langgraph 썸네일형 리스트형 LangGraph로 프로덕션 AI 에이전트 만들기 실전 튜토리얼 에이전트를 처음 만들 때 대부분 LangChain 체인으로 시작합니다. 그런데 조금만 복잡해지면 문제가 생깁니다. 툴 호출 실패 시 재시도 로직이 없고, 중간에 크래시 나면 처음부터 다시 돌려야 하고, 사람이 개입할 수 있는 승인 단계를 넣으려면 커스텀 미들웨어를 통째로 짜야 하죠. LangGraph는 이 세 가지 문제를 전부 프레임워크 수준에서 해결합니다.핵심 요약LangGraph는 2026년 현재 AI 에이전트 프레임워크 중에서 사실상 표준으로 굳어진 도구입니다. 월 3,450만 건 다운로드에 Klarna, Uber, LinkedIn, JPMorgan이 실제 프로덕션에서 돌리고 있고, 2025년 10월 v1.0을 찍으면서 API도 안정화됐습니다.구조적으로 보면 LangGraph의 핵심 아이디어는 단순.. 더보기 LangGraph vs PydanticAI vs CrewAI vs Google ADK — 2026년 에이전트 프레임워크 4파전 47개 행짜리 비교 스프레드시트를 뒤져봤자 결국 "it depends"로 끝납니다. 실제로 중요한 건 프레임워크가 아니라 여러분 팀이 풀려는 문제입니다. 그 문제부터 정확히 짚고 코드로 비교합니다.핵심 요약 → LangGraph (25K stars, 34.5M 월간 다운로드): 상태 머신 기반, 최고 통제력, 가장 가파른 학습 곡선 → PydanticAI (16.8K stars): 타입 안전 + DI, 단순 에이전트에 FastAPI 느낌, 멀티에이전트 성숙도 낮음 → CrewAI (47K stars): 역할 기반 가장 빠른 프로토타입, 내장 메모리, 복잡해지면 디버깅 어려움 → Google ADK: A2A·MCP·AG-UI 프로토콜 선도, GCP 네이티브, 커뮤니티 가장 작음 → 월간 검색량: LangG.. 더보기 LangGraph 상태 영속성(Checkpointing) — 에이전트가 죽어도 이어서 실행하는 법 에이전트가 10분째 실행 중이었습니다. 서버가 죽었습니다. 처음부터 다시입니다. Checkpointing을 붙이면 마지막 노드에서 이어서 실행합니다.[핵심 요약]→ Checkpointing: 매 노드 실행 후 그래프 상태를 DB에 저장→ Thread: 대화/작업 단위 식별자 (thread_id로 상태 분리)→ 백엔드: MemorySaver(개발) → SQLite(단일서버) → PostgreSQL(프로덕션)→ 3가지 핵심 기능: 크래시 복구 / 멀티턴 메모리 / 타임트래블→ Human-in-the-Loop: interrupt_before로 중간 승인 게이트 구현 가능→ langgraph-checkpoint 최신: 4.1.0 (2026년 5월 12일 릴리즈)Checkpointing이 없으면 생기는 일Chec.. 더보기 Thought, Action, Observation을 코드로 — LangGraph + ReAct 완전 정리 AI 에이전트를 만들다 보면 이런 상황이 생깁니다."LLM이 도구를 써야 할 때도 있고, 바로 답할 수 있을 때도 있는데 이걸 어떻게 처리하지?"이걸 깔끔하게 해결하는 패턴이 ReAct이고, 이를 코드로 명시적으로 구현할 수 있게 해주는 프레임워크가 LangGraph입니다. 이번 글에서는 LangGraph가 뭔지부터 ReAct 패턴을 실제로 어떻게 구현하는지까지 정리해 드릴게요.LangGraph란?LangGraph는 LangChain 팀이 만든 상태 기반 AI 워크플로우 프레임워크예요. 2024년 1월에 출시됐으며, AI 에이전트의 복잡한 흐름을 그래프 구조로 명시적으로 표현할 수 있게 해줍니다.기존 LangChain만으로도 에이전트를 만들 수 있었지만 세 가지 문제가 있었어요.첫째, 루프 구현이 어렵습.. 더보기 이전 1 다음