langflow 썸네일형 리스트형 LangFlow 완전 가이드 4편 — 심화 튜토리얼 2 : 멀티 에이전트, MCP, 프로덕션 배포 3편에서 에이전트, 메모리, 커스텀 컴포넌트를 다뤘어요.이번 편은 시리즈 마지막이에요.이번 편에서 다루는 것:1. 멀티 에이전트 파이프라인2. MCP 서버 연결 (클라이언트)3. LangFlow를 MCP 서버로 노출 (Claude Desktop 연결)4. 프로덕션 배포 (Docker + PostgreSQL)5. 모니터링과 트레이싱 실전 1 — 멀티 에이전트 파이프라인에이전트가 다른 에이전트를 툴로 써요. 복잡한 작업을 역할별로 분담해요.구조 설계[사용자 질문] ↓[총괄 에이전트] ── 판단 ├── 리서치 필요? ──→ [리서치 에이전트] (웹 검색 전문) ├── 코드 필요? ──→ [코딩 에이전트] (코딩 전문) └── 직접 답변 가능 ──→ 바로 응답컴포넌트 .. 더보기 LangFlow 완전 가이드 2편 — 기본 튜토리얼 : 챗봇부터 PDF RAG까지 1편에서 LangFlow 설치와 개념을 다뤘어요.이번 편은 실제로 손으로 만들어봐요.이번 편에서 만드는 것:1. 기본 챗봇2. 시스템 프롬프트 챗봇3. PDF RAG 챗봇4. REST API 배포 + Python/JS 연동1편 설치 안 하신 분:pip install langflowlangflow run# http://localhost:7860 접속준비 — API 키 등록첫 번째 플로우 만들기 전에 API 키부터 등록해요.우상단 프로필 아이콘 클릭→ Settings→ Global Variables→ + Add Variable이름: ANTHROPIC_API_KEY값: sk-ant-xxxxxType: Credential→ SaveClaude 대신 OpenAI 쓸 경우:이름: OPENAI_API_KEY값: .. 더보기 LangFlow 완전 가이드 1편 — 개요, 핵심 개념, 환경 세팅 LangFlow가 뭔가AI 파이프라인을 코드로 짜면 이렇게 돼요.from langchain.document_loaders import PyPDFLoaderfrom langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitterfrom langchain.embeddings import OpenAIEmbeddingsfrom langchain.vectorstores import Chromafrom langchain.chains import RetrievalQAfrom langchain.chat_models import ChatAnthropicfrom langchain.memory import ConversationBufferMemory# ... 계속loader =.. 더보기 이전 1 다음