LangGraph4j는 AI 에이전트 작업—LLM 호출, 함수 호출, 데이터 변환—을 방향 그래프 내 노드로 나타내며, 엣지는 데이터 흐름을 모델링합니다. 사용자들은 그래프를 만들고, 채팅, 임베딩, 외부 API 또는 사용자 정의 논리의 노드를 추가하며, 연결 후 실행합니다. 프레임워크는 실행 순서를 관리하고, 캐싱, 입력 및 출력을 기록하며, 새 노드 유형으로 확장할 수 있습니다. 동기 및 비동기 처리를 지원하며, 챗봇, 문서 QA, 복잡한 추론 파이프라인에 이상적입니다.
LangGraph4j 핵심 기능
그래프 기반 AI 파이프라인 조정
LLM 통합 (OpenAI, Hugging Face)
함수 및 도구 노드 지원
데이터 변환 및 사용자 정의 노드 API
실행 로깅 및 캐싱
동기 및 비동기 실행
LangGraph4j 장단점
단점
명시적인 가격 책정 또는 상업적 지원 정보가 제공되지 않습니다.
주로 Java 개발자를 대상으로 하며, 다른 생태계에는 적합하지 않을 수 있습니다.
다중 에이전트 시스템과 AI 워크플로에 익숙해야 하며, 학습 곡선이 있을 수 있습니다.
장점
LLM을 사용하여 상태 저장 및 다중 에이전트 애플리케이션을 지원합니다.
Java 개발자를 위해 구축되었으며 Langchain4j와 Spring AI와 잘 통합됩니다.
AgentsFlow는 각 AI 에이전트를 유향 그래프의 노드로 추상화하여 개발자가 복잡한 파이프라인을 시각적 및 프로그래밍 방식으로 설계할 수 있도록 합니다. 각 노드는 LLM 호출, 데이터 전처리 작업 또는 결정 로직을 나타내며, 출력이나 조건에 따라 후속 작업을 트리거하도록 연결할 수 있습니다. 이 프레임워크는 분기, 루프, 병렬 실행을 지원하며 내장 오류 처리, 재시도, 타임아웃 제어를 갖추고 있습니다. AgentsFlow는 주요 LLM 제공자, 커스텀 모델, 외부 API와 연동되며, 실시간 로그, 메트릭, 흐름 시각화를 제공하는 모니터링 대시보드를 갖추고 있습니다. 플러그인 시스템과 REST API를 통해 확장 및 CI/CD 파이프라인, 클라우드 서비스 또는 맞춤 애플리케이션에 통합할 수 있어 확장 가능하고 생산 단계의 AI 워크플로우에 적합합니다.
