🐍08. Graph로 복잡 플로우 설계

조건 분기와 병렬 작업이 많아지면 if/else 코드가 금방 엉킵니다. 이때 Graph 접근은 상태 전이를 드러내어 운영 가시성을 높이는 방법입니다.

AI 활용 안내: 이 문서는 생성형 AI를 활용해 작성했으며, Pydantic AI 공식 문서를 1차 출처로 검토해 정리했습니다.

공식문서 흐름 점검 (개요 보완)

흐름: Graph 기본 타입/상태 관리 → Beta GraphBuilder(steps/edges) → 분기/병렬/조인 설계 → 상태 영속성/재실행 전략 → Mermaid 시각화.
이번 편에서 빠지면 안 되는 포인트:
- 기존 Graph API와 Beta API의 역할 차이를 구분한다.
- 복잡도 증가 시 조건 분기 → 병렬 → 조인 순서로 설계 원칙을 제시한다.
- 사람 승인(human-in-the-loop) 노드를 넣는 기준을 개요에 포함한다.
공식 문서 체크 링크:

공식 문서:

flowchart LR
  A[입력 검증] --> B{분류}
  B -->|단순| C[직접 응답]
  B -->|복합| D[도구 호출 노드]
  D --> E{검증}
  E -->|통과| F[완료]
  E -->|실패| G[재시도/수정]
  G --> D

초기 단순 챗봇 코드에 승인/검토/예외 처리가 붙으면서 분기가 복잡해졌습니다. Graph 노드로 분리해 상태 전이를 명시하니 기능 추가가 쉬워졌습니다.

기존에는 실패 시점이 로그에 섞여 원인 추적이 어려웠습니다. 노드 단위 로깅으로 어느 전이에서 실패했는지 바로 확인 가능해졌습니다.

성공 판정: