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이코에코(Eco²) Agent 포트폴리오 최신화 리포트이력서 2026. 1. 18. 05:48
https://mangowhoiscloud.github.io/resume/eco2-portfolio.html Date: 2026-01-18
Scope: eco2-portfolio.html - Agent 섹션
Author: Claude Code, mangowhoiscloud
Status: Ready
1. Executive Summary
eco2-portfolio.html의 Recycling Agent 섹션이 약 2주간 outdated 상태입니다. 블로그 최신 글(2026.1.16-1.18), 코드베이스(
apps/chat_worker), docs/reports 문서를 분석하여 아래 핵심 변경사항을 식별했습니다.핵심 변경 요약
영역 현재 (포트폴리오) 최신 (코드베이스) Intent 분류 4분류 9분류 라우팅 순차 실행 Send API 병렬 메모리 계층 미언급 3-Tier (Redis + PostgreSQL) 토큰 스트리밍 기본 Token v2 (복구 가능) 컨텍스트 압축 고정 3K 동적 (OpenCode 스타일)
2. 블로그 포스팅, 코드베이스, 내부 문서 분석 (2026.1.16-1.18)
카테고리: 이코에코(Eco²)/Agent
날짜 제목 URL 핵심 내용 1.18 Code Review: Chat Queuing & Event Bus #210 RabbitMQ + Redis Streams 분리, A안 패턴 1.17 Agent #24: Multi-Agent Image Generation #207 캐릭터 참조 이미지 생성, OpenAI Responses API 1.17 Agent #23: Observability - LangSmith + Prometheus #203 파이프라인 모니터링, 부하테스트 메트릭 1.16 Agent #21: 동적 컨텍스트 압축 #200 OpenCode 스타일, PRUNE_PROTECT 40K 1.16 Agent #20: Chat Worker Production Ready #198 고부하 대응, Event-First 설계 1.16 Agent #19: LangGraph Send API 기반 동적 라우팅 #196 Multi-Intent 병렬 처리, Enrichment Rules 1.16 Agent #18: 외부 API 연동 #195 행정안전부, 기상청, KECO API 1.16 Agent #17: Image Generation #194 OpenAI Responses API 네이티브 생성
3. Chat_id / Job_id 기반 데이터 저장 구조
3.1 식별자 체계
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ ID 체계 및 관계 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ chat_id (UUID) │ │ ├─ 생성: chat-api (세션 생성 시) │ │ ├─ 역할: 대화 세션 식별 │ │ ├─ 라이프사이클: 영구 (사용자 삭제까지) │ │ └─ 저장: PostgreSQL (chat.conversations PK) │ │ │ │ │ │ = session_id = thread_id (LangGraph) │ │ │ │ │ ▼ │ │ job_id (UUID) │ │ ├─ 생성: chat-api (메시지 전송 시) │ │ ├─ 역할: 단일 요청/응답 추적 │ │ ├─ 라이프사이클: 요청 완료까지 (TTL 1-24시간) │ │ └─ 저장: Redis (chat:state, chat:tokens, chat:events) │ │ PostgreSQL (chat.messages.job_id FK nullable) │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘3.2 PostgreSQL 스키마 (영구 저장)
-- chat.conversations (세션) CREATE TABLE chat.conversations ( id UUID PRIMARY KEY, -- chat_id user_id UUID NOT NULL, -- FK → users title TEXT, preview TEXT, -- 마지막 메시지 미리보기 message_count INTEGER DEFAULT 0, last_message_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE, is_deleted BOOLEAN DEFAULT FALSE, -- soft delete created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW(), updated_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW() ); -- chat.messages (메시지 히스토리) CREATE TABLE chat.messages ( id UUID PRIMARY KEY, chat_id UUID NOT NULL, -- FK → conversations role TEXT NOT NULL, -- 'user' | 'assistant' content TEXT NOT NULL, intent TEXT, -- 분류된 intent metadata JSONB, -- 추가 메타데이터 job_id UUID, -- 요청 추적 ID (nullable) created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW() ); -- langgraph_checkpoints (LangGraph 상태) -- thread_id = session_id = chat_id3.3 Redis 키 체계 (실시간 + 캐시)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Redis 키 체계 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ [이벤트 스트림] - Shard 기반 분산 │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ chat:events:{shard} # 0,1,2,3 (4 shards) │ │ │ │ ├─ 라우팅: hash(job_id) % 4 │ │ │ │ ├─ Consumer Group: "eventrouter" │ │ │ │ ├─ MAXLEN: 10,000 │ │ │ │ └─ 데이터: {job_id, stage, status, progress, ts, ...} │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ [상태 KV] - job_id 기반 │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ chat:state:{job_id} # 진행 상태 │ │ │ │ ├─ TTL: 3600 (1시간) │ │ │ │ ├─ 업데이트: Event Router (Lua Script) │ │ │ │ └─ 용도: SSE 재연결 시 현재 상태 조회 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ [Token v2 스트리밍] - job_id 기반 (복구 지원) │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ chat:tokens:{job_id} # Token Stream │ │ │ │ ├─ TTL: 3600 (1시간) │ │ │ │ ├─ 데이터: {seq, content, node, ts} │ │ │ │ └─ 용도: 재연결 시 토큰 catch-up │ │ │ │ │ │ │ │ chat:token_state:{job_id} # Token State (스냅샷) │ │ │ │ ├─ TTL: 3600 (1시간) │ │ │ │ ├─ 저장 주기: 10 토큰마다 │ │ │ │ └─ 데이터: {last_seq, accumulated, completed} │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ [체크포인트 캐시] - thread_id(=chat_id) 기반 │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ chat:checkpoint:cache:{thread_id} │ │ │ │ ├─ TTL: 86400 (24시간) │ │ │ │ ├─ L1 캐시: Hot session ~1ms │ │ │ │ └─ L2 fallback: PostgreSQL (langgraph_checkpoints) │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ [Pub/Sub 채널] - job_id 기반 │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ sse:events:{job_id} # SSE Gateway 구독 │ │ │ │ └─ Event Router → PUBLISH → SSE Gateway → Browser │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ [발행 마커] - Idempotency │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ chat:published:{message_id} # 중복 발행 방지 │ │ │ │ └─ TTL: 7200 (2시간) │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘3.4 데이터 플로우
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Chat 요청 → 응답 플로우 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ ① 요청 생성 (chat-api) │ │ POST /chat/{chat_id}/messages │ │ ├─ job_id = uuid4() │ │ ├─ Message INSERT → PostgreSQL (chat.messages) │ │ └─ RabbitMQ PUBLISH → chat_tasks exchange │ │ │ │ │ ▼ │ │ ② 파이프라인 실행 (chat-worker) │ │ LangGraph Pipeline (job_id 추적) │ │ ├─ Intent → Router → Subagents (병렬) → Aggregator → Answer │ │ │ │ │ ├─ 진행 이벤트 발행 │ │ │ └─ XADD chat:events:{shard} {job_id, stage, progress} │ │ │ │ │ ├─ 토큰 스트리밍 (Token v2) │ │ │ ├─ XADD chat:tokens:{job_id} {seq, content, node} │ │ │ └─ SETEX chat:token_state:{job_id} (10토큰마다) │ │ │ │ │ └─ 체크포인트 저장 (멀티턴 대화) │ │ └─ PostgreSQL + Redis 캐시 (thread_id = chat_id) │ │ │ │ │ ▼ │ │ ③ 이벤트 라우팅 (event-router) │ │ XREADGROUP chat:events:* → Lua Script (atomic) │ │ ├─ SETEX chat:state:{job_id} # 상태 업데이트 │ │ ├─ PUBLISH sse:events:{job_id} # SSE 전달 │ │ └─ SETEX chat:published:{msg_id} # idempotency │ │ │ │ │ ▼ │ │ ④ SSE 스트리밍 (sse-gateway) │ │ SUBSCRIBE sse:events:{job_id} → Browser SSE │ │ │ │ │ └─ 복구 지원 (재연결 시) │ │ ├─ GET chat:state:{job_id} # 현재 상태 │ │ └─ XRANGE chat:tokens:{job_id} # 토큰 catch-up │ │ │ │ │ ▼ │ │ ⑤ 완료 후 영구 저장 (Eventual Consistency) │ │ chat-api Consumer (chat:events → done 이벤트 구독) │ │ ├─ Message UPDATE (answer, metadata) → PostgreSQL │ │ └─ Conversation UPDATE (preview, last_message_at) │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
4. 메모리 계층 설계 (Memory Hierarchy)
4.1 3-Tier 아키텍처
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Memory Hierarchy (3-Tier) │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Tier 1: Redis (실시간, TTL 기반) │ │ │ ├───────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ │ │ │ │ Token Stream (chat:tokens:{job_id}) │ │ │ │ ├─ 모든 토큰 저장 (Redis Streams) │ │ │ │ ├─ TTL: 1시간 │ │ │ │ └─ 용도: 재연결 시 catch-up │ │ │ │ │ │ │ │ Token State (chat:token_state:{job_id}) │ │ │ │ ├─ 10 토큰마다 누적 텍스트 스냅샷 │ │ │ │ ├─ TTL: 1시간 │ │ │ │ └─ 용도: 즉시 복구 (XRANGE 없이) │ │ │ │ │ │ │ │ State KV (chat:state:{job_id}) │ │ │ │ ├─ 최신 파이프라인 상태 │ │ │ │ ├─ TTL: 1시간 │ │ │ │ └─ 용도: SSE 재연결 시 현재 상태 조회 │ │ │ │ │ │ │ │ Checkpoint Cache (chat:checkpoint:cache:{thread_id}) │ │ │ │ ├─ LangGraph 체크포인트 L1 캐시 │ │ │ │ ├─ TTL: 24시간 │ │ │ │ └─ 용도: Hot session ~1ms 응답 │ │ │ │ │ │ │ └───────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ │ ▼ Cache Miss │ │ ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Tier 2: PostgreSQL (영구 저장) │ │ │ ├───────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ │ │ │ │ chat.conversations (세션 메타데이터) │ │ │ │ ├─ user_id, title, preview, message_count │ │ │ │ └─ 사이드바 채팅 목록용 │ │ │ │ │ │ │ │ chat.messages (메시지 히스토리) │ │ │ │ ├─ chat_id, role, content, intent, job_id │ │ │ │ └─ 대화 내역 영구 보관 │ │ │ │ │ │ │ │ langgraph_checkpoints (LangGraph 상태) │ │ │ │ ├─ thread_id = session_id = chat_id │ │ │ │ └─ 멀티턴 대화 컨텍스트 │ │ │ │ │ │ │ └───────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Tier 3: Context Compression (OpenCode 스타일) │ │ │ ├───────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ │ │ │ │ ModelContextConfig (동적 설정) │ │ │ │ ├─ GPT-5.2: context=400K, output=128K, trigger=272K │ │ │ │ ├─ Gemini-3: context=1M, output=64K, trigger=936K │ │ │ │ └─ Summary: 15% 할당 (min 20K, max 65K) │ │ │ │ │ │ │ │ 압축 트리거 (OpenCode isOverflow) │ │ │ │ ├─ 조건: tokens > (context_window - max_output) │ │ │ │ └─ PRUNE_PROTECT: 40K 토큰 보호 (최근 작업) │ │ │ │ │ │ │ │ 요약 구조 (5개 섹션) │ │ │ │ ├─ 사용자 요청 원문 │ │ │ │ ├─ 목표 및 기대 결과 │ │ │ │ ├─ 완료된 작업 │ │ │ │ ├─ 진행 중/남은 작업 │ │ │ │ └─ 중요 컨텍스트 │ │ │ │ │ │ │ └───────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘4.2 v1.0 vs v2.0 비교
항목 v1.0 (고정) v2.0 (동적) 개선율 Trigger 임계값 3,072 tokens 272,000 tokens (GPT-5.2) 88x Summary 토큰 512 tokens 60,000 tokens 117x 최근 보호 4 messages (~2K) 40,000 tokens (~80 msgs) 20x
5. 오케스트레이션 (Orchestration)
5.1 LangGraph Send API 기반 동적 라우팅
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Dynamic Routing Architecture │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 사용자 메시지 │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐│ │ │ IntentClassifierService ││ │ │ ┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐ ││ │ │ │ 키워드 맵 기반 신뢰도 보정 │ ││ │ │ │ ├─ WASTE: 버려, 버리, 분리, 재활용 │ ││ │ │ │ ├─ CHARACTER: 캐릭터, 얻, 모아 │ ││ │ │ │ ├─ LOCATION: 어디, 근처, 위치 │ ││ │ │ │ ├─ BULK_WASTE: 대형폐기물, 소파, 냉장고 │ ││ │ │ │ ├─ RECYCLABLE_PRICE: 시세, 가격, 고철, 폐지 │ ││ │ │ │ ├─ COLLECTION_POINT: 수거함, 의류수거, 폐건전지 │ ││ │ │ │ ├─ WEB_SEARCH: 최신, 뉴스, 정책 │ ││ │ │ │ ├─ IMAGE_GENERATION: 이미지, 그림, 보여줘 │ ││ │ │ │ └─ GENERAL: 안녕, 뭐야 │ ││ │ │ └───────────────────────────────────────────────────────────────┘ ││ │ │ │ ││ │ │ ▼ ││ │ │ Multi-Intent Detection: "종이 버리고 수거함도 알려줘" ││ │ │ ├─ primary_intent: waste ││ │ │ └─ additional_intents: [collection_point] ││ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘│ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐│ │ │ Dynamic Router (Send API) ││ │ │ ││ │ │ 1. 주 Intent 노드 ││ │ │ └─ Send("waste_rag", state) ││ │ │ ││ │ │ 2. Multi-Intent Fanout ││ │ │ └─ Send("collection_point", state) ││ │ │ ││ │ │ 3. Enrichment Rules (자동 보조 노드) ││ │ │ ├─ waste → +weather (날씨 기반 분리배출 팁) ││ │ │ └─ bulk_waste → +weather ││ │ │ ││ │ │ 4. Conditional Enrichment ││ │ │ └─ user_location 있음 → +weather ││ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘│ │ │ │ │ ┌──────────────────┼──────────────────┐ │ │ │ │ │ │ │ ▼ ▼ ▼ │ │ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │ │ │ waste_rag │ │ collection │ │ weather │ │ │ │ (Local JSON)│ │ _point │ │ (기상청 API)│ │ │ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘ │ │ │ │ │ │ │ └──────────────────┼──────────────────┘ │ │ │ 병렬 실행 │ │ ▼ │ │ ┌─────────────────┐ │ │ │ Aggregator Node │ 결과 수집 + 검증 │ │ └────────┬────────┘ │ │ │ │ │ ▼ │ │ ┌──────────────┐ │ │ │ Answer Node │ 최종 답변 생성 (스트리밍) │ │ └──────────────┘ │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘5.2 파이프라인 노드 (12개)
Pre-Intent 노드 (Intent 분류 전)
Node 트리거 외부 API 역할 visionimage_url 존재 시 OpenAI Vision API 이미지 분류 (major/sub category) Intent → Node 매핑 (9개 Intent → 9개 Node)
Intent Node 외부 API Timeout wastewaste_rag Local JSON Asset 1s charactercharacter gRPC (Character Service) 3s locationlocation Kakao Local API 5s bulk_wastebulk_waste 행정안전부 API 10s recyclable_pricerecyclable_price 한국환경공단 API 5s collection_pointcollection_point KECO API 5s web_searchweb_search DuckDuckGo / Tavily 8s image_generationimage_generation OpenAI Responses API 60s weatherweather 기상청 API (Enrichment) 5s generalgeneral LLM Only - feedbackfeedback 품질 평가 - Note:
location노드: 내부적으로kakao_place_node사용 (gRPC LocationClient는 deprecated)weather노드: Intent 라우팅 + Enrichment 규칙으로 자동 추가
5.3 DynamicProgressTracker
PHASE_PROGRESS = { "queued": (0, 0), "intent": (5, 15), "vision": (15, 20), "subagents": (20, 55), # 동적 계산 "aggregator": (55, 65), "summarize": (65, 75), "answer": (75, 95), "done": (100, 100), } # Subagent Progress 공식 # progress = base + (completed / total) * range # 예: 3개 활성화, 1개 완료 → 20 + (1/3) * 35 = 32%5.4 NodePolicy + FailMode
class FailMode(Enum): FAIL_OPEN = "fail_open" # 실패해도 진행 (보조 정보) FAIL_CLOSE = "fail_close" # 실패 시 중단 (필수) FAIL_FALLBACK = "fail_fallback" # 대체 노드 실행 NODE_POLICIES = { "waste_rag": FailMode.FAIL_FALLBACK, # → web_search "bulk_waste": FailMode.FAIL_FALLBACK, # → web_search "weather": FailMode.FAIL_OPEN, # 보조 정보 "character": FailMode.FAIL_OPEN, # 보조 정보 "image_generation": FailMode.FAIL_OPEN, # 보조 정보 "general": FailMode.FAIL_CLOSE, # 최후의 보루 }
6. Production Resilience
6.1 Timeout 설정
Component Timeout 설정 위치 Character gRPC 3s grpc_client.py:96Location gRPC 3s grpc_client.py:110Image Generator connect=5s, read=60s openai_responses.py:78Task 전체 120s process_task.py(Human-in-the-Loop 대기 포함)6.2 Circuit Breaker
# InMemoryCircuitBreaker circuit_breaker_threshold = 5 # 5회 실패 시 차단 reset_timeout = 60 # 60초 후 재시도6.3 IntentSignals
@dataclass(frozen=True) class IntentSignals: previous_intents: list[str] # Chain-of-Intent has_image: bool # 이미지 첨부 여부 user_location: dict | None # 위치 정보
7. Observability (LangSmith + Prometheus)
7.1 LangSmith (Feature-level Observability)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ LangSmith 자동 수집 메트릭 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 환경변수 설정만으로 자동 활성화: │ │ LANGCHAIN_TRACING_V2=true │ │ LANGCHAIN_API_KEY=lsv2_pt_xxxx │ │ LANGCHAIN_PROJECT=eco2-chat-worker │ │ │ │ 자동 수집: │ │ ├─ Per-Node Latency → intent, vision, waste_rag 등 노드별 소요시간 │ │ ├─ Token Usage → 노드별 input/output 토큰 수, 비용 추정 │ │ ├─ Run Timeline → 병렬 실행 (Send API) 시각화 │ │ ├─ Error Tracking → 노드별 에러율, 스택 트레이스 │ │ └─ Feedback Loop → RAG 품질 평가, Fallback 체인 추적 │ │ │ │ Jaeger OTEL 연동: │ │ LANGSMITH_OTEL_ENABLED=true │ │ → End-to-End Trace (chat-api → chat-worker → subagents) │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘7.2 Prometheus (부하테스트 메트릭)
메트릭 설명 chat_stream_requests_total총 스트리밍 요청 수 chat_stream_active현재 활성 스트림 수 chat_stream_duration_seconds스트리밍 소요 시간 chat_stream_token_count발행된 토큰 수 chat_redis_latency_secondsRedis 작업 지연시간 7.3 Native Streaming (astream_events)
# 기존 방식 (ainvoke + 수동 토큰 발행) result = await graph.ainvoke(state) for token in result["answer"]: await notify_token(token) # 메타데이터 없음 # 신규 방식 (astream_events + 자동 메타데이터) async for event in graph.astream_events(state, version="v2"): if event["event"] == "on_llm_stream": chunk = event["data"]["chunk"] node = event["metadata"]["langgraph_node"] # 발생 노드 자동 추적 await notify_token_v2(chunk.content, node=node, step=event["metadata"]["langgraph_step"])개선점:
ainvoke→astream_events전환metadata.langgraph_node로 토큰 발생 노드 자동 추적- Token Stream + State로 재연결 시 복구 가능
8. Outdated 포인트 상세
7.1 Recycling Agent 카드 (Line 2716-2783)
항목 현재 변경 상태 배지 "진행 중" "배포 완료, E2E 테스트 중" Intent 분류 4분류 9분류 Subagent 2개 (Character, Location) 11개 노드 라우팅 순차 Send API 병렬 메모리 언급 RedisSaver만 3-Tier + Token v2 7.2 Chat Agentic Workflow 다이어그램 (Line 2954-2999)
현재: Intent → Retriever → Eval → Fallback → Answer 변경: ┌─ waste_rag ───────┐ Intent ─▶ Router ──▶├─ weather (Enrich)─┼──▶ Aggregator ─▶ Answer (9분류) └─ collection_point─┘ (병렬 Send)7.3 Chat Infrastructure Modal (Line 6784-6943)
항목 현재 변경 파이프라인 순차 병렬 (Send API) 토큰 스트리밍 기본 notify_token Token v2 (복구 가능) Progress 고정 맵 DynamicProgressTracker 컨텍스트 압축 미언급 OpenCode 스타일 동적 7.4 개발 진행 상황 (Line 6925-6942)
현재: ✅ LangGraph 파이프라인 구현 완료 ✅ Intent Router + TagBasedRetriever 적용 ✅ Eval Agent + Fallback Chain 구현 🔄 부하 테스트 및 SLA 측정 예정 🔄 Human-in-the-Loop 시나리오 검증 예정 변경: ✅ LangGraph Send API 동적 라우팅 (Multi-Intent 병렬) ✅ 9분류 Intent + Enrichment Rules ✅ Token v2 복구 가능한 토큰 스트리밍 ✅ Dynamic Context Compression (OpenCode 스타일) ✅ Production Resilience (Timeout, Circuit Breaker, NodePolicy) ✅ Observability (LangSmith + Prometheus 통합) ✅ 배포 완료 (ArgoCD) 🔄 Queue 정합성 검증 및 E2E 테스트 진행 중
9. 권장 수정 사항
8.1 HTML 수정 대상
라인 섹션 수정 내용 2725-2728 상태 배지 "진행 중" → "배포 완료" 2736-2737 설명 4분류 → 9분류, 순차 → 병렬 2750-2751 Intent Router 4분류 → 9분류 + Multi-Intent 2954-2999 파이프라인 다이어그램 순차 → 병렬 Send API 6788-6789 Modal 상태 "진행 중" → "배포 완료" 6805-6809 파이프라인 설명 병렬 실행, Aggregator 추가 6925-6942 개발 상황 완료 항목 업데이트 8.2 신규 추가 권장 섹션
- 메모리 계층 설계: 3-Tier 구조 다이어그램
- Token v2 스트리밍: 복구 가능한 토큰 스트리밍 설명
- 동적 컨텍스트 압축: OpenCode 스타일 설정
- Production Resilience: NodePolicy, Timeout, Circuit Breaker
10. 참고 자료
블로그 (개별 포스트)
- #210 Chat Queuing & Event Bus Consistency Report
- #207 Multi-Agent Image Generation
- #203 Observability - LangSmith + Prometheus
- #200 동적 컨텍스트 압축
- #198 Chat Worker Production Ready
- #196 LangGraph Send API 기반 동적 라우팅
- #195 외부 API 연동 (행정안전부, 기상청, KECO)
- #194 Image Generation (OpenAI Responses API)
코드베이스
apps/chat_worker/infrastructure/orchestration/langgraph/apps/chat_worker/infrastructure/events/redis_progress_notifier.pyapps/event_router/apps/sse_gateway/
문서 (Internal)
docs/reports/chat-queuing-strategy-analysis.mddocs/reports/chat-worker-production-architecture-impl.mddocs/blogs/applied/30-langgraph-dynamic-routing-send-api.mddocs/blogs/applied/31-chat-dynamic-context-compression.mddocs/blogs/applied/32-langgraph-native-streaming.md
GitHub
GitHub - eco2-team/backend: 🌱 이코에코(Eco²) BE
🌱 이코에코(Eco²) BE. Contribute to eco2-team/backend development by creating an account on GitHub.
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Service
이코에코
frontend.dev.growbin.app
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