LLM 기반 AI 에이전트 구축 방법

 

LLM(대규모 언어 모델)을 활용한 AI 에이전트는 텍스트 기반 상호작용을 통해 문제를 이해하고 해결하는 자동화된 지능형 시스템입니다. 이러한 에이전트는 단순히 질문에 답변하는 수준을 넘어, 복잡한 목표를 설정하고 이를 달성하기 위한 계획 수립, 메모리 활용, 외부 도구 연계까지 수행할 수 있습니다.

 

대표적인 예로 "ChatGPT"와 같은 대화형 모델을 넘어, 특정 산업 분야(의료, 금융, 교육, 마케팅)나 특정 업무(데이터 처리, 고객 상담, 정보 검색)에 특화된 에이전트를 만들 수 있습니다. 이를 위해서는 단순 모델 호출을 넘어, 모델을 효율적으로 제어하고 지속적으로 개선하며, 외부 데이터나 도구와 결합하는 프레임워크가 필요합니다.

 

Langgraph는 이러한 LLM 기반 에이전트 구현을 손쉽게 하기 위한 프레임워크 중 하나로, LLM을 중심으로 한 워크플로우 정의, 상태 관리, 외부 툴 연계를 체계적으로 지원합니다. 이 문서에서는 langgraph를 중심으로, langchain 및 기타 플랫폼과의 비교를 통해 LLM 기반 에이전트 제작 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

 

1. Langgraph 특징

 

langgraph는 LLM 중심 워크플로우를 “그래프(graph)” 형태로 정의하는 접근법을 취하고 있습니다. 즉, 에이전트가 목표를 달성하기 위해 거치는 단계(노드)와 각 단계 간의 연결(엣지)를 명시적으로 표현합니다. 이를 통해 다음과 같은 장점을 얻을 수 있습니다.

1. 명확한 구조화: 복잡한 프로세스(질문 분석 → 외부 API 호출 → 결과 해석 → 사용자에게 답변)를 그래프로 표현해 단계별 흐름을 가시화합니다.

2. 확장성: 새로운 기능(예: 추가 툴, 새로운 메모리 저장소)을 그래프 상의 노드로 편리하게 확장할 수 있습니다.

3. 관리 용이성: 각 노드별 책임 범위를 명확히 하고, 특정 단계에서 문제 발생 시 해당 노드만 개선하거나 교체하기 쉽습니다.

langgraph는 에이전트가 단계별로 어떤 액션(계획 수립, 메모리 조회, 툴 호출, 최종 응답)을 취해야 하는지 정의하고, 이를 LLM에 의해 동적으로 제어할 수 있게 하므로, 유연한 에이전트 개발이 가능합니다.