[AI][Agent] LangGraph: 차세대 AI 에이전트 프레임워크의 부상

오늘은 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크로, 복잡한 생성형 AI 에이전트 워크플로우를 구축, 배포 및 관리하기 위해 설계된 LangChain에서 개발한 LangGraph에 대해 알아보겠습니다.

 

 

목차

 

 

LangGraph: 차세대 AI 에이전트 프레임워크의 부상

LangGraph @LangGraph

LangGraph는 LangChain에서 개발한 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크로, 복잡한 생성형 AI 에이전트 워크플로우를 구축, 배포 및 관리하기 위해 설계되었습니다. 그래프 기반 아키텍처를 활용하여 AI 에이전트 워크플로우 내 다양한 컴포넌트 간의 복잡한 관계를 모델링하고 관리합니다.

 

LangGraph의 핵심은 상태 관리와 그래프 기반 아키텍처를 통해 AI 에이전트의 동작 흐름을 명확하게 제어하고 가시화하는 데 있습니다. 지능적인 의사결정 과정, 세밀한 상태 관리, 복잡한 에이전트 시스템의 구축을 가능하게 하는 강력한 도구입니다.

 

LangGraph가 등장한 배경: 기존 프레임워크의 한계

LangGraph가 등장하게 된 주요 배경에는 기존 LLM 애플리케이션 개발 프레임워크의 한계가 있었습니다.

 

1. 복잡한 워크플로우 관리의 어려움: 기존 프레임워크에서는 LLM의 결과에 따라 다음 작업으로 분기하거나 흐름을 제어하는 것이 어려웠습니다. 특히 LLM이 생성한 결과가 예상과 다를 경우 워크플로우가 실패하는 경우가 많았습니다.

 

2. 상태 관리의 부재: 대부분의 프레임워크는 상태를 명시적으로 관리하는 메커니즘이 부족했습니다. 이로 인해 복잡한 대화나 다단계 작업에서 컨텍스트를 유지하기 어려웠습니다.

 

3. 순환 로직 구현의 제한: 기존 프레임워크들은 주로 선형적인 처리 흐름을 가정했으며, 순환 로직(반복 작업, 재귀적 사고 등)을 구현하기 어려웠습니다.

 

4. 시각화와 디버깅의 한계: 복잡한 AI 워크플로우의 실행 과정을 시각화하고 디버깅하는 도구가 부족했습니다.

 

LangGraph는 이러한 한계를 극복하기 위해 그래프 기반 접근 방식을 채택하여 상태 관리, 순환 로직, 복잡한 워크플로우를 보다 효과적으로 처리할 수 있는 프레임워크로 등장했습니다.

 

LangGraph와 LangChain의 차이점

LangGraph와 LangChain은 모두 LLM 애플리케이션 개발을 위한 도구이지만, 중요한 차이점이 있습니다.

LangChain vs LangGraph @https://www.js-craft.io/blog/langchain-vs-langgraph/

 

특징	LangChain	LangGraph
주요 목적	LLM 통합 및 체인 구성	복잡한 워크플로우 및 의사결정 프로세스 구현
구조	체인 및 에이전트 기반	그래프 기반
상태 관리	암시적이고 자동화된 관리	명시적이고 세밀한 제어
유연성	중간	높음
용도	간단한 LLM 애플리케이션, RAG	복잡한 AI 시스템, 다중 에이전트

 

LangChain이 LLM을 다양한 외부 도구와 연결하고 간단한 체인 구조로 애플리케이션을 구성하는 데 중점을 둔다면, LangGraph는 복잡한 워크플로우와 상태 관리, 그리고 순환 로직을 위한 프레임워크입니다. LangGraph는 LangChain의 확장으로 볼 수 있으며, 더 복잡한 AI 시스템을 구축하기 위한 도구를 제공합니다.

 

LangGraph의 핵심 기능과 특징

LangGraph의 핵심 기능과 특징에 대해 알아보겠습니다.

 

그래프 기반 아키텍처

LangGraph는 노드와 엣지로 구성된 그래프를 통해 AI 워크플로우를 모델링합니다.

 

- 노드(Nodes): 워크플로우 내의 개별 컴포넌트나 에이전트를 나타냅니다. 각 노드는 특정 기능을 수행하는 "배우"와 같은 역할을 합니다.

- 엣지(Edges): 노드 간의 연결을 정의하며, 현재 상태에 따라 다음에 실행할 노드를 결정하는 함수입니다.

- 순환 그래프(Cyclical Graph): 최소 하나의 사이클을 포함하는 그래프로, 에이전트 런타임에 필수적입니다. 이는 한 노드에서 시작하여 같은 노드로 돌아오는 경로가 있어 그래프 내에 루프를 형성합니다.

 

상태 관리

LangGraph에서 "상태" 기능은 AI 시스템이 처리한 모든 중요 정보를 기록하고 추적하는 메모리 역할을 합니다.

 

- 워크플로우나 그래프 분석의 다양한 단계를 거치면서 데이터를 캡처하고 업데이트하는 디지털 노트북과 유사합니다.

- 중앙화된 상태 관리는 디버깅을 용이하게 하고 전체 프로세스를 단축시키는 데 도움이 됩니다.

 

체크포인팅

- LangGraph는 그래프 실행 상태를 저장하고 필요할 때 복원할 수 있는 체크포인팅 기능을 제공합니다.

- 이 기능은 장기 실행 작업과 오류 복구에 특히 유용하며, 실행 상태를 유지하고 복원하는 데 도움이 됩니다.

 

LangGraph Studio

LangGraph는 시각적 인터페이스인 LangGraph Studio를 통해 워크플로우 개발을 지원합니다.

LangGraph Studio @LangGraph

 

- 코드 작성 없이 그래픽 인터페이스를 통해 워크플로우를 설계하고 구축할 수 있습니다.

- 다운로드 가능한 데스크톱 애플리케이션으로 초보자도 쉽게 사용할 수 있습니다.

- 시각화 및 디버깅 기능을 통해 그래프의 정확성과 신뢰성을 확보할 수 있습니다.

 

LangGraph의 장단점

LangGraph의 장단점에 대해 알아보겠습니다.

 

장점

- 복잡한 워크플로우 관리: 그래프 구조를 통해 복잡한 AI 워크플로우를 명확하게 모델링하고 관리할 수 있습니다.

- 세밀한 상태 제어: 애플리케이션의 각 단계를 정밀하게 제어할 수 있어 고도로 맞춤화된 동작을 구현할 수 있습니다.

- 순환 로직 지원: 반복 작업이나 재귀적 사고와 같은 순환 로직을 쉽게 구현할 수 있습니다.

- 시각화 및 디버깅: LangGraph Studio를 통해 워크플로우를 시각화하고 디버깅할 수 있어 개발 과정이 용이합니다.

- 확장성: 서브그래프를 통해 대규모 시스템을 모듈화하여 관리할 수 있습니다.

 

단점

- 학습 곡선: 그래프 이론과 상태 관리에 대한 이해가 필요하여 상대적으로 가파른 학습 곡선을 가집니다.

- 복잡성: 단순한 애플리케이션에는 과도하게 복잡할 수 있으며, LangChain과 같은 더 간단한 프레임워크가 더 적합할 수 있습니다.

- 초기 설정 부담: 그래프 구조를 설계하고 상태를 정의하는 초기 설정 과정이 복잡할 수 있습니다.

- 문서화와 커뮤니티: 상대적으로 새로운 프레임워크이기 때문에 문서화와 커뮤니티 지원이 LangChain에 비해 부족할 수 있습니다.

 

 

LangGraph는 복잡한 AI 워크플로우와 에이전트 시스템을 구축하기 위한 강력한 프레임워크입니다. 그래프 기반 아키텍처와 명시적인 상태 관리를 통해 기존 프레임워크의 한계를 극복하고, 더 정교한 AI 애플리케이션을 개발할 수 있게 해줍니다.

 

향후 LangGraph는 다음과 같은 방향으로 발전할 것으로 예상됩니다.

 

- 향상된 자연어 처리(NLP): 더 발전된 NLP 기능을 통해 자연어를 더 잘 이해하고 더 정확한 응답을 제공할 수 있을 것입니다.

- 개선된 기계 학습: 시간이 지남에 따라 학습하고 개선할 수 있는 더 나은 기계 학습 기능을 갖추게 될 것입니다.

- 새로운 플랫폼 지원: 모바일 기기 및 엣지 컴퓨팅과 같은 새로운 플랫폼을 지원하여 기술을 더 접근하기 쉽게 만들 것입니다.