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광고 생성·시뮬레이션·운영 자동화를 한곳에서 지원하는 광고 AI 플랫폼
- Python
- FastAPI
- LangGraph
- DeepAgents
- LangSmith
- Meta Marketing API
- PostgreSQL

Contribution
- LangGraph·DeepAgents 기반 광고 운영 Agent 워크플로우 설계 및 구현
- 위험도 기반 실행 제어(HITL)와 승인 정책 시스템 구축
- 실행 무결성·멱등성 검증 기반 Meta API 집행 파이프라인 구축
- 감사 로그와 실행 이력 관리 체계 구축
- 회귀 테스트 30건과 LangSmith 기반 Observability 환경 구축
Problem solving
01Meta API 집행과 DB 기록 사이의 중복 집행 방지
Problem
외부 Meta 호출과 DB 기록은 하나의 트랜잭션으로 묶을 수 없어, 실패와 재시도 과정에서 동일 요청이 중복 집행될 수 있었습니다.
Solution
- 실행 전 Idempotency Key를 선점해 동일 요청의 진입을 차단했습니다.
- 실행이 실패하면 예약을 해제해 안전한 재시도가 가능하도록 했습니다.
- Meta 집행은 성공했지만 후속 처리가 실패한 경우 결과를 기록하고 추가 집행을 차단했습니다.
Result
같은 요청은 한 번만 실행되고, 실패가 발생해도 실행 상태의 정합성이 유지됩니다.
02승인 이후 실행 계획 변조 리스크 차단
Problem
사용자가 승인한 계획과 실제 실행 시점의 계획이 달라질 수 있는 무결성 리스크가 있었습니다.
Solution
- 계획을 proposal_hash로 고정해 승인된 내용의 변경 여부를 검증했습니다.
- 실행 직전에 승인 상태, 정책, 권한, 만료 여부를 다시 확인했습니다.
- 예산을 정수형 원화 단위로 정규화해 금액 해석의 차이를 제거했습니다.
Result
승인받은 계획만 실행되도록 보장해 실행 무결성을 유지합니다.