LangGraph 기반 지능형 에이전트 서비스화
단순한 질의응답을 넘어, LLM이 여러 도구를 사용하고 복잡한 추론을 통해 다단계 작업을 자율적으로 수행하는 '지능형 에이전트'의 시대가 도래했습니다. 이는 고객 서비스, 데이터 분석, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다.
본 문서는 LangChain과 LangGraph를 활용하여 복잡한 작업을 수행하는 지능형 에이전트를 개발하고, FastAPI를 통해 안정적인 웹 서비스로 배포하는 전 과정을 시각적으로 탐색합니다. 각 섹션을 통해 핵심 기술을 비교하고, 에이전트의 작동 원리를 이해하며, 최적의 아키텍처를 선택하는 과정을 체험해 보세요.
핵심 비교: LangChain (LCEL) vs LangGraph
LLM 애플리케이션 개발 시, 순차적 흐름에 적합한 LangChain과 복잡한 제어가 가능한 LangGraph 중 어떤 것을 선택해야 할까요? 아래 토글을 클릭하여 두 프레임워크의 특징, 장단점, 그리고 최적의 사용 시나리오를 심층적으로 비교해 보세요.
에이전트 워크플로우 탐색기
LangGraph의 핵심은 **상태 기반(Stateful)** 실행입니다. 에이전트는 각 단계를 거치며 중앙의 '상태(State)' 객체를 지속적으로 업데이트합니다. "양자 컴퓨팅 최신 동향 보고서 작성" 에이전트의 작동 과정을 직접 따라가 보세요. 각 노드를 클릭하면 해당 단계의 역할, 코드 예시, 그리고 에이전트의 '상태'가 어떻게 변화하는지 확인할 수 있습니다.
(Planner)
(Search)
(Consolidation)
(Drafting)
(Revision)
(Feedback)
(Presentation)
에이전트 상태 (AgentState)
노드 정보
FastAPI 서비스 아키텍처
개발된 에이전트는 어떻게 서비스될까요? Stateless한 HTTP 환경에서 Stateful한 에이전트의 대화 흐름(Thread)을 유지하는 것은 핵심 과제입니다. 각 아키텍처를 선택하여 장단점과 추천 시나리오를 비교해 보세요.
스트리밍 응답 시뮬레이션
`StreamingResponse`는 사용자 경험을 크게 향상시킵니다. 아래 버튼을 눌러 에이전트의 작업 진행 상황이 실시간으로 클라이언트에 전달되는 과정을 확인해 보세요. 단순한 텍스트뿐만 아니라, JSON 객체 형태로 구조화된 상태 정보를 전달할 수도 있습니다.
운영 및 배포 가이드
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