다톡이 AI 에이전트 - 스스로 생각하고, 판단하고, 행동하는 AI 다톡이의 AI는 단순한 챗봇이 아닙니다. LangGraph 기반의 추론 에이전트로, 사용자의 한 마디에 "뭘 해야 하지?", "어떤 데이터가 필요하지?", "이걸로 충분한가?", "더 필요하면 뭘 더 볼까?"를 스스로 판단하며 루프를 돕니다. "이번 주 식단 분석해줘"라고 말하면, 다톡이는 이렇게 움직입니다. 먼저 "식단 기록을 조회할게요"라며 DB에서 이번 주 기록을 가져옵니다. 그리고 칼로리 추이 차트를 생성해서 먼저 보여줍니다. 그 다음, "영양소 균형도 봐야겠다"고 스스로 판단해서 추가 데이터를 조회합니다. 영양소 분석 차트를 추가로 전송합니다. 마지막으로 "전체적으로 단백질이 부족하네요! 내일 점심엔 닭가슴살 어때요?"라며 종합 코칭 메시지를 생성합니다. 이 모든 과정이 하나의 메시지에서 자동으로 일어납니다. 개발자가 "이 질문엔 이 API를 호출해라"고 하드코딩한 게 아니라, AI가 매번 상황을 보고 어떤 도구를 쓸지, 몇 번 더 조회할지를 실시간으로 결정합니다. 주요 역량 - 추론 루프 (Reasoning Loop) 한 번 답하고 끝이 아니라, "이 정보로 충분한가?"를 스스로 평가합니다. 부족하면 다른 데이터를 추가로 조회하고, 충분하면 응답을 생성합니다. 최대 5단계까지 자율적으로 사고를 이어갑니다. - Function Calling 식단, 운동, 체중 기록 조회, RAG 벡터 검색을 통한 맞춤 추천, 알림 설정, 사용자 정보 저장 등 다양한 도구를 AI가 알아서 골라 씁니다. - 카드 및 차트 자동 생성 텍스트만 던지는 게 아니라, 상황에 맞는 UI 카드(차트, 기록 목록, 식단 추천, 운동 추천 등)를 AI가 판단해서 함께 보내줍니다. 차트는 응답을 기다리지 않고 생성 즉시 실시간 스트리밍합니다. - 멀티태스크 처리 "점심에 샐러드 먹었고 체중 58kg이야" 같은 복합 메시지를 식단 기록과 체중 기록으로 자동 분리해서 순차 처리합니다. - 대화 중단 및 재개 정보가 부족하면 역질문을 던지고 대화를 일시 중단합니다. 사용자가 답하면 정확히 멈춘 지점부터 이어서 처리합니다. LangGraph의 interrupt/resume 메커니즘과 PostgreSQL 체크포인터로 상태를 영속 관리합니다. - 능동적 AI 사용자가 말을 걸지 않아도, 기록 패턴을 분석해 적절한 타이밍에 식단 피드백, 운동 독려, 일일 및 주간 리포트를 알아서 보내줍니다. 기술 스택 LangGraph (추론 그래프), Gemini LLM, RAG + pgvector (맞춤 추천), SSE 실시간 스트리밍, PostgreSQL, Celery + Redis (스케줄링), Flutter (클라이언트)