Langgraph 아키텍처 구성 요소

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.

 

 

2. Langgraph 아키텍처 구성 요소

 

langgraph 기반 에이전트는 크게 다음 요소들로 구성됩니다.

LLM Node: 실제 언어모델 호출을 담당하는 노드. 주어진 프롬프트를 기반으로 모델 응답을 받습니다.

 

Tool Node: 외부 API나 데이터베이스, 검색 시스템 등을 호출하는 노드. 예를 들어, 특정 데이터 조회, 코드 실행, 번역 API 호출 등 다양한 기능 구현이 가능합니다.

 

Memory Node: 에이전트의 상태 유지 및 과거 대화 맥락, 장기 지식 저장소를 연계하는 노드. 벡터 DB를 통한 긴 문서 검색, 과거 질의-응답 기록 관리 등을 수행합니다.

 

Logic/Control Node: 특정 조건에 따라 워크플로우를 분기하거나 반복하는 로직을 담은 노드. 예컨대 “사용자가 추가 정보를 요구하면 Tool Node로 이동, 아니면 응답 종료”와 같은 흐름 제어를 구현합니다.

 

이러한 노드들을 그래프로 연결하면, 에이전트가 입력(사용자의 요청)을 받아들여 필요한 단계를 순차적(또는 병렬적)으로 수행한 뒤, 최종적으로 출력(응답)을 생성하는 전체 파이프라인을 형성할 수 있습니다.

 

 

 

3. Langgraph를 활용한 간단한 예시 워크플로우

 

예를 들어, “사용자의 질문에 답하기 위해 외부 지식 검색 → 답변 제공”이라는 단순한 시나리오를 langgraph로 구현한다고 가정해봅시다.

 

1. 입력 노드: 사용자의 질문 접수

2. LLM Node(분석): 질문을 LLM에 전달하여 질의 의도를 파악하고, 필요한 정보 타입을 결정

3. Tool Node(검색): LLM 결과를 바탕으로 외부 검색 API 호출, 관련 문서 또는 데이터 추출

4. LLM Node(응답 생성): 검색 결과와 질문을 종합하여 최종 답변 생성

5. 출력 노드: 사용자에게 답변 반환

이렇게 노드를 선형으로 구성하거나, 사용자의 추가 요청에 따라 반복 호출(루프)하거나, 결과에 따라 경로를 바꾸는 분기(조건문)도 넣을 수 있습니다. langgraph는 이러한 복잡한 흐름을 시각적/구조적으로 정의해 관리하기 쉽게 합니다.

 

 

 

4. Langgraph 워크플로우 설계 시 고려사항

 

langgraph로 에이전트를 구축할 때 염두에 두어야 할 사항은 다음과 같습니다.

1. 프롬프트 관리: LLM 노드에 전달할 프롬프트를 체계적으로 관리하고, 필요 시 컨텍스트를 분명히 제공하는 전략이 필요합니다.

2. 메모리 전략: 단기 메모리(최근 대화 맥락)와 장기 메모리(벡터 스토어)를 어떻게 결합할지 결정합니다. 예를 들어, 특정 도메인 문서를 미리 벡터 DB에 인덱싱해두고, LLM 노드가 관련 문서를 호출하도록 하는 패턴이 있습니다.

3. 툴 연동: 외부 API 호출(날씨 정보, 금융 데이터, 사내 데이터베이스 등)을 어떻게 정의할지, 에러 핸들링은 어떻게 할지 고민해야 합니다.

4. 액추에이터(Actuator) 활용: 소프트웨어 에이전트의 경우 액추에이터는 실제 명령 실행(파일 쓰기, 데이터베이스 업데이트) 같은 방식으로 구현될 수 있습니다. langgraph 상에서는 Tool Node를 통한 외부 서비스 호출이나 시스템 명령 실행 등이 액추에이터 역할을 수행합니다.

잘 설계된 langgraph 워크플로우는 이러한 요소를 명확히 정의하고, 변화하는 요구 사항에도 쉽게 대응하도록 구조화합니다.

 

 

5. Langchain과의 비교

 

langchain은 LLM 기반 애플리케이션 개발을 용이하게 하는 프레임워크로, 프롬프트 체인 구성, 메모리, 다양한 랭기지 모델 및 툴 연동을 지원합니다. Langchain은 “체인(chain)”이라는 추상화로 LLM 호출 단계를 연결하고, 다양한 메모리 전략과 도구를 플러그인 형태로 붙여나가는 방식입니다.

langgraph와의 차이를 정리하면 다음과 같습니다.

• langchain은 체인(직선적 또는 함수형 체계)에 집중하고, langgraph는 그래프 구조를 통한 유연한 워크플로우 표현에 초점을 둡니다.

• langchain은 코드 중심으로 체인을 정의하는 반면, langgraph는 그래프 기반 시각화와 노드/엣지 개념으로 복잡한 흐름을 명확히 표현할 수 있습니다.

• langchain은 명령형 스타일에 가깝고, langgraph는 선언적 스타일로 워크플로우를 정의하는 경향이 있습니다.

간단히 말해, langchain은 LLM 호출 단계를 쉽고 간결하게 연결하기에 좋고, langgraph는 보다 복잡한 의사결정 흐름을 시각적/구조적으로 관리하는 데 유리합니다.

 

 

6. Langsmith 소개 및 Langgraph와의 연계

 

langsmith는 LLM 기반 애플리케이션 개발 및 운영 과정에서 성능 모니터링, 버전 관리, 실험(A/B 테스트) 등을 체계적으로 지원하는 플랫폼입니다. langgraph와 langsmith를 함께 사용하면 에이전트의 워크플로우(구조) 관리뿐 아니라, 그 결과물의 품질 개선과 최적화 사이클을 더욱 원활히 이끌 수 있습니다.

 

langsmith의 주요 기능:

• 성능 모니터링 및 분석: 에이전트가 반환하는 응답 품질, 응답 시간, 사용 빈도 등을 추적해 어느 부분에서 개선이 필요한지 파악할 수 있습니다.

• 버전 관리: 프롬프트, 파라미터, 모델 선택 등을 다양한 버전으로 관리해 실험 후 이전 버전으로 쉽게 롤백하거나 변경점 비교가 가능합니다.

• 실험 및 최적화: 서로 다른 프롬프트 전략이나 모델 설정을 병렬로 실험(A/B 테스트)하여, 어떤 설정이 더 나은 성능을 내는지 객관적으로 평가할 수 있습니다.

langgraph와의 연계 포인트:
langgraph로 에이전트의 워크플로우를 정의한 뒤, langsmith를 이용해 해당 워크플로우의 성능 변화를 추적하면 다음과 같은 이점이 생깁니다.

• 상세 성능 진단: langgraph로 구성한 노드별 워크플로우 상에서 특정 노드(예: Tool Node에서 검색 결과 획득)에서 응답 시간이 길어지거나 품질이 떨어지는 경우, langsmith의 모니터링 데이터를 참고해 해당 노드를 집중 개선할 수 있습니다.

• 프롬프트 개선 사이클 최적화: langgraph 내 LLM Node에 전달하는 프롬프트를 langsmith로 버전 관리하고, 성능 변화를 추적함으로써 "어떤 프롬프트 수정이 실제 결과 개선으로 이어졌는지"를 명확히 파악할 수 있습니다. 이를 통해 Iteration을 빠르고 체계적으로 반복할 수 있습니다.

• 신뢰성 향상: 외부 API 호출 실패율, 모델 응답 오류 등을 langsmith 데이터를 기반으로 분석한 뒤, langgraph 상에 예외 처리 로직(Logic Node)을 추가할 수 있습니다. 이렇게 하면 에이전트의 안정성과 신뢰도를 높일 수 있습니다.

결국 langsmith는 langgraph로 정의한 에이전트 워크플로우의 품질 관리와 지속적인 개선을 위한 운영 관점의 툴킷으로 작용합니다. langgraph가 “어떻게 에이전트를 만들 것인가”에 초점을 두었다면, langsmith는 “만든 에이전트를 어떻게 최적화하고 성능을 관리할 것인가”라는 운영 및 개선 측면에 초점을 둡니다.

 

7. Langgraph 외 다른 플랫폼

 

LLM 기반 에이전트 구현을 위한 다양한 플랫폼과 프레임워크가 존재합니다. 이들 중 일부는 langgraph처럼 에이전트 워크플로우 관리를 강조하지 않고, 다른 특화 기능에 초점을 맞추기도 합니다. 또한 Microsoft AutoGen처럼 대형 IT 기업의 솔루션도 등장하고 있어, 필요에 따라 langgraph와 비교하거나 병행 활용하는 전략을 고려할 수 있습니다.

 

1. Microsoft AutoGen
개요:
Microsoft AutoGen은 LLM 기반 작업 자동화를 위해 설계된 오픈소스 툴로, 서로 다른 LLM들이 상호 작용하며 문제를 해결할 수 있는 ‘에이전트-에이전트’ 프레임워크를 제공합니다. AutoGen을 통해 에이전트를 정의하면, 각 에이전트가 대화 형태로 협력하거나 경쟁하며 목표 달성을 위한 솔루션을 찾도록 유도할 수 있습니다.
특징:

• LLM 간 상호작용 지원:단일 에이전트가 아니라, 다수의 LLM 기반 에이전트를 정의하고 이들 간 대화를 통해 문제를 해결하는 구조를 지원합니다. 이를 통해 복수의 전문화된 에이전트가 협업함으로써 성능을 향상시킬 수 있습니다.

• 유연한 아키텍처:특정 워크플로우를 단일 그래프로 고정하기보다는, 대화 흐름에 따라 동적으로 의사결정 경로가 변할 수 있습니다.

• 활용 예시:제품 디자인 협업 에이전트, 복잡한 질문에 대해 서로 다른 접근법을 시도하는 다중 LLM 기반 Q&A 시스템 등.

langgraph와 비교하면, langgraph는 그래프 기반으로 워크플로우를 명시적으로 정의하고 관리하는 데 초점을 두는 반면, AutoGen은 LLM들 간의 상호작용에 기반한 동적 협업을 강조합니다. 즉, langgraph는 구조화된 프로세스 관리가 강점이고, AutoGen은 에이전트들 사이의 시나리오 플레이(대화, 토론)를 통한 문제 해결에 주력하는 스타일이라 할 수 있습니다.

 

2. Airbyte, Dagster, Prefect 등 파이프라인 도구 + LLM
개요:
Airbyte, Dagster, Prefect는 원래 데이터 파이프라인을 관리하고 ETL(추출-변환-적재) 작업을 자동화하기 위한 툴입니다. LLM 호출 단계를 이들 파이프라인에 삽입함으로써 데이터 처리 과정 중 자연어 질의나 텍스트 분석을 수행할 수 있습니다.
특징:

• 데이터 중심:파이프라인 관리에 특화되어 있어, 대규모 데이터 처리나 스케줄링, 모니터링에 강점이 있습니다.

• 한계점:LLM 기반 에이전트 전용이 아니므로 에이전트 구성 요소(계획, 메모리, 툴, 액추에이터) 관리에 있어 langgraph나 AutoGen처럼 정교한 LLM 중심 제어는 어렵습니다.

• 활용 예시:대규모 텍스트 데이터 처리 파이프라인에 LLM 필터링 단계를 추가해 품질 관리, 자동 레이블링, 데이터 통찰력 추출 등에 활용할 수 있습니다.

 

3. Haystack, Rasa, Hugging Face Transformers Integration
Haystack:

• 개요:정보 검색, 질의응답에 특화된 NLP 파이프라인 툴로, 문서 검색, 랭킹, 추출형 QA 등을 쉽게 연결할 수 있습니다.

• 특징:백엔드 검색 및 문서 처리를 위해 LLM 호출을 포함하는 파이프라인을 구축할 수 있지만, 에이전트 전체 워크플로우보다는 QA 시스템 구성에 초점을 둡니다.

• 활용 예시:고객 지원 봇에서 사용자 질문을 받으면 Haystack 파이프라인을 통해 관련 문서를 검색하고 LLM으로 답을 생성하는 식의 솔루션 구현 가능.

Rasa:

• 개요:대화형 AI 챗봇 개발 프레임워크로, Rule-based NLU/NLP 및 Dialog Management에 강점이 있습니다.

• 특징:Rasa는 LLM 기반 응답을 일부 포함할 수 있지만, 전체 대화 흐름을 LLM에 의존하기보다는 자체 NLU/NLG 파이프라인을 활용하거나 하이브리드 접근을 시도하는 경향이 있습니다.

• 활용 예시:Rasa 대화 흐름 중 특정 노드에서 LLM 호출을 통해 더 자연스러운 응답을 생성하거나, langgraph나 AutoGen과 연계해 추가 기능을 구현할 수 있습니다.

 

Hugging Face Transformers:

• 개요:다양한 LLM(오픈소스, 사전학습된 모델)에 접근할 수 있는 라이브러리 세트

• 특징:모델 호출 자체는 매우 유연하게 지원하지만, 워크플로우 전체 관리를 위한 고수준 추상화는 없습니다.

• 활용 예시:langgraph나 AutoGen에 Transformers 모델을 연결해 맞춤형 모델 선택 및 실험을 수행할 수 있습니다.

정리:

• langgraph: 그래프 기반 워크플로우 정의로 복잡한 LLM 에이전트 구조를 체계적으로 관리

• Microsoft AutoGen: 다중 LLM 에이전트 간 협력 및 대화를 통한 해결 전략 제시

• Airbyte/Dagster/Prefect: 데이터 파이프라인 툴과 LLM 통합을 통한 ETL+LLM 시나리오

• Haystack: 검색 및 QA 파이프라인에 LLM 통합

• Rasa: Rule-based 대화 관리에 LLM 활용 가능, 하이브리드 접근

• Hugging Face Transformers: 다양한 모델 활용 가능하지만, 워크플로우 관리는 별도 프레임워크 필요

이로써, langgraph 외에도 다양한 솔루션들이 존재하며, 각 플랫폼은 저마다의 강점을 지니고 있습니다. 에이전트 구현 시, 문제 특성과 요구사항에 따라 langgraph를 기본으로 채택하되 Microsoft AutoGen과 같은 협업 에이전트 프레임워크나 Haystack, Rasa 등의 NLP 툴을 조합하는 전략을 고려해볼 수 있습니다.

 

8. Langgraph 기반 시스템 개발 베스트 프랙티스

 

Langgraph로 LLM 기반 에이전트를 개발할 때 유용한 베스트 프랙티스는 다음과 같습니다.

1. 명확한 목표 정의: 어떤 문제를 해결하고 싶은지, 에이전트의 최종 목표와 성능 기준을 먼저 정립합니다.

2. 단계별 구현 및 테스트: 그래프를 한 번에 복잡하게 만들지 말고, 핵심 기능(LLM 응답)부터 시작해 차차 Tool Node, Memory Node 등을 추가합니다.

3. 에러 핸들링 전략 수립: Tool 호출 실패, LLM 응답 불안정 등 상황에 대비해 특정 노드 실패 시 재시도나 대체 경로로 이동하는 로직을 마련합니다.

4. 성능 모니터링: 응답 시간, 정답률, 사용자 만족도 등을 추적하고, 필요 시 그래프 구조나 프롬프트 전략을 수정합니다.

5. 버전 관리 및 문서화: 그래프 구조, 프롬프트, 노드별 기능을 문서화하고, 변경 시 기록을 남겨 팀 협업에 용이하게 합니다.

이런 관행을 지키면 langgraph 기반 프로젝트를 더 안정적이고 예측 가능하게 관리할 수 있습니다.

 

LLM 기반 AI 에이전트는 단순 답변 생성에서 한 걸음 더 나아가, 복잡한 목표를 달성하고 외부 도구와 연계하며 메모리 기반으로 진화할 수 있습니다. langgraph는 이러한 흐름을 구조적으로 지원하는 유용한 프레임워크로, 계획, 기억, 툴 활용, 그리고 액추에이터를 통한 실제 행동 수행을 명확히 시각화하고 체계화함으로써 개발자와 조직이 신뢰성 있고 확장성 있는 AI 에이전트를 구축하도록 돕습니다.

langchain을 비롯한 다른 툴들은 저마다 장단점이 있으며, 특정 상황에 맞추어 혼용하거나 비교 검토할 가치가 있습니다. 또한 다양한 에코시스템과 기술 도구들이 계속해서 등장하고 있어, LLM 기반 에이전트 개발은 앞으로도 더욱 풍부하고 정교한 방향으로 발전할 것입니다.

요약하면, langgraph를 중심으로 LLM 에이전트를 설계하면 복잡한 워크플로우를 직관적이고 명확하게 정의할 수 있으며, 이를 통해 개발 생산성, 유지보수성, 기능 확장성을 모두 달성할 수 있습니다.