LangGraph로 멀티 에이전트 오케스트레이션 설계하기
StateGraph·MemorySaver, 조건 분기와 Score Function 기반 의사결정 등 에이전트 워크플로 구현 경험을 정리합니다.
직접 기획·개발하고 배포·운영까지 완성한 프로젝트들입니다.
아이디어를 실제 서비스로 끝까지 완성하는 AI·풀스택 엔지니어입니다.

문제를 정의하고 AI로 검증 가능하게 구조화하는 에이전트 하네스 엔지니어
LangGraph 멀티 에이전트와 RAG로 ESG·재생에너지·마케팅·커리어 등 여러 도메인의 문제를 구조화하고, FastAPI 백엔드부터 AWS EC2 배포·운영까지 직접 책임집니다. wepon.kr·clickme.co.kr·ifrsseed.site 를 직접 배포·운영했으며, 서울시 새싹 해커톤 장려상, ESG 데이터 풀스택 과정 최우수상, 제주 AWS 글로벌 스페이스 해커톤 본선 진출 이력이 있습니다.
LangGraph · LangChain · RAG
에이전트 오케스트레이션과 검색증강생성(RAG)으로 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 설계합니다. (pgvector · bge-m3 · PyTorch)
Python · FastAPI · PostgreSQL
비동기 API, pgvector 임베딩, SQLAlchemy·Alembic 마이그레이션 기반의 안정적인 데이터 파이프라인을 구축합니다.
AWS · Docker · GitHub Actions
EC2(GPU)·Nginx·systemd 위에 CI/CD를 구성해 기획한 서비스를 실제 운영 환경까지 직접 배포합니다.

SBA대표이사상 · ESGseed
하이미디어아카데미
RE:SEED
개발하며 배우고 정리한 기록들을 Velog에 남깁니다.
StateGraph·MemorySaver, 조건 분기와 Score Function 기반 의사결정 등 에이전트 워크플로 구현 경험을 정리합니다.
bge-m3 임베딩과 pgvector 하이브리드 검색, 검증 단계 추가 등 신뢰할 수 있는 RAG를 만드는 과정을 기록합니다.
비동기 DB 연결, 타임아웃·캐싱(Redis) 최적화, Alembic 마이그레이션에서 마주친 문제와 해결 과정을 다룹니다.
GitHub Actions·systemd·Nginx·Certbot으로 AI 서비스를 실제 운영 환경에 배포하고 운영한 경험을 공유합니다.