실전에서 LangGraph를 쓰는 방법

복잡한 AI 솔루션을 개발할 때, LangGraph는 사용자가 구상한 흐름을 그래프처럼 직관적으로 설계하게 해줍니다. 이 장에서는 챗봇, 검색 에이전트처럼 실제 업무에 LangGraph를 적용하는 과정을 구체적으로 소개합니다.

그래프 워크플로우 설계의 기본

첫 단계는 문제를 명확히 정의하고, 전체 프로세스를 작은 작업 단위로 나누는 일로 시작합니다. 예를 들어, 사용자의 질문에 답하는 챗봇을 만든다면, 입력 수집, 외부 데이터 검색, 정보 요약, 결과 응답이라는 각 단계를 독립적인 노드로 설계할 수 있습니다. 각 노드는 파이썬 함수거나 LLM 호출 등 다양한 작업을 수행합니다. 노드간 연결은 엣지로, 흐름과 분기 및 반복을 자유롭게 설정할 수 있습니다.

실전 적용: 챗봇 생성과 메모리 활용

LangGraph로 챗봇을 구축할 때 가장 중요한 요소는 상태(state) 관리입니다. 대화 기록, 과거 질문, LLM의 중간 결과 등을 구조화된 형태로 저장합니다. 각 노드에서 상태 객체를 받아, 필요한 정보를 추출하고 새로운 결과로 업데이트합니다. 특히, 반복되는 대화를 위해 메모리 개념을 도입하면, 사용자의 이전 맥락을 자연스럽게 이어갈 수 있습니다. 이 과정에서 조건 분기를 추가하면, 질문 유형에 따라 답변 전략을 다르게 부여할 수 있어 더욱 똑똑한 챗봇이 완성됩니다.

검색 에이전트 및 RAG 시스템 구현

질문에 딱 맞는 정보를 웹이나 사내 문서에서 찾아주는 에이전트를 만들 때는 RAG(검색 기반 생성) 구조가 빈번히 사용됩니다. LangGraph로 설계하면, 입력을 받아 검색 수행, 관련 문서 선택, LLM 활용 요약 등 각 과정을 노드로 설정하고, 상태 객체에 정보를 축적하며 단계별로 관리할 수 있습니다. 분기 구조를 활용해, 예를 들어 검색 결과가 미흡할 땐 재검색을 하거나, 외부 API 안내처럼 특별 처리도 넣을 수 있습니다.

멀티에이전트 협업과 도구 연동

LangGraph는 복수의 에이전트가 협업하는 복잡한 시나리오에도 강점을 가집니다. 각 에이전트별로 특화된 역할(예: 리서치, 요약, 감수)을 노드로 구현하고, 필요에 따라 메시지 라우터나 조건 분기를 활용하면 한 번에 여러 작업을 자연스럽게 분배할 수 있습니다. 또한, 별도의 외부 도구(검색 API, 데이터베이스, 파일)도 노드에서 호출 가능하므로, 워크플로우 확장이 쉬워집니다.

활용을 위한 실질 팁

LangGraph를 시작할 때는 최소한의 노드와 단순한 상태로 출발하여, 요구에 맞춰 점진적으로 구조를 확장하는 것이 효과적입니다. 각 단계의 조건, 분기, 반복 처리를 유연하게 구현할수록 실제 현업 문제에 최적화된 워크플로우를 만들 수 있습니다. 실제 프로젝트에서는 상태 객체에 데이터와 로그를 꼼꼼히 기록하면, 디버깅과 유지보수까지 한결 편해집니다.

LangGraph는 복잡한 AI 시스템 설계를 손쉽고 직관적으로 만드는 강력한 도구입니다. 소규모 챗봇에서부터 대규모 멀티에이전트 시스템까지, 다양한 현장에 맞춰 자유롭게 활용할 수 있습니다.