LangGraph는 복잡한 언어 모델 워크플로우를 유도 그래프를 사용하여 설계 및 실행할 수 있는 오픈 소스 파이썬 프레임워크입니다. LLM 호출, 데이터 변환 및 분기 논리를 나타내는 노드와 캐싱, 병렬 실행, 시각화와 같은 기능을 제공합니다. 사용자는 재사용 가능한 구성 요소를 쉽게 조합하고, 여러 AI 모델을 통합하며, 직관적인 그래프 구조를 통해 데이터 흐름을 추적할 수 있습니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
LangGraph
LangGraph는 복잡한 언어 모델 워크플로우를 유도 그래프를 사용하여 설계 및 실행할 수 있는 오픈 소스 파이썬 프레임워크입니다. LLM 호출, 데이터 변환 및 분기 논리를 나타내는 노드와 캐싱, 병렬 실행, 시각화와 같은 기능을 제공합니다. 사용자는 재사용 가능한 구성 요소를 쉽게 조합하고, 여러 AI 모델을 통합하며, 직관적인 그래프 구조를 통해 데이터 흐름을 추적할 수 있습니다.
추천
LangGraph란?
LangGraph는 복잡한 AI 워크플로우에서 언어 모델 작업 및 데이터 변환을 오케스트레이션하는 다목적 그래프 기반 인터페이스를 제공합니다. 개발자는 각 노드가 LLM 호출 또는 데이터 처리 단계를 나타내고, 간선은 입력과 출력의 흐름을 지정하는 그래프를 정의합니다. OpenAI, Hugging Face, 사용자 지정 엔드포인트 등 다양한 모델 제공자를 지원하며, 모듈식 파이프라인 구성과 재사용을 가능하게 합니다. 결과 캐싱, 병렬 및 순차 실행, 오류 처리, 디버깅을 위한 내장 그래프 시각화 기능을 포함합니다. LLM 작업을 그래프 노드로 추상화하여 다단계 추론, 문서 분석, 챗봇 흐름 및 기타 고급 NLP 애플리케이션의 유지 관리를 간소화하며, 개발 속도를 높이고 확장성을 확보합니다.
LangGraph을 사용할 사람은?
- AI 연구원
- 기계 학습 엔지니어
- NLP 개발자
- 데이터 과학자
- 소프트웨어 개발자
LangGraph 사용 방법은?
- Step1: pip (`pip install langgraph`)을 이용하여 LangGraph를 설치합니다.
- Step2: Python 프로젝트에 LangGraph를 임포트합니다 (`from langgraph import Graph`).
- Step3: LLM 호출, 데이터 변환, 분기 논리를 위한 노드를 정의합니다.
- Step4: 데이터 흐름을 지정하는 간선을 연결하여 노드를 연결합니다.
- Step5: 그래프를 실행하고, 진행 상태를 모니터링하며, 내장 도구를 사용하여 결과를 시각화합니다.
플랫폼
- mac
- windows
- linux
LangGraph의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 언어 모델 워크플로우의 그래프 기반 오케스트레이션
- 다양한 LLM 제공자 지원 (OpenAI, Hugging Face, 사용자 지정)
- 재사용 가능한 노드로 모듈식 파이프라인 구성
- 병렬 및 순차 실행 제어
- 내장 캐싱 및 오류 처리
- 디버깅 및 모니터링을 위한 그래프 시각화
장점
- 복잡한 다단계 AI 워크플로우 간소화
- 코드 모듈화 및 재사용성 향상
- 개발 및 디버깅 가속화
- 모델과 작업 간 확장 가능
- 유지보수 및 협업 향상
LangGraph의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 다단계 챗봇 대화 흐름 구축
- 문서 분석 및 요약 파이프라인 자동화
- 단계별 추론 작업을 위한 LLM 호출 체인
- 맞춤형 Q&A 시스템 개발
- 데이터 추출 및 변환 프로세스 오케스트레이션
LangGraph의 자주 묻는 질문
LangGraph 회사 정보
LangGraph 리뷰
5/5
LangGraph의 주요 경쟁자와 대안은?
- LangChain
- LlamaIndex
- Haystack
- Flowise
당신은 또한 좋아할 수 있습니다：
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.
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.
모델 컨텍스트 프로토콜을 구현하는 파이썬 기반 프레임워크로, 사용자 정의 도구가 포함된 AI 에이전트 서버를 구축하고 실행합니다.
LangGraph는 Python 개발자가 모듈식 그래프 기반 파이프라인을 사용하여 맞춤형 AI 에이전트 워크플로우를 구축하고 오케스트레이션할 수 있도록 합니다.
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.