LangGraph v1.0이 출시되었습니다!전체 변경 사항 목록과 코드 업그레이드 방법은 릴리스 노트와 마이그레이션 가이드를 참조하세요.문제가 발생하거나 피드백이 있으시면 이슈를 등록해 주시면 개선하겠습니다. v0.x 문서를 보려면 아카이브 사이트로 이동하세요.
Klarna, Replit, Elastic 등 에이전트의 미래를 만들어가는 기업들의 신뢰를 받고 있는 LangGraph는 장기 실행, 상태 유지 에이전트를 구축, 관리 및 배포하기 위한 저수준 오케스트레이션 프레임워크이자 런타임입니다. LangGraph는 매우 저수준이며 에이전트 오케스트레이션에만 전적으로 집중합니다. LangGraph를 사용하기 전에 모델과 도구부터 시작하여 에이전트를 구축하는 데 사용되는 일부 구성 요소에 익숙해지는 것을 권장합니다. 문서 전반에 걸쳐 모델과 도구를 통합하기 위해 LangChain 구성 요소를 일반적으로 사용하지만, LangGraph를 사용하기 위해 LangChain을 반드시 사용할 필요는 없습니다. 에이전트를 처음 시작하거나 더 높은 수준의 추상화를 원한다면, 일반적인 LLM 및 도구 호출 루프를 위한 사전 구축된 아키텍처를 제공하는 LangChain의 에이전트를 사용하는 것을 권장합니다. LangGraph는 에이전트 오케스트레이션에 중요한 기본 기능에 집중합니다: 지속 가능한 실행, 스트리밍, human-in-the-loop 등.

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설치

pip install -U langgraph
그런 다음 간단한 hello world 예제를 만듭니다: 
from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState, START, END

def mock_llm(state: MessagesState):
    return {"messages": [{"role": "ai", "content": "hello world"}]}

graph = StateGraph(MessagesState)
graph.add_node(mock_llm)
graph.add_edge(START, "mock_llm")
graph.add_edge("mock_llm", END)
graph = graph.compile()

graph.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "hi!"}]})

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핵심 이점

LangGraph는 모든 장기 실행, 상태 유지 워크플로우 또는 에이전트를 위한 저수준 지원 인프라를 제공합니다. LangGraph는 프롬프트나 아키텍처를 추상화하지 않으며 다음과 같은 핵심 이점을 제공합니다:
  • 지속 가능한 실행: 장애를 견디고 장기간 실행될 수 있으며 중단된 지점부터 재개할 수 있는 에이전트를 구축합니다.
  • Human-in-the-loop: 언제든지 에이전트 상태를 검사하고 수정하여 사람의 감독을 통합합니다.
  • 포괄적인 메모리: 진행 중인 추론을 위한 단기 작업 메모리와 세션 간 장기 메모리를 모두 갖춘 상태 유지 에이전트를 생성합니다.
  • LangSmith를 통한 디버깅: 실행 경로를 추적하고 상태 전환을 캡처하며 상세한 런타임 메트릭을 제공하는 시각화 도구로 복잡한 에이전트 동작에 대한 깊은 가시성을 확보합니다.
  • 프로덕션 준비 배포: 상태 유지, 장기 실행 워크플로우의 고유한 과제를 처리하도록 설계된 확장 가능한 인프라로 정교한 에이전트 시스템을 자신 있게 배포합니다.

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LangGraph 생태계

LangGraph는 독립적으로 사용할 수 있지만 모든 LangChain 제품과 원활하게 통합되어 개발자에게 에이전트 구축을 위한 전체 도구 모음을 제공합니다. LLM 애플리케이션 개발을 개선하려면 LangGraph를 다음과 함께 사용하세요:
  • LangSmith — 에이전트 평가 및 관찰성에 유용합니다. 성능이 낮은 LLM 앱 실행을 디버그하고, 에이전트 궤적을 평가하며, 프로덕션에서 가시성을 확보하고, 시간이 지남에 따라 성능을 개선합니다.
  • LangSmith — 장기 실행, 상태 유지 워크플로우를 위해 특별히 구축된 배포 플랫폼으로 에이전트를 손쉽게 배포하고 확장합니다. 팀 간에 에이전트를 발견, 재사용, 구성 및 공유하고 Studio에서 시각적 프로토타이핑으로 빠르게 반복합니다.
  • LangChain - LLM 애플리케이션 개발을 간소화하기 위한 통합 및 구성 가능한 구성 요소를 제공합니다. LangGraph 위에 구축된 에이전트 추상화를 포함합니다.

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감사의 말

LangGraph는 Pregel과 Apache Beam에서 영감을 받았습니다. 공개 인터페이스는 NetworkX에서 영감을 받았습니다. LangGraph는 LangChain의 제작자인 LangChain Inc에서 구축했지만 LangChain 없이도 사용할 수 있습니다.
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