Treow

Appearance

C-06: LangGraphフロー（感情分析・質問生成） ​

項目内容
ステータス✅ Done
優先度P0
依存C-05（Backend API接続）

ユーザーストーリー ​

ユーザーとして、コーチが自分の感情を理解し、適切な問いかけをしてほしい。

受け入れ条件 ​

  • [x] ユーザーの入力から感情が検出される
  • [x] 検出された感情に応じて質問が生成される
  • [x] Treowモデルの要素（根/枝/葉など）が会話に反映される
  • [x] 安全フィルターノードが応答の安全性を検証する

実装内容 ​

LangGraphフロー（4ノード） ​

api/app/services/coach_graph.py に実装:

User Input
    │
    ▼
┌──────────────────┐
│ analyze_emotion  │  ← ユーザーメッセージから感情を1単語で検出
└──────┬───────────┘    （喜び、不安、怒り、悲しみ、迷い、期待、疲れ、安心）
       │
       ▼
┌──────────────────┐
│ determine_cycle  │  ← Treow要素（8種）のどれに該当するか判定
└──────┬───────────┘    （Soil, Water, Root, Trunk, Branch, Leaf, Fruit, Sky）
       │
       ▼
┌──────────────────┐
│ generate_response│  ← 分析結果を含む拡張プロンプトで応答生成
└──────┬───────────┘    （SYSTEM_PROMPT + 感情 + Treow要素）
       │
       ▼
┌──────────────────┐
│ safety_filter    │  ← 応答の安全性チェック（unsafe時はフォールバック）
└──────┬───────────┘
       │
       ▼
  Coach Response

状態管理 ​

CoachState dataclass で以下を保持:

  • user_message, diary_content, history（入力）
  • detected_emotion, cycle_element（分析結果）
  • response, is_safe（出力）

フラグ切り替え ​

  • 環境変数 USE_LANGGRAPH=true/false で有効化（config.py の use_langgraph）
  • false（デフォルト）: 従来のシンプルな coach_service.chat() を使用
  • true: LangGraphフローを使用（Claude呼び出し4回/リクエスト）
  • Terraform の var.use_langgraph で Cloud Run 環境変数を管理

依存関係 ​

  • langgraph>=0.2.0, langchain-core>=0.3.0 を pyproject.toml に追加

検討事項（残タスク） ​

  • レイテンシ最適化（4回のClaude呼び出しを並列化 or 統合）
  • 条件分岐の追加（感情の種類に応じてフローを変える）
  • 感情検出の精度評価