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1️⃣ 왜 LangGraph가 필요한가?

기존 상태머신은:

IDLE → ALERT → ACTION

하지만 산업 자동화는:

• 조건 평가
• AI 확률 계산
• 리스크 점수 계산
• 정책 판단
• 승인 여부
• 액션 실행
• 결과 검증
• 재학습 피드백

👉 단일 상태머신으로는 부족

그래서:

Graph 기반 의사결정 흐름이 필요합니다.

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2️⃣ 오케스트레이션 구조

Telemetry Event ↓ Rule Node ↓ AI Inference Node ↓ Risk Scoring Node ↓ Policy Decision Node ↓ Action Node ↓ Verification Node ↓ Feedback Node

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3️⃣ LangGraph 기본 개념 적용

핵심 아이디어:

• 각 단계 = Node
• 조건 분기 = Edge
• 상태 = Graph Context

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4️⃣ 간단한 구조 예시 (개념 코드)

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5️⃣ 산업 자동제어에 맞는 확장

✔ 병렬 AI 모델 실행 ✔ 리스크 점수 가중치 계산 ✔ 승인 정책 삽입 (관리자 승인 노드) ✔ 자동 재시도 루프 ✔ 실패 시 안전모드 전환

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6️⃣ 아키텍처 진화 단계

STEP 01: Rule Engine STEP 02: Advanced DSL STEP 03: Graph 기반 AI 오케스트레이션

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반사신경 → 사고 → 정책 판단 단계로 올라왔습니다.

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