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GH Trending릴리즈2026. 06. 15. 10:41

LangChain Academy에 오신 것을 환영합니다, LangGraph 입문!

요약

LangChain Academy에서 제공하는 LangGraph 입문 교육 과정을 소개합니다. 기초 설정부터 에이전트 배포까지 단계별 모듈과 실습용 노트북, LangGraph Studio 활용법을 다룹니다.

핵심 포인트

  • LangGraph를 활용한 단계별 에이전트 구축 모듈 제공
  • LangGraph Studio를 통한 에이전트 시각화 및 테스트 방법 안내
  • Python 환경 설정 및 필수 API 키(OpenAI, LangSmith, Tavily) 구성 가이드
  • 실습을 위한 Jupyter Notebook 및 로컬 개발 서버 실행 방법

LangChain Academy에 오신 것을 환영합니다, LangGraph 입문!
이곳은 LangChain 생태계 내의 기초 개념에 집중하는 성장 중인 모듈 세트입니다.
모듈 0은 기본 설정이며, 모듈 1 - 5는 LangGraph를 활용한 구축에 집중하며 점진적으로 더 고급 주제를 추가합니다. 모듈 6은 에이전트 (agents) 배포를 다룹니다.
각 모듈 폴더에는 일련의 노트북 (notebooks)이 있습니다. 각 노트북의 상단에는 주제를 안내하기 위한 LangChain Academy 강의 링크가 있습니다. 각 모듈에는 또한 studio 하위 디렉토리가 있으며, 여기에는 LangGraph API 및 Studio를 사용하여 탐색할 관련 그래프 (graphs) 세트가 포함되어 있습니다.

Python 버전 3.11, 3.12 또는 3.13을 사용하고 있는지 확인하세요.

python3 --version
git clone https://github.com/langchain-ai/langchain-academy.git
$ cd langchain-academy

또는, 선호하는 경우 여기서 zip 파일을 다운로드할 수 있습니다.

$ python3 -m venv lc-academy-env
$ source lc-academy-env/bin/activate
$ pip install -r requirements.txt
PS> python3 -m venv lc-academy-env
PS> Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope Process
PS> .\lc-academy-env\Scripts\Activate.ps1
...

Jupyter가 설정되어 있지 않다면, 여기에서 설치 지침을 따르세요.

$ jupyter notebook

환경 변수 (environment variables)를 설정하는 방법을 간단히 살펴보겠습니다.

$ export API_ENV_VAR="your-api-key-here"
PS> $env:API_ENV_VAR = "your-api-key-here"
  • OpenAI API 키가 없는 경우, 여기서 가입할 수 있습니다.

  • 환경 변수에 OPENAI_API_KEY를 설정하세요.

  • 환경 변수에 LANGSMITH_API_KEY, LANGSMITH_TRACING_V2="true", LANGSMITH_PROJECT="langchain-academy"를 설정하세요. EU 인스턴스를 사용하는 경우 LANGSMITH_ENDPOINT="https://eu.api.smith.langchain.com"도 함께 설정하세요.

  • Tavily Search API는 LLM (Large Language Models) 및 RAG (Retrieval-Augmented Generation)에 최적화된 검색 엔진으로, 효율적이고 빠르며 지속적인 검색 결과를 목표로 합니다.

  • 환경 변수에 TAVILY_API_KEY를 설정하세요.

  • Studio는 에이전트 (agents)를 시각화하고 테스트하기 위한 맞춤형 IDE입니다.

  • Studio는 로컬에서 실행할 수 있으며 Mac, Windows, Linux의 브라우저에서 열 수 있습니다.

  • 로컬 Studio 개발 서버에 관한 내용은 여기 문서를 참조하세요.

  • LangGraph Studio를 위한 그래프 (Graphs)는 모듈 1-5의 module-x/studio/ 폴더에 있습니다. - 로컬 개발 서버를 시작하려면, 가상 환경 (virtual environment)이 활성화되어 있는지 확인하고 각 모듈의 /studio 디렉토리 내 터미널에서 다음 명령어를 실행하세요:

langgraph dev

다음과 같은 출력이 나타나야 합니다:

- 🚀 API: http://127.0.0.1:2024
- 🎨 Studio UI: https://smith.langchain.com/studio/?baseUrl=http://127.0.0.1:2024
- 📚 API Docs: http://127.0.0.1:2024/docs

브라우저를 열고 Studio UI로 이동하세요: https://smith.langchain.com/studio/?baseUrl=http://127.0.0.1:2024.

  • Studio를 사용하려면 관련 API 키가 포함된 .env 파일을 생성해야 합니다.
  • 예시로, 모듈 1부터 5까지 이 파일들을 생성하려면 커맨드 라인 (command line)에서 다음을 실행하세요:
for i in {1..5}; do
cp module-$i/studio/.env.example module-$i/studio/.env
echo "OPENAI_API_KEY=\"$OPENAI_API_KEY\"" > module-$i/studio/.env
...

AI 자동 생성 콘텐츠

본 콘텐츠는 GitHub Trending Jupyter Notebook (weekly)의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.

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