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.

다중 에이전트 시스템 프레임워크는 Python 애플리케이션 내에서 여러 AI 에이전트를 구축하고 조율하기 위한 모듈식 구조를 제공합니다. 에이전트 생성 및 감독을 담당하는 에이전트 관리자, 다양한 프로토콜(예: 메시지 전달, 이벤트 브로드캐스팅)을 지원하는 통신 기반, 장기 지식 저장이 가능한 맞춤형 메모리 저장소를 포함합니다. 개발자는 각기 다른 역할을 가진 에이전트를 정의하고, 특화된 작업을 할당하며, 합의 구축 또는 투표 같은 협력 전략을 구성할 수 있습니다. 이 프레임워크는 외부 AI 모델과 지식 베이스와 원활하게 통합되어, 에이전트가 추론, 학습, 적응할 수 있도록 합니다. 분산 시뮬레이션, 대화형 에이전트 클러스터, 자동 결정 프로세스에 이상적이며, 병렬 자율성을 활용해 복잡한 문제 해결을 가속화합니다.