LangGraph 환경 준비와 설치

LangGraph를 본격적으로 다루기 전, 안정적이고 효율적인 개발을 위해 먼저 환경을 올바르게 세팅해야 한다. LangGraph는 Python 기반의 프레임워크이므로, 작업 PC에 Python 3.8 이상의 버전이 설치되어 있어야 한다. 터미널에서 python --version 명령으로 버전을 손쉽게 확인할 수 있다. 최신 생태계와 호환성을 위해 Python 3.10 또는 3.11을 권장한다.

현업에서는 프로젝트별로 격리된 가상 환경을 이용하는 것이 지극히 일반적이다. Conda나 venv 같은 도구로 새 환경을 만들면, 각종 패키지 충돌이나 불필요한 의존성 문제를 예방할 수 있다. 예를 들어, conda에서는 다음과 같이 입력하면 된다.

conda create -n langgraph_env python=3.11
conda activate langgraph_env

이번에는 LangGraph를 설치할 차례다. PyPI에 등록되어 있으므로 pip 명령으로 바로 설치 가능하다.

pip install langgraph

설치하면서 필요하다면 langchain, pydantic 등 핵심 라이브러리도 자동으로 포함된다. 종종 추가 기능(RAG 연동, 트레이싱 등)을 쓰고 싶다면 관련 패키지도 별도 설치해야 하니 공식 문서를 참고하면 좋다.

원활한 실습을 위해서는 API 키 설정도 필수다. 예를 들어 OpenAI나 다양한 검색 API를 활용하려면 프로젝트 루트 폴더에 .env 파일을 만들고, 각종 키를 환경 변수로 저장한다. 예시는 다음과 같다.

OPENAI_API_KEY=발급받은_본인_키
TAVILY_API_KEY=검색API_키

설정이 끝나면, 실제 키가 잘 동작하는지 간단한 코드 테스트로 점검하자. 예를 들어 LangGraph에 포함된 기본 예제나, 간단한 프롬프트 호출로 정상작동을 확인할 수 있다. 환경 문제가 없다면 이제부터 본격적으로 워크플로우와 에이전트, RAG 등 다양한 실전 적용이 가능하다.

LangGraph의 가장 큰 매력은 다양한 상황에 유연하게 맞춰진다는 점이다. 설치와 환경 설정만 제대로 진행해두면 복잡도 높은 프로젝트도 안정적으로 구현할 수 있으니, 사전 준비에 충실함이 결국 전체 품질을 좌우한다.