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에이전트 프레임워크

LangGraph

에이전트의 단계를 그래프로 정의해 분기·되돌림·사람 개입을 넣는다

LangChain·PythonMIT직접 호스팅관리형 제공

지표

GitHub API 에서 직접 읽은 값입니다

GitHub 별43,299
라이선스MIT저장소 공개
주 언어Python2023-08-09 공개
마지막 커밋2026-10-15확인 2026-10-15

별 수 추이는 기록이 쌓인 뒤에 보여 줍니다 — 과거 값은 소급해 만들 수 없습니다.

무엇을 하는 도구인가

여러 번의 모델 호출과 도구 실행을 하나의 흐름으로 엮을 때, 그 흐름을 명시적인 그래프(노드와 엣지)로 코드에 표현하게 해주는 프레임워크다. 상태를 그래프 전체에 들고 다니면서 노드마다 갱신하고, 조건에 따라 다음 노드로 분기하거나 이전 노드로 되돌아가는 반복 구조를 구성할 수 있다. 특정 지점에서 그래프 실행을 멈추고 사람의 승인이나 입력을 받은 뒤 다시 이어가는 개입 지점을 그래프 구조 자체로 선언할 수 있다. 같은 층의 다른 프레임워크들이 에이전트의 추론 루프를 내부에 감춰 자동으로 돌리는 방식에 가깝다면, LangGraph는 그 흐름 제어를 그래프 정의로 명시적으로 드러내는 쪽에 가깝다. LangChain의 모델 래퍼·도구 등과 같이 쓸 수도 있지만 독립적으로도 쓸 수 있다.

이럴 때 고른다

  • 에이전트의 작업 단계가 단순 반복 루프를 넘어 조건부 분기, 재시도, 이전 단계로의 되돌림이 필요할 때
  • 특정 단계에서 실행을 멈추고 사람이 검토·승인한 뒤 이어가야 할 때
  • 여러 단계에 걸친 상태(대화 맥락, 중간 결과)를 명시적으로 관리하고 중간 지점부터 재실행해야 할 때
  • 이미 LangChain 생태계의 모델·도구 래퍼를 쓰고 있어서 같은 생태계 안에서 흐름 제어만 추가하고 싶을 때

어디까지만 하나

  • 그래프의 노드, 엣지, 상태 스키마를 직접 설계해야 하므로 단순한 단일 호출이나 짧은 체인에는 구조를 짜는 비용이 더 들 수 있다
  • 흐름 제어를 코드로 명시하는 방식이라, 에이전트가 계획 수립을 자동으로 처리해 주는 프레임워크에 비해 초기 설계 작업량이 더 많다
  • 관리형 배포를 쓰지 않고 직접 호스팅하면 체크포인트 저장소, 실행 큐, 모니터링 등을 별도로 구축해야 한다
  • 그래프가 커질수록 노드 간 상태 전달과 분기 조건이 늘어나면서 디버깅과 가시성 확보가 과제가 된다

에이전트 프레임워크 층은 무엇을 푸나

모델 호출을 여러 단계로 엮고, 도구를 쥐여 주고, 상태를 들고 간다

언제 필요해지나 — 한 번의 호출로 끝나지 않는 일을 코드로 짤 때

같은 층의 다른 도구

층이 같다는 것은 푸는 문제가 같다는 뜻입니다 — 비교가 되는 자리입니다

도구하는 일별라이선스
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관련 용어

용어집 →
사람 개입
AI 시스템이 작업을 자동으로 수행하는 흐름 중 특정 지점에서 멈추고 사람의 검토·승인·수정을 거치도록 설계하는 방식을 말한다.
추론
추론(Inference)은 학습이 끝난 인공지능 모델이 새로운 입력을 받아 예측이나 답변 같은 출력을 만들어내는 과정을 말한다.

지표는 GitHub API 실측값입니다. 설명은 이 사이트가 작성했으며 공식 문서를 대체하지 않습니다 — 도입 전에 원문을 확인하세요.

공식 사이트 →문서 →GitHub (langchain-ai/langgraph) →