REFACTOR(repo): simplify project structure

- Move services/backend to langgraph/
- Move deploy/docker/Dockerfile to Dockerfile
- Remove deploy/, services/ folders
- Update GitHub Actions workflow paths
- Remove kustomization update logic (managed by K3S-HOME/applications)

langgraph/agents/decision_agent.py

@@ -0,0 +1,156 @@
+"""
+Decision Agent (Claude 4.5)
+Planning과 Research 결과를 분석하여 최종 의사결정 (추천/비추천)
+"""
+from langchain_anthropic import ChatAnthropic
+from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage
+from .state import AgentState
+import os
+import json
+
+
+# Claude 4.5 모델 초기화
+claude_decision = ChatAnthropic(
+    model="claude-sonnet-4-20250514",
+    api_key=os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY"),
+    temperature=0.5
+)
+
+
+DECISION_SYSTEM = """You are the Decision Agent.
+
+## Role
+Analyze planning and research data to make final deployment decision (추천/비추천).
+
+## Input
+- Planning data: deployment requirements, resources needed
+- Research data: current cluster state, existing tools
+
+## Output Format (Korean Markdown)
+Make a clear decision with reasoning:
+
+```markdown
+# [도구명] 도입 분석 결과
+
+## 📊 현재 클러스터 상태
+- **Kubernetes 버전**: [version]
+- **노드 구성**: [nodes info]
+- **기존 도구**: [existing tools]
+- **리소스 상태**: [available resources]
+
+## 💡 권장사항: [✅ 도입 추천 / ❌ 도입 비추천]
+
+### 결정 이유
+1. [이유 1]
+2. [이유 2]
+3. [이유 3]
+
+### 🔄 대안 (비추천인 경우)
+- [대안 1]: [설명]
+- [대안 2]: [설명]
+
+### 📌 고려사항 (추천인 경우)
+- **필요 리소스**: [CPU, Memory]
+- **예상 작업 시간**: [estimate]
+- **복잡도**: [level]
+
+## 🎯 결론
+[1-2문장으로 최종 권장사항 요약]
+```
+
+## Guidelines
+1. **한국어로 작성**
+2. **명확한 결론** (✅ 추천 or ❌ 비추천)
+3. **구체적인 이유** 제공
+4. **사용자 친화적** (기술 용어 최소화)
+5. 이모지 사용으로 가독성 향상
+
+## Decision Output
+Also output a JSON with decision:
+{"recommendation": "approve" or "reject", "tool_name": "..."}
+"""
+
+
+def decision_node(state: AgentState) -> AgentState:
+    """
+    Decision 노드: 최종 의사결정 (추천/비추천)
+    """
+    messages = state["messages"]
+    task_plan = state.get("task_plan", {})
+    research_data = state.get("research_data", {})
+
+    # 입력 데이터 준비
+    plan_summary = json.dumps(task_plan, indent=2, ensure_ascii=False) if task_plan else "No plan available"
+    research_summary = json.dumps(research_data, indent=2, ensure_ascii=False) if research_data else "No research data"
+
+    # 사용자 원래 요청
+    user_request = messages[0]["content"] if messages else "Deploy infrastructure"
+
+    print(f"\n{'='*80}")
+    print(f"Decision Agent - Making final decision")
+    print(f"{'='*80}")
+
+    # Claude 호출
+    response = claude_decision.invoke([
+        SystemMessage(content=DECISION_SYSTEM),
+        HumanMessage(content=f"""분석 결과를 바탕으로 최종 의사결정을 내려주세요:
+
+**사용자 요청:** {user_request}
+
+**계획 데이터:**
+```json
+{plan_summary}
+```
+
+**클러스터 분석 결과:**
+```json
+{research_summary}
+```
+
+위 정보를 바탕으로:
+1. 현재 클러스터 상태 요약
+2. **도입 추천/비추천 명확히 결정**
+3. 구체적인 이유 제시
+4. 대안 또는 고려사항 제공
+5. 최종 결론
+
+**중요**: 한국어로 작성하고, 사용자 친화적으로 작성해주세요.
+마지막에 JSON 형식으로 결정도 포함: {{"recommendation": "approve" or "reject", "tool_name": "..."}}
+""")
+    ])
+
+    content = response.content
+
+    # 추천/비추천 판단 (JSON 파싱 시도)
+    recommendation = "reject"  # 기본값
+    try:
+        if '{"recommendation"' in content or "```json" in content:
+            import re
+            json_match = re.search(r'\{[^{}]*"recommendation"[^{}]*\}', content)
+            if json_match:
+                decision_json = json.loads(json_match.group(0))
+                recommendation = decision_json.get("recommendation", "reject")
+    except:
+        # 텍스트 기반 판단
+        if "✅ 도입 추천" in content or "추천" in content:
+            recommendation = "approve"
+
+    print(f"✅ Decision made: {recommendation}")
+
+    # 상태 업데이트
+    state["decision_report"] = {
+        "content": content,
+        "recommendation": recommendation
+    }
+    state["messages"].append({
+        "role": "decision",
+        "content": content
+    })
+
+    # 추천이면 prompt_generator로, 비추천이면 end
+    if recommendation == "approve":
+        state["current_agent"] = "orchestrator"  # Orchestrator가 prompt_generator로 보냄
+    else:
+        state["current_agent"] = "end"  # 비추천이면 바로 종료
+
+    return state