LangGraph는 작업을 유향 그래프로 표현하여 AI 에이전트 구축을 간소화하는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. LLM, 도구, API와 통합되어 데이터 검색, 처리, 의사 결정과 같은 복잡한 워크플로우를 처리할 수 있는 모듈식 파이프라인을 생성합니다. 직관적인 그래프 노드, 엣지 정의, 사용자 지정 모듈을 통해 개발자는 채팅봇, 자동화, 연구를 위한 지능형 에이전트를 빠르게 프로토타입화, 테스트 및 배포할 수 있습니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
LangGraph
LangGraph는 작업을 유향 그래프로 표현하여 AI 에이전트 구축을 간소화하는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. LLM, 도구, API와 통합되어 데이터 검색, 처리, 의사 결정과 같은 복잡한 워크플로우를 처리할 수 있는 모듈식 파이프라인을 생성합니다. 직관적인 그래프 노드, 엣지 정의, 사용자 지정 모듈을 통해 개발자는 채팅봇, 자동화, 연구를 위한 지능형 에이전트를 빠르게 프로토타입화, 테스트 및 배포할 수 있습니다.
추천
LangGraph란?
LangGraph는 AI 에이전트 워크플로우 설계를 위한 그래프 기반 추상화를 제공합니다. 개발자는 프롬프트, 도구, 데이터 소스 또는 의사 결정 논리를 나타내는 노드를 정의한 후, 이 노드들을 엣지로 연결하여 유향 그래프를 만듭니다. 실행 시, LangGraph는 그래프를 순회하면서 LLM 호출, API 요청, 사용자 지정 함수를 순차 또는 병렬로 실행합니다. 캐싱, 오류 처리, 로깅, 동시성 지원이 내장되어 있어 견고한 에이전트 동작을 보장합니다. 확장 가능한 노드 및 엣지 템플릿을 통해 외부 서비스 또는 모델과 통합할 수 있어, 복잡한 부가 코드 없이 채팅봇, 데이터 파이프라인, 자율 작업자 및 연구 도우미를 구축하는 데 적합합니다.
LangGraph을 사용할 사람은?
- Python 개발자
- AI 연구원
- 데이터 과학자
- 자동화 엔지니어
LangGraph 사용 방법은?
- 1단계: GitHub에서 LangGraph 저장소를 클론합니다.
- 2단계: pip install -r requirements.txt를 통해 종속성을 설치합니다.
- 3단계: LLM 프롬프트, 도구, 하위 작업을 나타내는 그래프 노드를 정의합니다.
- 4단계: 노드들을 엣지로 연결하여 워크플로우 논리를 확립합니다.
- 5단계: 프로젝트 설정에서 LLM 및 도구 엔드포인트를 구성합니다.
- 6단계: 주 스크립트를 실행하여 에이전트를 실행합니다.
- 7단계: 출력물을 모니터링하고 그래프 설계를 반복 수행합니다.
플랫폼
- mac
- windows
- linux
LangGraph의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 그래프 기반 에이전트 워크플로우 오케스트레이션
- 프롬프트, 도구 및 논리를 위한 모듈식 노드 정의
- OpenAI, Hugging Face, 사용자 정의 API와의 통합
- 내장 모니터링 및 디버깅 도구
- 구성 가능한 동시성 및 캐싱
장점
- AI 에이전트의 빠른 프로토타입 제작
- 개선된 모듈성 및 재사용성
- LLM 및 API와의 원활한 통합
- 복잡한 워크플로우의 유지보수성 향상
- 오픈 소스 확장성
LangGraph의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 자동 고객 지원 채팅봇
- 데이터 처리 및 요약 파이프라인
- 정보 검색을 위한 지능형 연구 도우미
- 비즈니스 프로세스 워크플로우 자동화
LangGraph의 자주 묻는 질문
LangGraph 회사 정보
LangGraph 리뷰
5/5
LangGraph의 주요 경쟁자와 대안은?
- LangChain
- LlamaIndex
- Microsoft Semantic Kernel
- Agent Runner
당신은 또한 좋아할 수 있습니다：
1.5M
14.58% AI 디자인 에이전트가 워크플로우를 자동화하여 이미지, 비디오, 3D 모델을 최대 10배 빠르게 생성합니다.
77.6K
18.77% Flowith는 무료 🍌Nano Banana Pro 및 기타 효과적인 모델을 제공하는 캔버스 기반 에이전트 워크스페이스입니다...
594
100.00% Phoenix AI Assistant는 지능형 자동화 및 개인화된 지원을 통해 작업을 간소화하는 데 도움을 줍니다.
--
다중 에이전트 시뮬레이션을 위한 플록킹 알고리즘을 구현하는 Python 기반 프레임워크로, AI 에이전트들이 동적으로 협력하고 내비게이션할 수 있도록 합니다.
--
리트리벌 강화 생성, 벡터 데이터베이스 지원, 도구 통합 및 맞춤형 워크플로우를 갖춘 자율형 LLM 에이전트를 가능하게 하는 오픈소스 프레임워크입니다.
--
Pipe Pilot은 LLM 기반 에이전트 파이프라인을 조율하는 Python 프레임워크로, 복잡한 다중 단계 AI 워크플로우를 쉽게 구현할 수 있습니다.
--
구글 Gemini의 추론 및 도구 사용 능력을 활용하여 AI 에이전트를 구축하기 위한 실용적인 코드 레시피를 제공하는 오픈소스 저장소입니다.
--
RModel은 고급 대화형 및 작업 기반 애플리케이션을 위해 LLM, 도구 통합, 메모리를 조율하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다.
--
시뮬레이션에서 자율주행 협력 조정을 위한 협력형 다중 에이전트 강화학습을 구현하는 오픈소스 프레임워크입니다.
--
도구 실행 및 메모리 지원 기능이 포함된 LLM 에이전트 구축용 Flet 기반 인터랙티브 채팅 UI를 갖춘 Python 라이브러리.
--
Agentic Workflow는 복잡한 자동화 작업을 위한 다중 에이전트 AI 워크플로우를 설계, 조율 및 관리하는 Python 프레임워크입니다.
--
SmolAgents를 보여주는 GitHub 데모로, 툴 통합이 가능한 가벼운 Python 프레임워크로 LLM 기반 다중 에이전트 작업 흐름을 조율합니다.
--
YAML과 유사한 사양을 사용하여 선언적으로 AI 에이전트 워크플로우를 쉽게 정의하고 실행할 수 있는 Python 프레임워크입니다.
245.5K
32.47% 모델 컨텍스트 프로토콜을 구현하는 파이썬 기반 프레임워크로, 사용자 정의 도구가 포함된 AI 에이전트 서버를 구축하고 실행합니다.
--
기존 OpenAI Python SDK 인터페이스를 통해 Anthropic Claude API를 원활하게 호출할 수 있게 하는 Python 래퍼입니다.
--
Agent Adapters는 LLM 기반 에이전트를 다양한 외부 프레임워크 및 도구와 원활하게 통합할 수 있도록 플러그 가능 미들웨어를 제공합니다.
--
Java-Action-Storage는 분산 다중 에이전트 애플리케이션의 에이전트 행동을 기록, 저장 및 검색하는 LightJason 모듈입니다.