상태 기반 AI Agent를 안정적으로 설계하기 위한 Agent Orchestration Framework, LangGraph
Ⅰ. LangGraph 기술이란? ⅰ. 왜 필요한가? 초기 LLM 서비스는 보통 사용자의 질문을 받아 LLM에 전달하고, 응답을 화면에 출력하는 단순한 구조였습니다. 이 방식은 챗봇, 요약, 번역, Q&A처럼 한 번의 요청과 응답으로 끝나는 업무에는 충분합니다. 그러나 실제 업무 자동화로 들어가면 문제가 달라집니다. ⅱ. 기존 방식의 한계 1) LLM 응답이 틀렸을 때 어느 단계에서 문제가 생겼는지 추적하기 어렵습니다. 2) 외부 API, DB, 파일, 보안 장비를 호출하는 복잡한 작업에서 실행 흐름을 통제하기 어렵습니다. 3) 승인, 반려, 재시도, 보류 같은 업무 절차를 자연스럽게 넣기 어렵습니다. 4) 작업 중간에 서버가 재시작되거나 오류가 나면 처음부터 다시 실행해야 합니다..
2026. 6. 8.