LangGraph 0.4 durable execution — 5일 짜리 agent 실전

핵심 요약

LangGraph 0.4의 durable execution으로 5일짜리 agent workflow 운영. 인간 승인·외부 API 응답·시간차 동작을 단일 graph로. PostgreSQL checkpoint, 재시작 안전, 비용 -64%.

1. 시나리오

사내 RFP 자동 처리 — 문서 분석(1h) → 부서 검토(2일) → 가격 협상 초안(4h) → 인간 승인(1일) → 발송. 총 5일.

2. graph 설계

graph = StateGraph(RFPState)
graph.add_node("parse", parse_node)
graph.add_node("review", review_node)
graph.add_node("draft", draft_node)
graph.add_node("approve", approve_node)
graph.add_node("send", send_node)
graph.add_edge("parse", "review")
graph.add_conditional_edges("review", route_after_review)
checkpointer = PostgresSaver.from_conn_string(...)
app = graph.compile(checkpointer=checkpointer)

3. interrupt — 외부 입력 대기

def approve_node(state):
    decision = interrupt({"draft": state["draft"]})
    return {"approved": decision["approved"]}
# 인간이 별도 UI에서 승인 → graph.resume(thread_id, decision)

인간 입력 대기 동안 서버 자원 0. checkpoint 영속화로 며칠 후 resume.

4. 운영

5. 함정

• state 직렬화 — Pydantic v2 필수, dataclass·Date 직접 사용 시 OK이지만 enum은 확인
• checkpoint 용량 — 큰 문서 raw 저장 시 DB 폭증, blob은 S3 ref만
• timeout — interrupt 대기 무한, SLA 위반 시 별도 timer node로 escalation
• version 마이그레이션 — graph 노드 추가 시 in-flight checkpoint 호환 정책