1장: LangGraph 개요 – 핵심 개념과 아키텍처
LangGraph 시작하기
LangGraph는 복잡한 AI 워크플로우를 직관적으로 설계할 수 있도록 해 주는 강력한 프레임워크입니다. 이 장에서는 LangGraph의 주요 개념과 설계 원리를 이해하고, 실제로 어떻게 기본 구조를 구현할 수 있는지 안내합니다.
핵심 구조의 이해: 그래프와 상태
LangGraph의 본질은 "그래프" 구조라고 요약할 수 있습니다. 각각의 노드는 개별 작업 단위를 담당하고, 이 노드들을 연결하는 엣지는 작업의 진행 방향과 데이터를 이동시키는 역할을 합니다. 예를 들어, 정보 검색, 사용자 입력 처리, 외부 API 연동 같은 다양한 작업을 각각의 노드로 분리하여 설계할 수 있습니다.
이러한 각 노드는 "상태(state)" 개념과 자연스럽게 연결됩니다. LangGraph는 모든 데이터와 중간 결과, 결정 요소를 명확하게 상태로 관리하기 때문에 복잡한 분기와 반복, 에러 복구도 체계적으로 설계 가능합니다. 이처럼 상태 기반 흐름 덕분에 에이전트의 진행 상황을 언제 어디서든 파악할 수 있습니다.
다양한 제어 흐름: 분기, 반복, 다중 에이전트
LangGraph의 구조적 강점은 단순 직선 흐름을 넘어서 조건 분기, 반복, 다중 에이전트 협업 등도 손쉽게 설계할 수 있다는 점에 있습니다. 예를 들어, 특정 조건에 따라 다른 작업 경로로 갈라지거나, 체크포인트를 남겨 복구 가능한 구조로 만드는 일도 간단히 구현됩니다. 여러 개의 에이전트가 서로 정보를 주고받으며 협력하는 복잡한 시나리오도 그래프 모양으로 손쉽게 구축할 수 있습니다.
LangGraph 사용 절차 주요 단계
노드(node)와 엣지(edge) 정의: 각 기능 단위를 노드로 만들고, 데이터나 제어 흐름용 엣지로 연결합니다.
상태(state) 설계: 노드 간 전달할 데이터(컨텍스트, 메모리 등)를 어떤 구조로 저장·전달할지 결정합니다.
컨트롤 플로우 구현: 조건 분기나 반복, 오류 처리 등 다양한 제어 흐름을 그래프에 반영합니다.
워크플로우 실행: 그래프 구조로 짜인 전체 플로우를 실행 및 모니터링합니다.
이 과정에서 LangGraph의 시각적·구조적 설계 방식은 복잡한 로직도 명확하고, 개발·운영상의 문제가 생겼을 때 추적·수정이 매우 쉽다는 장점이 있습니다.
활용의 실제
LangGraph로 구현한 시스템은 RAG, 데이터 처리 파이프라인, 도구 연동형 AI 에이전트, 멀티에이전트 챗 시스템까지 다양한 분야에 적용됩니다. 각종 품질 제어, 중간 상태 저장, 롤백·에러 복구까지 체계적으로 지원하기 때문에, 현업에서 신뢰성 있게 쓰입니다.
마무리
LangGraph는 복잡한 AI 시스템을 쉽고 유연하게 설계할 수 있도록 해주는 현대적 프레임워크입니다. 핵심 개념인 그래프·상태·다양한 제어 흐름을 이해하면, 누구나 강력한 AI 에이전트를 직접 구축할 수 있습니다.
