[LangChain v1.0] Studio

이 가이드는 Studio를 사용하여 에이전트를 로컬에서 시각화하고, 상호작용하고, 디버깅하는 방법을 안내합니다.

Studio는 무료로 사용할 수 있는 강력한 에이전트 IDE로, LangSmith와 통합되어 추적, 평가 및 프롬프트 엔지니어링 기능을 제공합니다. 에이전트가 어떻게 생각하는지 정확하게 확인하고, 모든 결정을 추적하며, 더 스마트하고 안정적인 에이전트를 배포할 수 있습니다.

[영상: https://www.youtube.com/embed/Mi1gSlHwZLM?si=zA47TNuTC5aH0ahd]

Prerequisites

시작하기 전에 다음 사항을 확인하세요:

LangSmith용 API 키 (무료 가입 가능)

Setup local LangGraph server

1. Install the LangGraph CLI

# Python >= 3.11 필수
pip install --upgrade "langgraph-cli[inmem]"

2. Prepare your agent

다음과 같은 간단한 에이전트를 예시로 사용하겠습니다:

# agent.py
from langchain.agents import create_agent

def send_email(to: str, subject: str, body: str):
    """Send an email"""
    email = {
        "to": to,
        "subject": subject,
        "body": body
    }
    # ... email sending logic

    return f"Email sent to {to}"

agent = create_agent(
    "gpt-4o",
    tools=[send_email],
    system_prompt="You are an email assistant. Always use the send_email tool.",
)

3. Environment variables

프로젝트 루트에 .env 파일을 생성하고 필요한 API 키를 입력합니다. LangSmith에서 받은 API 키로 LANGSMITH_API_KEY 환경 변수를 설정해야 합니다.

⚠️ 주의: .env 파일을 Git과 같은 버전 관리 시스템에 커밋하지 않도록 주의하세요!

# .env
LANGSMITH_API_KEY=lsv2...

4. Create a LangGraph config file

앱의 디렉토리 내에 구성 파일 langgraph.json을 생성합니다:

// langgraph.json
{
  "dependencies": ["."],
  "graphs": {
    "agent": "./src/agent.py:agent"
  },
  "env": ".env"
}

create_agent는 자동으로 컴파일된 LangGraph 그래프를 반환하며, 이를 구성 파일의 graphs 키에 전달할 수 있습니다.

ℹ️ 참고: 구성 파일의 JSON 객체에 있는 각 키에 대한 자세한 설명은 LangGraph configuration file reference를 참조하세요.

지금까지 프로젝트 구조는 다음과 같습니다:

my-app/
├── src
│   └── agent.py
├── .env
└── langgraph.json

5. Install dependencies

새 LangGraph 앱의 루트에서 종속성을 설치합니다:

pip 사용:

pip install -e .

uv 사용:

uv sync

6. View your agent in Studio

LangGraph 서버를 시작합니다:

langgraph dev

⚠️ 주의: Safari는 Studio에 대한 localhost 연결을 차단합니다. 이 문제를 해결하려면 위 명령을 --tunnel 플래그와 함께 실행하여 보안 터널을 통해 Studio에 액세스하세요.

에이전트는 API(http://127.0.0.1:2024)와 Studio UI https://smith.langchain.com/studio/?baseUrl=http://127.0.0.1:2024를 통해 액세스할 수 있습니다:

Studio는 에이전트의 각 단계를 쉽게 관찰할 수 있도록 합니다. 모든 입력을 재생하고 정확한 프롬프트, 도구 인수, 반환 값 및 토큰/지연 시간 메트릭을 검사할 수 있습니다. 도구가 예외를 발생시키면 Studio는 주변 상태와 함께 이를 기록하므로 디버깅에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.

개발 서버를 계속 실행한 상태에서 프롬프트나 도구 시그니처를 편집하고 Studio가 핫 리로드되는 것을 확인하세요. 모든 단계에서 대화 스레드를 다시 실행하여 동작 변경을 확인할 수 있습니다. 자세한 내용은 Manage threads를 참조하세요.

에이전트가 성장함에 따라 동일한 뷰가 단일 도구 데모에서 다중 노드 그래프로 확장되어 결정을 읽기 쉽고 재현 가능하게 유지합니다.

출처: https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/studio