + LangGraph)
==================================

[Client]
    |
    | (1) POST /chat/messages
    v
[Chat API]
    |
    | (2) job_id 발급
    | (3) process_chat_task.kiq(...)
    v
[RabbitMQ (기존)] -------> [Chat Worker (Taskiq)]
    |                           |
    | (4) job_id 반환           | (5) LangGraph.astream()
    v                           |
[Client]                        | (6) Redis Streams 이벤트
    |                           v
    | (7) SSE 연결        [Redis Streams (기존)]
    v                           |
[SSE Gateway (기존)] <-- [Event Router (기존)]
    |
    | (8) 실시간 이벤트
    v
[Client]

13.5 Chat API 엔드포인트 (Taskiq 연동)

# presentation/http/controllers/chat.py
from fastapi import APIRouter
import uuid

router = APIRouter(prefix="/chat", tags=["chat"])


@router.post("/messages")
async def send_message(
    payload: ChatMessageRequest,
    user: CurrentUser,
) -> JSONResponse:
    """채팅 메시지 전송.

    Taskiq로 비동기 작업 큐잉 후 즉시 job_id 반환.
    """
    from chat_worker.tasks.chat_task import process_chat_task

    job_id = str(uuid.uuid4())

    # Taskiq 큐에 작업 추가
    await process_chat_task.kiq(
        job_id=job_id,
        session_id=payload.session_id,
        message=payload.message,
        image_url=str(payload.image_url) if payload.image_url else None,
        location=payload.location.model_dump() if payload.location else None,
        model=payload.model,
    )

    return JSONResponse(
        content={
            "job_id": job_id,
            "stream_url": f"/api/v1/stream/{job_id}",
        },
        status_code=202,
    )

13.6 Worker 실행

# 개발
taskiq worker chat_worker.setup.broker:broker --reload

# 프로덕션
taskiq worker chat_worker.setup.broker:broker --workers 4

13.7 Dockerfile (Chat Worker)

# apps/chat_worker/Dockerfile
FROM python:3.12-slim

WORKDIR /app

COPY apps/chat_worker/requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY apps/chat_worker /app/chat_worker

ENV PYTHONPATH=/app
ENV PYTHONUNBUFFERED=1

# Taskiq worker 실행
CMD ["taskiq", "worker", "chat_worker.setup.broker:broker", "--workers", "2"]

13.8 requirements.txt

# apps/chat_worker/requirements.txt
taskiq>=0.12.0
taskiq-aio-pika>=0.4.0
langgraph>=0.2.0
langgraph-checkpoint-redis>=0.1.0
redis>=5.0.0
openai>=1.50.0
google-generativeai>=0.8.0
anthropic>=0.40.0
pydantic>=2.0.0
pydantic-settings>=2.0.0

13.9 기존 인프라 재사용

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  인프라 재사용                                   │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│                                                 │
│  RabbitMQ (eco2-rabbitmq):                      │
│  ├── scan.classify      (Celery, 기존)         │
│  ├── character.match    (Celery, 기존)         │
│  └── chat.process       (Taskiq, 신규) 🆕      │
│                                                 │
│  Redis (rfr-streams-redis):                     │
│  ├── scan:events:*      (SSE, 기존)            │
│  └── chat:events:*      (SSE, 신규) 🆕         │
│                                                 │
│  Redis (rfr-cache-redis):                       │
│  ├── scan:checkpoint:*  (Celery, 기존)         │
│  └── langgraph:*        (RedisSaver, 신규) 🆕  │
│                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────┘

14. 토큰 스트리밍 최적화

고빈도 토큰 스트리밍의 경우:

토큰 배치 발행: 5~10개 토큰마다 한 번에 발행
직접 Pub/Sub 발행: 토큰은 Redis Streams 우회
하이브리드: 진행 상황은 Streams, 토큰은 직접 Pub/Sub

15. Subagent 아키텍처

복잡한 멀티 질문은 Subagent로 분해하여 컨텍스트 격리:

START -> intent (복잡도)
            |
    +-------+-------+
    |               |
 simple          complex
    |               |
 single         decomposer
  node              |
    |       +-------+-------+
    |       |       |       |
    |    waste   location  char
    |    expert   expert  expert
    |       |       |       |
    |       +-------+-------+
    |               |
    +--------> synthesizer
                    |
                 answer (streaming)

Subagent 장점:

컨텍스트 격리: 각 Expert가 독립적인 컨텍스트
병렬 처리: Expert들이 동시 실행 가능
토큰 효율: 메인 컨텍스트에는 요약 결과만

상세 설계: 04-chat-workflow-pattern-decision.md 섹션 10
RLM 확장(고도화): docs/blogs/async/foundations/17-recursive-language-models.md

References

Internal

04-chat-workflow-pattern-decision.md - Intent-Routed Workflow + Subagent 설계, Tool Calling
05-async-job-queue-decision.md - asyncio Job Queue 선택 (Taskiq)

Codebase

apps/scan_worker - Port/Adapter 패턴, LLM 구현
apps/event_router - Redis Streams Consumer
apps/sse_gateway - Redis Pub/Sub → SSE

External

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