"LangGraph란 무엇인가요?"

"LangGraph는 LangChain Inc에서 개발한 라이브러리로, LLM을 활용한 상태 기반 다중 액터 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 순환 계산 기능을 도입하여 복잡한 워크플로우와 에이전트와 유사한 동작을 구현할 수 있습니다."

"LangGraph는 LangChain과 어떻게 다른가요?"

"LangChain이 방향성 비순환 그래프(DAG)를 기반으로 하는 반면, LangGraph는 순환, 영속성, 더욱 동적인 상태 관리를 지원해 복잡하고 반복적인 워크플로우에 적합합니다."

"LangGraph의 주요 기능은 무엇인가요?"

"주요 기능에는 순환 및 분기, 상태 영속성, 휴먼 인 더 루프 지원, 스트리밍 출력, LangChain 및 LangSmith와의 원활한 통합 등이 있습니다."

"LangGraph는 누가 사용하면 좋나요?"

"LangGraph는 고급 AI 워크플로우를 구축하는 개발자, 특히 다중 에이전트 협업, 인간-에이전트 협력, 견고한 오류 복구가 필요한 경우에 적합합니다."

LangGraph

LangGraph는 LLM을 활용하여 동적이고 상태를 관리할 수 있는 다중 액터 워크플로우를 생성할 수 있는 강력한 도구로, 순환, 분기, 영속성, 인간-에이전트 협업을 지원합니다.

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LangGraph는 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 상태 기반의 다중 액터 애플리케이션을 구축할 수 있도록 설계된 고급 라이브러리입니다. LangChain Inc에서 개발한 LangGraph는 LangChain의 기능을 확장하여 순환 계산 능력을 도입하였습니다. 이를 통해 LLM이 반복적으로 동작하며 각 단계마다 결정을 내리는 복잡하고 에이전트와 유사한 행동을 구현할 수 있습니다.

LangGraph란?

LangGraph는 여러 액터와 단계를 포함하는 복잡한 워크플로우를 개발자가 쉽게 구현할 수 있도록 해주는 강력한 도구입니다. 기존의 LangChain에서 사용하는 방향성 비순환 그래프(DAG)와 달리, LangGraph는 순환을 지원하여 반복적인 의사결정과 상태 관리가 필요한 애플리케이션에 이상적입니다.

주요 개념

상태 기반 그래프

상태 기반 그래프는 LangGraph의 핵심 개념입니다. 그래프의 각 노드는 하나의 계산 단계를 나타내며, 그래프는 계산이 진행됨에 따라 상태를 계속해서 갱신합니다. 이러한 상태 기반 특성 덕분에 더욱 동적이고 유연한 워크플로우를 설계할 수 있습니다.

노드

노드는 LangGraph의 기본 구성 요소입니다. 각 노드는 입력 처리, 의사결정, 외부 API와의 상호작용 등 특정 기능이나 계산을 수행합니다.

엣지

엣지는 노드들을 연결하여 그래프 내에서 계산의 흐름을 정의합니다. LangGraph는 조건부 엣지를 지원하여 현재 상태에 따라 동적으로 흐름이 변경될 수 있습니다.

주요 기능

순환과 분기

LangGraph는 애플리케이션 내에서 반복문과 조건문 구현을 지원하여 계산 흐름에 대한 유연성과 제어력을 높여줍니다.

영속성

LangGraph의 가장 큰 장점 중 하나는 내장된 상태 영속성입니다. 각 단계가 완료될 때마다 상태가 자동으로 저장되어 오류 복구, 휴먼 인 더 루프 워크플로우, 그리고 과거 상태로 돌아가 다양한 동작을 시도하는 것이 가능해집니다.

휴먼 인 더 루프

LangGraph는 그래프 실행 도중에 사용자가 개입할 수 있도록 지원합니다. 에이전트가 계획한 다음 동작을 사용자가 승인하거나 수정할 수 있어, 더 나은 제어와 신뢰성을 확보할 수 있습니다.

스트리밍 지원

LangGraph는 토큰 단위 또는 중간 단계별로 스트리밍 출력을 지원해, 더욱 동적이고 인터랙티브한 사용자 경험을 제공합니다.

LangChain과의 통합

LangGraph는 독립적으로 사용할 수도 있지만, LangChain 및 LangSmith와도 원활하게 연동되어 LLM 기반 애플리케이션을 구축하고 관리하는 데 필요한 종합적인 기능을 제공합니다.

설치 방법

LangGraph를 설치하려면 다음 명령어를 사용하세요:

pip install -U langgraph

JavaScript 버전은 다음을 사용하세요:

npm install @langchain/langgraph

활용 사례

에이전트 및 다중 에이전트 워크플로우

LangGraph는 여러 에이전트 또는 액터가 각자 역할을 수행하고 협업하며 의사결정을 내리는 워크플로우를 설계하는 데 이상적입니다.

복잡한 작업 처리

LangGraph의 순환 및 상태 영속성 기능은 복잡한 의사결정과 오류 복구 메커니즘이 필요한 애플리케이션에 적합합니다.

인간-에이전트 협업

내장된 휴먼 인 더 루프 지원을 통해 LangGraph는 에이전트와 인간 사용자가 효과적으로 협력할 수 있도록 하여, 높은 신뢰성과 제어가 요구되는 응용 분야에 적합합니다.

자주 묻는 질문

LangGraph란 무엇인가요?: LangGraph는 LangChain Inc에서 개발한 라이브러리로, LLM을 활용한 상태 기반 다중 액터 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 순환 계산 기능을 도입하여 복잡한 워크플로우와 에이전트와 유사한 동작을 구현할 수 있습니다.
LangGraph는 LangChain과 어떻게 다른가요?: LangChain이 방향성 비순환 그래프(DAG)를 기반으로 하는 반면, LangGraph는 순환, 영속성, 더욱 동적인 상태 관리를 지원해 복잡하고 반복적인 워크플로우에 적합합니다.
LangGraph의 주요 기능은 무엇인가요?: 주요 기능에는 순환 및 분기, 상태 영속성, 휴먼 인 더 루프 지원, 스트리밍 출력, LangChain 및 LangSmith와의 원활한 통합 등이 있습니다.
LangGraph는 누가 사용하면 좋나요?: LangGraph는 고급 AI 워크플로우를 구축하는 개발자, 특히 다중 에이전트 협업, 인간-에이전트 협력, 견고한 오류 복구가 필요한 경우에 적합합니다.

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