LangGraph와 LangChain의 차이 이해하기

LangGraph를 제대로 활용하려면, 우선 LangChain과의 본질적인 차이를 명확히 짚고 넘어가야 한다. 두 프레임워크 모두 LLM 기반 애플리케이션 개발을 지원하지만, 문제 해결 방식과 설계에 큰 차이가 존재한다.

LangChain은 다양하게 조합 가능한 "체인"과 파이프라인에 집중한다. 수직적이고 일방향 흐름이 기본이며, 각 작업은 순차적으로 이어진다. 복잡한 조건 분기나 비선형 구조가 필요 없는 경우 LangChain만으로도 충분한 결과를 얻을 수 있다. 특히 빠른 프로토타이핑이나 비교적 단순한 챗봇, 간단한 데이터 처리에 적합하다.

반면 LangGraph는 복잡한 조건, 다중 작업 경로, 반복, 그리고 에이전트 간의 협동이 필요한 상황에 초점이 맞춰져 있다. 그래프 구조를 적극 도입해 각 작업 단위(노드)와 그 진행 경로(엣지)들을 자유롭게 설계할 수 있다. 한 번에 하나의 경로만 따라가는 것이 아니라, 다양한 분기와 병렬 처리가 자연스럽다는 점이 핵심이다. 예를 들어, 여러 에이전트가 각기 다른 정보를 처리하고 결과를 나중에 조합해야 한다면 LangGraph만큼 효율적인 구조를 찾기 어렵다.

LangGraph의 강점은 워크플로우의 상태(state)를 명확하게 관리한다는 데도 있다. 중간 결과, 컨텍스트, 사용자 입력 등 모든 정보를 노드와 그래프 상에서 체계적으로 주고받을 수 있기 때문에, 복잡한 조건 분기 처리가 요구될 때도 전체 흐름이 투명하다. 반면 LangChain은 상태 전파가 제한적이거나 별도 구현이 필요할 수 있다.

한편 LangGraph는 시각적 인터페이스와 저코드(low-code) 전략을 내세워, 복잡한 에이전트 워크플로우도 시각적으로 설계한다. 반면 LangChain은 코드 기반의 조립 방식이 주를 이룬다. 프로젝트의 복잡도가 높을수록, 반복, 오류 복구, 조건 분기, 그리고 다중 에이전트 협력 등 다양한 설계를 요구할수록 LangGraph의 접근법이 유리하다.

정리하자면, 비교적 단순하고 일직선적인 LLM 활용이 목적이라면 LangChain이 빠르고 편리하다. 그러나 여러 에이전트 협동, 복잡한 데이터 흐름, 조건 분기 등이 잦은 시스템에선 LangGraph가 강력한 대안이 된다. 사용 방법을 익히기 전, 프로젝트가 요구하는 시스템 구조에 맞게 프레임워크를 택하는 것이 성공적인 AI 시스템 구축의 첫걸음이다.