LangGraph 핵심 컴포넌트 이해하기

LangGraph를 본격적으로 활용하려면 가장 먼저 세 가지 개념인 노드, 엣지, 그리고 상태 관리의 원리를 뚜렷하게 파악해야 한다. 이 장에서는 각각의 요소가 어떻게 맞물려 그래프 워크플로우를 구성하는지, 실제 개발 관점에서는 어떤 식으로 조합해야 하는지 자세히 다룬다.

노드: 독립 작업 단위의 정의

노드는 LangGraph 워크플로우에서 하나하나의 작업 구간을 가리킨다. 말하자면 정보 추출, 외부 도구 호출, LLM 응답 생성 등 실제로 '일'이 이루어지는 지점으로, 파이썬 함수나 지정 작업 체인으로 정의한다. 각 노드는 입력으로 현재 상태 정보를 받고, 자신만의 작업 뒤에 업데이트된 상태를 돌려준다. 즉, 데이터의 변환 지점이자 다양한 프로세스의 교차로라고 할 수 있다.

엣지: 흐름과 분기점 설계

엣지는 그래프 내에서 노드 사이의 흐름을 결정하는 연결선이다. 엣지는 단순하게 다음 작업 노드를 가리킬 수도 있고, 조건에 따라 서로 다른 경로를 지정할 수도 있다. 예를 들어 특정 분석 결과에 따라 다른 처리 로직으로 이동하게끔 조건부 분기를 만들 수 있다. 반복 구조나 순환 경로 또한 엣지 설계만으로 충분히 표현할 수 있다.

상태 관리: 데이터와 문맥의 토대

LangGraph에서는 문맥과 작업 중간 결과 모두를 하나의 상태 객체에서 다룬다. 보통 TypedDict나 Pydantic 모델 형태로 구조화하며, 각 노드 간 데이터를 공유하고 업데이트하는 창구 역할을 한다. 이 상태는 초기 입력, 작업별 중간산출물, 사용자 컨텍스트 등 운영에 필요한 대부분의 정보를 포괄한다. 상태 관리를 철저히 하는 것은 워크플로우가 예측 가능하고 안정적으로 돌아가는 핵심 비결이다.

실제 활용법과 팁

워크플로우 설계 초기에는 진행 경로가 단순해 보일 수 있지만, 요구가 복잡해질수록 여러 노드와 분기, 반복 구조가 빈번히 나타난다. 각 노드가 상태 객체에 자신의 결과나 작업 로그를 누적하는 식으로 설계하면, 전체 프로세스의 가시성과 확장성이 크게 높아진다. 조건부 엣지나 반복 흐름도 명시적으로 정의할 수 있으니, 분기와 병렬 작업이 많은 대규모 시나리오에도 효과적이다.

LangGraph의 진가는 상태, 노드, 엣지 세 요소의 치밀한 조합에서 드러난다. 각 요소의 역할과 연결 방식을 확실히 이해하고, 상황에 따라 유연하게 재구성하는 것이 LangGraph 숙련자의 첫걸음이다.