첫 LangGraph 에이전트 구축하기: 상태, 도구 및 HITL을 14단계로
요약
본 글은 복잡한 대화 상태 관리, 중간 승인 요청(HITL), 조건부 라우팅이 필요한 에이전트를 위해 LangGraph를 사용하는 방법을 설명합니다. 기존의 단순 루프 방식 대신, 노드와 엣지로 구성된 방향성 그래프 구조를 통해 에이전트 동작을 명시적이고 테스트 가능하게 모델링하는 것이 핵심입니다.
핵심 포인트
- LangGraph는 복잡한 상태 관리 및 조건부 라우팅에 적합합니다.
- 에이전트를 노드(Nodes)와 엣지(Edges)로 구성된 방향성 그래프로 모델링합니다.
- 공유된 상태 객체(shared state object)를 통해 데이터가 전달됩니다.
- 아키텍처가 명시적이고, 테스트 가능하며, 검사 가능하게 만듭니다.
Originally published on AI Tech Connect.
LangGraph를 사용하는 이유? 대부분의 에이전트 튜토리얼은 간단한 루프를 보여줍니다: LLM 호출, 도구 사용 여부 확인, 도구 호출, 다시 LLM 호출, 완료될 때까지 반복합니다. 이 패턴은 단일 세션, 단일 작업 에이전트에게는 완벽하게 작동합니다. 하지만 다음 중 어느 것이라도 필요해지는 순간 깨집니다: HTTP 요청을 거쳐 지속되는 대화 상태(conversation state), 실행 중간에 멈추고 진행 전에 사람의 승인을 요청할 수 있는 능력, 또는 다음 단계가 마지막 출력에 따라 달라지는 복잡한 조건부 라우팅(conditional routing)이 필요한 경우. 상태 머신 에이전트(state-machine agent)는 실행을 평평한 루프가 아닌 방향성 그래프(directed graph)로 모델링합니다. 노드(Nodes)들이 작업을 수행하고, 엣지(Edges)가 전환(transitions)을 정의하며, 공유된 상태 객체(shared state object)가 노드 간에 데이터를 전달합니다. 이 아키텍처는 에이전트의 동작을 명시적이고(explicit), 테스트 가능하며(testable), 검사 가능하게(inspectable) 만듭니다.…
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