LangGraph 에이전트는 대형 언어 모델 기반의 지능형 에이전트를 구축하기 위한 확장 가능한 오픈소스 프레임워크입니다. 통합된 지식 그래프 메모리 저장소, 동적 함수/도구 호출, 모듈식 파이프라인, 그리고 맥락을 유지하고 복잡한 작업을 효율적으로 수행하는 계획/실행 구성 요소를 특징으로 합니다.
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LangGraph Agent
LangGraph 에이전트는 대형 언어 모델 기반의 지능형 에이전트를 구축하기 위한 확장 가능한 오픈소스 프레임워크입니다. 통합된 지식 그래프 메모리 저장소, 동적 함수/도구 호출, 모듈식 파이프라인, 그리고 맥락을 유지하고 복잡한 작업을 효율적으로 수행하는 계획/실행 구성 요소를 특징으로 합니다.
추천
LangGraph Agent란?
LangGraph 에이전트는 그래프 구조의 메모리와 결합된 LLM을 통해 사실을 기억하고 관계를 추론하며 필요 시 외부 함수 또는 도구를 호출할 수 있는 자율형 에이전트를 구축합니다. 개발자는 메모리 스키마를 그래프 노드와 엣지로 정의하고, 맞춤형 도구 또는 API를 연결하며, 설정 가능한 플래너와 실행자를 통해 에이전트 워크플로우를 조율합니다. 이 접근법은 맥락 유지력을 높이고 지식 기반의 의사 결정을 가능하게 하며 다양한 어플리케이션에서 동적 도구 호출을 지원합니다.
LangGraph Agent을 사용할 사람은?
- AI 연구원
- 기계 학습 엔지니어
- 소프트웨어 개발자
- 데이터 과학자
- 자동화 설계 전문가
LangGraph Agent 사용 방법은?
- 1단계: GitHub에서 저장소를 클론하세요.
- 2단계: pip를 사용하여 Python 의존성 패키지를 설치하세요.
- 3단계: 그래프 메모리 저장소를 구성하세요(예: Neo4j 또는 인메모리).
- 4단계: 구성 파일에서 LLM 제공자와 도구 호출 함수를 정의하세요.
- 5단계: 제공된 플래너와 실행자 클래스를 사용하여 에이전트 작업과 파이프라인을 구현하세요.
- 6단계: 에이전트를 시작하고 로그를 감시하여 메모리 검색 및 도구 호출을 확인하세요.
플랫폼
- mac
- windows
- linux
LangGraph Agent의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 맥락 유지용 그래프 기반 메모리 저장소
- 모듈식 LLM 에이전트 파이프라인(계획, 추론, 실행)
- 동적 함수 및 도구 호출
- 구성 가능한 지식 그래프 스키마
- 내장 플래너 및 실행자
- 확장 가능한 플러그인 아키텍처
장점
- 지식 그래프 메모리를 통한 향상된 맥락 인식
- 커스터마이징 도구와 API의 유연한 통합
- 구조화된 관계를 통한 향상된 의사 결정
- 확장 가능하고 모듈화된 에이전트 설계
- 오픈소스 커뮤니티 지원
LangGraph Agent의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 과거 상호작용을 기억하는 고객 지원 자동화
- 지능형 작업 스케줄링 및 워크플로우 자동화
- 도메인 그래프에서 데이터 쿼리 및 지식 검색
- 구조화된 메모리를 활용한 연구용 에이전트 프로토타이핑
- 선행 지식을 활용한 인터랙티브 교육 튜터
LangGraph Agent의 자주 묻는 질문
LangGraph Agent 회사 정보
LangGraph Agent 리뷰
5/5
LangGraph Agent의 주요 경쟁자와 대안은?
- LangChain
- AutoGPT
- BabyAGI
- LlamaIndex
- Microsoft Semantic Kernel
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