[langgraph] 에이전트 개발 개요

원문 출처: https://langchain-ai.github.io/langgraph/agents/overview/

LangGraph는 에이전트 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 저수준 프리미티브와 고수준 프리빌트(prebuilt) 컴포넌트를 모두 제공합니다. 이 섹션에서는 오케스트레이션, 메모리, 인간 피드백 처리를 직접 구현하지 않고도 신속하고 안정적으로 에이전트 시스템을 구축할 수 있도록 설계된 재사용 가능한 프리빌트 컴포넌트에 초점을 맞춥니다.

에이전트란?

_에이전트_는 세 가지 구성요소로 이루어집니다: 대형 언어 모델(LLM), 사용할 수 있는 도구 집합, 그리고 지침을 제공하는 프롬프트입니다.

LLM은 루프 내에서 동작합니다. 각 반복에서 사용할 도구를 선택하고, 입력을 제공하며, 결과(관찰값)를 받아 다음 행동을 결정하는 데 활용합니다. 이 루프는 일반적으로 에이전트가 사용자에게 충분한 정보를 제공할 수 있을 때까지 계속됩니다.

에이전트 루프: LLM이 도구를 선택하고, 그 결과를 활용해 사용자 요청을 해결합니다.

주요 특징

LangGraph는 견고하고 프로덕션 준비가 된 에이전트 시스템 구축에 필수적인 여러 기능을 제공합니다:

메모리 통합: 단기(세션 기반) 및 장기(세션 간 지속) 메모리를 기본 지원하여, 챗봇과 어시스턴트에 상태 기반 동작을 구현할 수 있습니다.
human-in-the-loop 제어: 실행을 무기한 일시 중지하고 인간 피드백을 기다릴 수 있습니다. (웹소켓 기반 솔루션은 실시간 상호작용에 한정됨) 이로써 워크플로우의 어느 시점에서든 비동기 승인, 수정, 개입이 가능합니다.
스트리밍 지원: 에이전트 상태, 모델 토큰, 도구 출력, 또는 이들의 조합을 실시간 스트리밍할 수 있습니다.
배포 도구: 인프라 구축 없이도 배포가 가능합니다. LangGraph Platform은 테스트, 디버깅, 배포를 지원합니다.
- Studio: 워크플로우를 시각적으로 점검하고 디버깅할 수 있는 IDE
- 프로덕션을 위한 다양한 배포 옵션 지원

고수준 빌딩 블록

LangGraph는 일반적인 에이전트 동작과 워크플로우를 구현한 프리빌트 컴포넌트 세트를 제공합니다. 이 추상화 계층은 LangGraph 프레임워크 위에 구축되어, 고급 커스터마이징은 물론 빠른 프로덕션 적용이 가능합니다.

LangGraph를 활용하면 상태, 메모리, human-in-the-loop 등 인프라를 직접 구현하지 않고도 애플리케이션의 로직과 동작에 집중할 수 있습니다.

패키지 생태계

고수준 컴포넌트는 각 목적에 맞는 여러 패키지로 구성되어 있습니다.

패키지	설명	설치 명령어
langgraph-prebuilt (langgraph 포함)	에이전트 생성용 프리빌트 컴포넌트	pip install -U langgraph langchain
langgraph-supervisor	supervisor 에이전트 구축용	pip install -U langgraph-supervisor
langgraph-swarm	swarm 멀티에이전트 시스템 구축용	pip install -U langgraph-swarm
langchain-mcp-adapters	MCP 서버 연동용 인터페이스	pip install -U langchain-mcp-adapters
langmem	단기/장기 메모리 관리	pip install -U langmem
agentevals	에이전트 성능 평가 유틸리티	pip install -U agentevals

에이전트 그래프 시각화

create_react_agent로 생성된 그래프를 시각화하고, 해당 코드 개요를 확인할 수 있습니다. 이를 통해 다음과 같은 에이전트 인프라 구조를 탐색할 수 있습니다:

tools: 에이전트가 사용할 수 있는 함수, API, 기타 호출 가능한 객체 목록
pre_model_hook: 모델 호출 전 실행되는 함수(메시지 요약, 전처리 등)
post_model_hook: 모델 호출 후 실행되는 함수(가드레일, human-in-the-loop, 후처리 등)
response_format: 최종 출력 타입을 제한하는 데이터 구조(예: pydantic BaseModel)

주요 기능

tools pre_model_hook post_model_hook response_format

그래프

(여기에 그래프 이미지가 들어갑니다)

아래 코드는 위 에이전트(및 기반 그래프)를 create_react_agent로 생성하는 예시입니다:

# 예시 코드가 공식 문서에 제공되지 않았으므로, 필요시 공식 문서 참고

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