LangGraph-GUI 백엔드는 노드 관리, 그래프 기반 LLM 워크플로우 실행 및 모델 통합을 위한 FastAPI 기반 API 서비스를 제공합니다. 개발자는 확장 가능하고 스케일러블한 엔드포인트를 통해 시각적으로 AI 기반 프로세스를 설계하고 배포할 수 있습니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
LangGraph-GUI Backend
LangGraph-GUI 백엔드는 노드 관리, 그래프 기반 LLM 워크플로우 실행 및 모델 통합을 위한 FastAPI 기반 API 서비스를 제공합니다. 개발자는 확장 가능하고 스케일러블한 엔드포인트를 통해 시각적으로 AI 기반 프로세스를 설계하고 배포할 수 있습니다.
추천
LangGraph-GUI Backend란?
LangGraph-GUI 백엔드는 LangGraph 그래픽 인터페이스를 지원하는 오픈소스 FastAPI 서비스입니다. 그래프의 노드와 엣지의 CRUD 작업을 처리하고, 다양한 언어 모델에 대한 워크플로우를 관리하며, 실시간 추론 결과를 반환합니다. 백엔드는 인증, 로깅, 커스텀 플러그인 확장성을 지원하여 사용자들이 시각적 프로그래밍 방식으로 복잡한 자연어 처리 워크플로우를 프로토타입, 테스트, 배포하며 실행 파이프라인에 대한 완전한 제어를 유지할 수 있도록 합니다.
LangGraph-GUI Backend을 사용할 사람은?
- AI 개발자
- 데이터 과학자
- 노코드 열정가
- 연구팀
- 자동화 엔지니어
LangGraph-GUI Backend 사용 방법은?
- 1단계: GitHub에서 LangGraph-GUI-backend 저장소를 클론합니다
- 2단계: pip install -r requirements.txt로 의존성 설치
- 3단계: 모델 API 키용 환경 변수 설정
- 4단계: uvicorn main:app을 사용하여 FastAPI 서버 시작
- 5단계: LangGraph GUI를 백엔드 엔드포인트에 연결
- 6단계: 그래프 노드 설계, 워크플로우 실행 및 결과 검토
플랫폼
- web
- mac
- windows
- linux
LangGraph-GUI Backend의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 그래프 노드 및 엣지 관리 API
- 시각적 워크플로우 실행 오케스트레이션
- 여러 LLM 모델 통합
- 인증 및 로깅 지원
- 확장 가능한 플러그인 아키텍처
장점
- LLM 워크플로우 개발 가속화
- 시각적 프로세스 설계 가능
- 실시간 확장 가능
- 오픈소스 및 커스터마이징 가능
- 대중적인 LLM 서비스와 연동
LangGraph-GUI Backend의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 자연어 처리 파이프라인 프로토타이핑
- 챗봇 및 대화형 에이전트 구축
- 문서 처리 작업 자동화
- LLM 기반 그래프 워크플로우 연구
- AI 수업용 교육 데모
LangGraph-GUI Backend의 자주 묻는 질문
LangGraph-GUI Backend 회사 정보
- LangGraph-GUI Community
LangGraph-GUI Backend 리뷰
5/5
LangGraph-GUI Backend의 주요 경쟁자와 대안은?
- LangChain
- n8n
- Node-RED
- Hugging Face Spaces
- Gradio
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.
199.8K
10.19% 기반 모델과 맞춤 도구를 활용하여 AWS Bedrock에서 맞춤형 AI 에이전트를 구축하는 솔루션입니다.
1.1M
28.27% scenario-go는 복잡한 LLM 기반 대화 워크플로우를 정의하기 위한 Go SDK로, 프롬프트, 컨텍스트 및 다단계 AI 작업을 관리합니다.
--
LangGraph Learn은 그래프 기반 AI 에이전트 워크플로우를 설계하고 실행하는 인터랙티브 GUI를 제공하며, 언어 모델 체인을 시각화합니다.
--
스케일 가능하고 유지보수가 용이한 AI 에이전트를 설계, 구성 및 배포하기 위한 열두 가지 모범 사례를 제공하는 방법론입니다.
--
SARL은 이벤트 기반 행동과 환경 시뮬레이션을 제공하는 에이전트 지향 프로그래밍 언어이자 런타임으로, 다중 에이전트 시스템을 위한 것입니다.
--
RModel은 고급 대화형 및 작업 기반 애플리케이션을 위해 LLM, 도구 통합, 메모리를 조율하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다.