[Week2] 알고리즘 코치에 thread_id 메모리와 풀이 리뷰 HITL 추가

assignments/pykido/week2/graph.py

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+import os
+from typing import Literal
+
+from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
+from langchain.chat_models import init_chat_model
+from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage, ToolMessage
+from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
+from langgraph.graph import END, START, StateGraph
+from langgraph.prebuilt import ToolNode
+from langgraph.types import Command, interrupt
+
+from schema import ReActAnswer
+from state import AgentState
+from tools import TOOLS
+
+load_dotenv(find_dotenv(), override=True)
+os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "false"
+os.environ["LANGSMITH_TRACING_V2"] = "false"
+
+SYSTEM_PROMPT = """당신은 알고리즘 코딩 테스트 준비를 돕는 학습 코치입니다.
+
+도구:
+- get_algorithm_pattern(name): 패턴 설명
+- recommend_problems(topic, level, problem_id): 프로그래머스 문제 추천/조회
+- review_solution(problem_id, user_code): 풀이 리뷰용 rubric (코드는 직접 채점하지 않으므로 rubric 받은 뒤 사용자 코드와 비교해 리뷰 작성)
+
+원칙:
+1. 개념/패턴 → get_algorithm_pattern
+2. 문제 추천/검색 → recommend_problems
+3. 풀이 리뷰 요청 → review_solution(problem_id, user_code) 호출 후 rubric 기반 비교
+4. 도구 결과만 신뢰. mock DB miss 면 솔직히 말할 것
+5. 이전 대화에서 다룬 문제·패턴을 기억하고 맥락에 맞게 이어서 답할 것
+6. 한국어 답변, 코드/패턴 키는 영어 원형
+"""
+
+HINT_DIRECTIVE = (
+    "학습자가 힌트만 요청했습니다. review_solution을 다시 호출하지 말고, "
+    "레퍼런스 정답·접근을 그대로 공개하지 마세요. 막힌 지점을 스스로 찾도록 "
+    "방향성 힌트 1~2개만 한국어로 제시하세요."
+)
+
+model = init_chat_model("openai:gpt-4.1-mini", temperature=0.1)
+model_with_tools = model.bind_tools(TOOLS)
+structured_model = model.with_structured_output(ReActAnswer)
+
+
+def agent_node(state: AgentState) -> dict:
+    messages = state["messages"]
+    if not any(isinstance(m, SystemMessage) for m in messages):
+        messages = [SystemMessage(content=SYSTEM_PROMPT), *messages]
+    return {"messages": [model_with_tools.invoke(messages)]}
+
+
+def review_gate(state: AgentState) -> Command[Literal["tools", "agent"]]:
+    last = state["messages"][-1]
+    decision = interrupt(
+        {
+            "question": "풀이 리뷰를 어떻게 받을까요?",
+            "options": {"hint": "막힌 부분 힌트만", "full": "레퍼런스 기반 전체 리뷰"},
+        }
+    )
+    if str(decision) == "full":
+        return Command(goto="tools")
+    tool_messages = [
+        ToolMessage(content=HINT_DIRECTIVE, tool_call_id=tc["id"], name=tc["name"])
+        for tc in last.tool_calls
+    ]
+    return Command(goto="agent", update={"messages": tool_messages})
+
+
+def format_answer_node(state: AgentState) -> dict:
+    prompt = (
+        "바로 앞 assistant 답변을 ReActAnswer 스키마로 정리하세요. "
+        "answer에는 그 답변 내용을 담되 직전 질문과 무관한 이전 추천·설명까지 다시 끌어오지는 마세요. "
+        "used_tools: 실제 호출한 도구만 / sources: 근거 ID·패턴 키 / "
+        "confidence: 도구 직접 근거 0.85+, 추측이면 ≤0.7"
+    )
+    answer = structured_model.invoke([*state["messages"], HumanMessage(content=prompt)])
+    return {"final_answer": answer.model_dump()}
+
+
+def route_after_agent(state: AgentState) -> Literal["review_gate", "tools", "format_answer"]:
+    last = state["messages"][-1]
+    if not last.tool_calls:
+        return "format_answer"
+    if any(tc["name"] == "review_solution" for tc in last.tool_calls):
+        return "review_gate"
+    return "tools"
+
+
+def build_graph():
+    builder = StateGraph(AgentState)
+    builder.add_node("agent", agent_node)
+    builder.add_node("review_gate", review_gate)
+    builder.add_node("tools", ToolNode(TOOLS))
+    builder.add_node("format_answer", format_answer_node)
+
+    builder.add_edge(START, "agent")
+    builder.add_conditional_edges(
+        "agent",
+        route_after_agent,
+        {"review_gate": "review_gate", "tools": "tools", "format_answer": "format_answer"},
+    )
+    builder.add_edge("tools", "agent")
+    builder.add_edge("format_answer", END)
+
+    return builder.compile(checkpointer=InMemorySaver())
+
+
+graph = build_graph()

assignments/pykido/week2/schema.py

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+from pydantic import BaseModel, Field
+
+
+class ReActAnswer(BaseModel):
+    """ReAct agent의 최종 답변 형식."""
+
+    answer: str = Field(description="한국어 마크다운 답변. 코드/패턴 키는 영어 원형.")
+    used_tools: list[str] = Field(default_factory=list, description="실제 호출된 도구 이름들.")
+    sources: list[str] = Field(default_factory=list, description="근거 식별자 (예: 'pgs-43238', 'binary-search').")
+    confidence: float = Field(ge=0.0, le=1.0, description="도구 결과 직접 근거면 0.85+, 추측 섞이면 ≤0.7.")

assignments/pykido/week2/state.py

@@ -0,0 +1,7 @@
+from typing import Optional
+
+from langgraph.graph import MessagesState
+
+
+class AgentState(MessagesState):
+    final_answer: Optional[dict]