라이프스타일 AI 챗봇 ‘열무’ 🌱 — 아키텍처 · 라이프사이클 분석

기존 부동산 챗봇이 “보증금/지역/평수”를 캐묻는 폼이라면, 열무는 “출근길이 편한 동네, 카페 많은 골목, 조용한 주택가…” 같은 생활 결을 먼저 묻고 그 안에서 정량 조건을 자연스럽게 추출한다.

backend/src/app/chat_lifestyle/            ← 포트&어댑터(헥사고날)
├─ domain/
│   ├─ models.py        LifestyleProfile · P0/P1 스코어링 모델
│   └─ ports.py         LLM · 세션 · 영속 · 스냅샷 포트(인터페이스)
├─ application/         (유스케이스 — 벤더 비의존)
│   ├─ lifestyle_agent.py     SSE 스트리밍 에이전트(대화 오케스트레이션)
│   ├─ lifestyle_scorer.py    수집 점수 P0/P1 계산
│   ├─ lifestyle_tools.py     tool 신호(핸드오프 등)
│   ├─ llm_factory.py         LLM 프로바이더 팩토리(Responses/Chat)
│   └─ suggestion_engine.py   컨텍스트 기반 퀵리플라이 칩 생성
├─ adapters/           (벤더 구현 — 교체 가능)
│   ├─ llm/openai_responses_adapter.py · openai_chat_adapter.py
│   ├─ persistence/pg_profile_adapter.py · pg_thread_adapter.py · ip_region_adapter.py
│   ├─ session/redis_session.py
│   └─ snapshot/profile_snapshot.py
└─ api/lifestyle_router.py    /v1/lifestyle/{message,threads,snapshot,profile}

레이어 책임

프론트는 BE 미러 — useLifestyleSender(SSE 훅) · LifestyleHistoryOverlay · LifestyleProgressBar · ProfileSummaryCard 가 AIAssistantBottomSheet의 chatMode='lifestyle' 분기로 매물 모드와 한 컴포넌트에 통합된다.

세션 SSOT = DB. 휘발 상태(스트리밍·진행)는 Redis, 영속 프로필·대화는 PostgreSQL. 재진입 시 /threads·/profile로 복원된다.

POST /v1/lifestyle/message  (text/event-stream)
event:metadata    {thread_id}
event:token       {delta}            ← 응답 토큰 점진 출력
event:thinking    {text}             ← "🌱 조건 분석 중…" tool 진행
event:updates     {collection_score, can_handoff, missing_p0_fields, profile_summary}
event:suggestions {items[]}          ← 다음 턴 퀵리플라이 칩(best-effort)
event:end         {}                 ← 로딩 해제 지점
event:error       {message}

설계 함정(#1028 해소): 칩 생성용 2차 LLM 호출이 메인 스트림과 충돌(GeneratorExit)하면 suggestions/end가 누락돼 프론트가 무한 로딩에 빠진다. → end를 먼저 보장하고 칩은 best-effort로 분리, tool 진행 메시지로 “멈춘 게 아님”을 시각화.

골격 #1023(2,733 LOC, 41 파일) 이후 11개 PR은 대부분 “현장 버그·UX·오버피팅 제거”의 빠른 반복. 총 ~4,400 insertions / 87 파일.

• 완성: 대화→수집→핸드오프 풀 루프, 영속 이력, 위치 인식, 로그인 인지, 폰프레임 UX.
• 주의 anon-lifestyle은 전 비회원이 공유하는 전역 버킷 — 회원 뷰에 다른 게스트 대화가 합쳐 보인다. 사용자별 격리가 필요하면 BE claim/이관이 후속 과제.
• 후속 LLM 모드 라우팅 — 별도 벤치(llm-mode-decision) 결과대로 recency 질의는 웹서치 ON, 일반은 groq로 라우팅 도입 여지.