맛집 찾기 ReAct Agent
BACKEND · AI · SYSTEM CASE STUDY
사용자의 지역·가격·목적 조건을 해석하고 검색·필터·검증 도구를 호출하는 FastAPI AI Agent입니다.
주요 화면
사용자가 지역·가격·목적을 자연어로 입력하면 Agent가 조건을 정리하고 검색·필터·검증 도구를 순서대로 호출합니다. 최종 추천 화면과 내부 ReAct trace를 함께 남겨 결과뿐 아니라 도구 선택 과정도 확인할 수 있게 했습니다.
트러블 슈팅
1. 외부 API key가 없으면 과제 전체를 실행할 수 없음
동일 계약의 로컬 dataset fallback을 두었습니다.
2. 조건이 엄격해 후보가 0개가 됨
카테고리·가격 조건을 단계적으로 완화하고 그 사실을 Observation에 남겼습니다.
3. Agent가 반복 도구 호출에 빠질 수 있음
max_iterations guard와 도구 오류를 Observation으로 환류했습니다.
기술 선택과 이유
| 기술 | 선택 이유 |
|---|---|
| ReAct loop | Thought·Action·Observation을 남겨 추천 과정이 블랙박스가 되지 않게 하기 위해 |
| Tool Registry | 검색·필터·점수·reflection을 독립 도구로 등록해 실행 흐름을 확장하기 위해 |
| Kakao Local API | 샘플 데이터 밖의 실제 지역 검색을 지원하기 위해 |
| Fallback dataset | API key/네트워크 실패에도 agent 동작과 테스트를 재현하기 위해 |
검증 결과
- Perceive→Reason→Act→Observe와 Plan-and-Solve·Reflection·Memory를 실행 가능한 코드로 검증했습니다.
- 응답뿐 아니라 trace_text를 제공해 도구 사용과 예외 처리를 확인할 수 있습니다.
시스템 흐름
- POST /recommend가 자연어 요청을 받습니다.
- parser tool이 지역·음식·가격·목적·개수를 구조화합니다.
- Kakao keyword search를 우선 호출하고 실패하면 샘플 데이터로 전환합니다.
- filter와 distance score tool이 후보를 정렬합니다.
- reflection tool이 조건 충족 여부를 재검토합니다.
- 최종 답변과 trace를 함께 반환합니다.
API · 시스템 경계
| 영역 | API/계약 | 책임 |
|---|---|---|
Health | GET /health | 서비스 상태 |
Agent | POST /recommend | 추천·trace |
Search | Kakao keyword / local fallback | 후보 수집 |
Guard | max_iterations | 무한 loop 방지 |
다음 구현 계획
- 실제 LLM function calling과 schema validation 도입
- 추천 근거·거리 계산의 정량 평가
- API rate limit·cache·관측 로그 추가
황선우
Backend · AI Service · Edge-AI Engineer
Spring Boot를 주력으로 서비스를 개발하고, 프로젝트 성격에 맞춰 FastAPI·NestJS·Node.js를 활용합니다. Unity 게임과 AI 모델까지 다루며 창의적이고 편리한 기능을 만드는 데 관심이 있습니다.